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基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

Canny算子相較于Sobel算子更加復(fù)雜，食品農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會(huì)虛化，抗噪性更好，但無(wú)法體現(xiàn)邊緣的強(qiáng)弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻(xiàn)[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測(cè)方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來(lái)提取更加細(xì)致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。

農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)。氣相色譜技術(shù)。為了大程度降低農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留對(duì)人體造成的傷害，需要進(jìn)一步強(qiáng)化農(nóng)藥殘留檢測(cè)工作，目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)農(nóng)藥殘留的檢測(cè)主要朝著多品類、快速的方向發(fā)展，高精度的農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)是確保食品安全檢測(cè)質(zhì)量的基礎(chǔ)前提。其中，氣相色譜技術(shù)是目前對(duì)農(nóng)藥殘留進(jìn)行檢測(cè)的常用方法，運(yùn)用該技術(shù)方法展開(kāi)農(nóng)藥殘留檢測(cè)，一般會(huì)選用離子模式，依據(jù)相對(duì)保留時(shí)間及特征離子與離子之間的比例關(guān)系，確定目標(biāo)化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數(shù)據(jù)。

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