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基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領域是在于語義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅，以分類模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉化為區域特征熱力圖。
Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，食品農產品檢測，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。
農產品農藥殘留檢測技術。氣相色譜技術。為了大程度降低農產品中農藥殘留對人體造成的傷害，需要進一步強化農藥殘留檢測工作，目前國內外針對農藥殘留的檢測主要朝著多品類、快速的方向發展，高精度的農藥殘留檢測技術是確保食品安全檢測質量的基礎前提。其中，氣相色譜技術是目前對農藥殘留進行檢測的常用方法，運用該技術方法展開農藥殘留檢測，一般會選用離子模式，依據相對保留時間及特征離子與離子之間的比例關系，確定目標化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數據。
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第5年
