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。
如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6种重金属元素(Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，选取115In、209Bi、45Sc作内标元素，有效地克服了基体效应和仪器波动影响，经与国家一级植物标准物质验证，结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛，茶叶检测中心，主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测，与试纸、检测管、试剂盒等结合后，进行快速检测。
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