传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，检测---残留，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。
“安全、营养、食欲”被看做是食品的三要素，其中，农残检测，安全是对食品的基本要求，水果农残检测，也是消费者选择食品的主要标准。食品是人类生存和发展基本的物质基础，食品工业是许多的产业支柱，但日益加剧的环境污染和频繁发生的食品安全事件给人类的生命健康带来了---的威胁，食品安全问题引起了越来越多的关注。谈及食品安全问题，重金属、---残留、---残留、添加剂、生物和致病菌是我国粮食安全的六大威胁。
基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，蔬菜---残留检测，直到maskrcnn才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，maskrcnn将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。
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