图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，中药材农残检测，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，农残检测公司，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。

农产品*对农产品的总体质量起着重要的作用，如果不严格控制农产品中*含量问题，南京农残检测，那么对人类的身体将是毁灭性打击。近年来，由于计算机技术的进步和化学计量学的发展，果蔬农残检测，多种检测仪器的精密度、准确度和自动化程度大大提高，农产品*的检测技术朝着快速、的方向发展。农作物在种植过程中如果对化学*的使用不合理，必定会导致*残留超标，存在食品安全隐患，轻则致使消费者食用后身体不适，重则引发甚至。而农产品中的*残留超标如何检测和鉴定，则需要用到食品安全检测技术。

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，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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