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图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。







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。




据统计，每年有超过1200吨的粮食受到重金属污染，直接经济损失超过200亿元；全世界每年有300万农药者，我国每年因农药污染食品而造成的人数月20万；我国每年生产约12万吨，其中有9.7吨用于畜牧业养殖；我国滥用食品添加剂的问题占食品问题的24.8%；在食物的事件中，微生物性的人数占总人数的53.7%。重金属通常指的是密度高于4.5g/m3的金属，一般常见的重金属有、铅、镉等，这些重金属的生物毒性非常大，对环境的污染非常严重。

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