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，食品农残检测，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，农残检测机构，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
兽药残留是指用药后蓄积或存留于畜禽机体或产品（如鸡蛋、奶品、肉品等）中原型或其代谢产 物，包括与兽药有关的杂质的残留。随着人们对动物源食品由需求型向质量型的转变，农残检测，动物源食品中的兽 药残留已逐渐成为全世界关注的一个焦点。我们具备的农残、兽残检测仪器，通过液相色谱、气 相色谱、气质联用、液质联用等设备进行定性、定量测定，为客户提供的农残、兽残检测服务。
基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，蔬菜农药残留检测，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。
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