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基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域，不過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(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合，對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。

民以食為天，食以安為先。當(dāng)前，我國的農(nóng)產(chǎn)品市場越來越繁榮，不僅僅是農(nóng)產(chǎn)品的種類越來越多，同時(shí)其品質(zhì)要求也越來越高，在這樣的情況下，對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全檢驗(yàn)檢測就顯得格外的重要。一方面，通過農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗(yàn)檢測，能夠?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品的市場管理提供參考、依據(jù)，更好的規(guī)范、約束農(nóng)產(chǎn)品市場，構(gòu)建和諧的農(nóng)產(chǎn)品市場秩序，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品市場進(jìn)一步的繁榮、發(fā)展。

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