圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單，，但對復雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學習方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
“安全、營養(yǎng)、食欲”被看做是食品的三要素，其中，安全是對食品的基本要求，也是消費者選擇食品的主要標準。食品是人類生存和發(fā)展基本的物質(zhì)基礎(chǔ)，食品工業(yè)是許多國家的產(chǎn)業(yè)支柱，但日益加劇的環(huán)境污染和頻繁發(fā)生的食品安全事件給人類的生命健康帶來了巨大的威脅，食品安全問題引起了越來越多的關(guān)注。談及食品安全問題，重金屬、農(nóng)藥殘留、獸藥殘留、添加劑、生物和致病菌是我國糧食安全的六大威脅。
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