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。
大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别大，水果检测成熟度，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。
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，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。
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