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基于編碼結構的圖像分割網(wǎng)絡(luò )雖然能在復雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區域，不過(guò)其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測量提供依據，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語(yǔ)義分割結合，對農產(chǎn)品尺寸測量及分類(lèi)提供了指導性算法，也是目前研究?jì)?yōu)化的主要方向。

良好的通風(fēng)系統，是保證一個(gè)實(shí)驗室正常運行的關(guān)鍵。洛可特在農產(chǎn)品檢測實(shí)驗室建設中通常采用有機、無(wú)機排風(fēng)管道，通風(fēng)柜根據用戶(hù)需求安排全鋼、鋼木、pp等不同材質(zhì)通風(fēng)柜，以及進(jìn)口萬(wàn)象排風(fēng)罩以便多人獨立進(jìn)行小型實(shí)驗室操作。 農產(chǎn)品檢測實(shí)驗室建設及投入使用，不但需要精密的實(shí)驗室設備，的實(shí)驗室操作人員，還需要合理的實(shí)驗室規劃布局，以及適當的環(huán)境條件。

近年來(lái)，農產(chǎn)品的安全問(wèn)題一直是社會(huì )各界廣泛關(guān)注的重要方面。農產(chǎn)品安全問(wèn)題直接關(guān)系到人們的衣食住行——食品安全、服裝面料安全等。針對農產(chǎn)品安全領(lǐng)域出現的新情況、新問(wèn)題，國家也進(jìn)一步加大了質(zhì)量監管措施，多各級農產(chǎn)品檢驗實(shí)驗室重點(diǎn)支持，農產(chǎn)品檢驗實(shí)驗室的作用也越來(lái)越廣泛。

Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會(huì )虛化，抗噪性更好，但無(wú)法體現邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋(píng)果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來(lái)提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。