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。
国家把发展“三品”作为长期的发展目标，无公害农产品作为市场准入的基本条件，作为安全精品品牌，有机农产品是扩大农产品出口的有效手段。农产品地理标志将保护产地产品的品牌。选择并获得恰当的认证，将大大增强食品企业的竞争力，并保障我国食品安全。无公害农产品是指产地环境、生产过程、产品质量符合国家有关标准和规范的要求，经认证合格获得认证证书并允许使用无公害农产品标志的未经加工或初加工的食用农产品。
传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，大米农残检测仪器，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。
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