基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。

无公害农产品认证分为产地认定和产品认证，产地认定由省级农业行政主管部门组织实施，产品认证由农产品质量安全中心组织实施，获得无公害农产品产地认定证书的产品方可申请产品认证。无公害食品检测范围：种植业（蔬菜、水果、茶叶、粮油等）、畜牧业（畜产品、禽类、蛋类、乳制品等）、渔业（各类水产品）。无公害食品检测项目包括：一般成分分析、农药残留、兽药残留、有毒有害物质、感官指标、微生物、产地环境。

农产品重金属对农产品的总体质量起着重要的作用，如果不严格控制农产品中重金属含量问题，那么对人类的身体将是毁灭性打击。近年来，由于计算机技术的进步和化学计量学的发展，多种检测仪器的精密度、准确度和自动化程度大大提高，农产品重金属的检测技术朝着快速、的方向发展。农作物在种植过程中如果对化学农药的使用不合理，必定会导致农药残留超标，存在食品安全隐患，水果甜度检测，轻则致使消费者食用后身体不适，重则引发甚至。而农产品中的农药残留超标如何检测和鉴定，则需要用到食品安全检测技术。

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