图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。
把发展“三品”作为长期的发展目标，无公害农产品作为市场准入的基本条件，作为安全---品牌，有机农产品是扩大农产品出口的有效手段。农产品地理标志将保护产地产品的品牌。选择并获得恰当的，将---增强食品企业的竞争力，并保障我国食品安全。无公害农产品是指产地环境、生产过程、产品符合有关标准和规范的要求，经合格获得---并允许使用无公害农产品标志的未经加工或初加工的食用农产品。
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，水果检测，不足为真实尺寸测量提供依据，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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