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。
农产品检测实验室可设置如下几个部分：业务收样室、样品贮藏室、样品处理室、试剂贮藏室、样品检测前处理室、仪器分析室、称量室、烘干室、标准溶液配置室、感官分析室、品质分析室、微生物检测室、成分检测室、食品毒理分析室等。每个部分都有基本要求和特殊要求，业务收样室主要与客户打交道，接收样品和发送检测报告，处理客户抱怨，是实验室工作的窗口，应设置在建筑物的一层靠近门厅的位置或者每层建筑中厅的位置，总之，一切以方便客户为准则。
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，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
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