基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領域是在于語義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅，以分類模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉化為區域特征熱力圖。
農產品檢測實驗室可設置如下幾個部分：業務收樣室、樣品貯藏室、樣品處理室、試劑貯藏室、樣品檢測前處理室、儀器分析室、稱量室、烘干室、標準溶液配置室、感官分析室、品質分析室、微生物檢測室、成分檢測室、食品毒理分析室等。每個部分都有基本要求和特殊要求，業務收樣室主要與客戶打交道，接收樣品和發送檢測報告，處理客戶抱怨，是實驗室工作的窗口，應設置在建筑物的一層靠近門廳的位置或者每層建筑中廳的位置，總之，一切以方便客戶為準則。
圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統算法的優勢在于結構簡單，，但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少，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算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
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