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基于深度學(xué)習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對于農產(chǎn)品分類(lèi)而言有著(zhù)革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò )FCN是深度學(xué)習用于進(jìn)行圖像分割的先驅?zhuān)苑诸?lèi)模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類(lèi)轉化為區域特征熱力圖。

產(chǎn)品質(zhì)量檢驗：產(chǎn)品質(zhì)量檢驗主要是檢驗設備的感觀(guān)指標值，化學(xué)成分和微生物指標值是否達到相對性應的規定。根據國家行業(yè)標準方式(GB/T5009。199-2003)及其世衛組織WHO，聯(lián)合國糧農組織FAO殘余農藥測試標準，環(huán)保局EPA參考攝取量等規定設計制作。選用酶抑制率酶活性測定對新鮮水果，蔬菜水果等農業(yè)和林業(yè)商品中有機磷和氨基甲酸酯類(lèi)農藥成分開(kāi)展迅速的檢驗。

圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個(gè)快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類(lèi)任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農業(yè)產(chǎn)品分級分類(lèi)任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產(chǎn)品準確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類(lèi)任務(wù)做好準備。對于農產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，由于受到生產(chǎn)設備成像質(zhì)量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過(guò)對比不同圖像分割算法，闡述各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應用場(chǎng)景。