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，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。
基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
根据卫生健康、农业农村部和市场监督管理总局公告2019年第5号，《食品安全 食品中农药残留》（GB 2763—2019，代替GB 2763—2016和GB 2763.1—2018）等3项食品安全发布，并自发布之日起6个月正式实施。据材料显示，GB2763-2019代替了GB2763-2005、GB2763-2012、GB-2014、GB2763-2016、GB2763.1-2018。GB2763-2019主要技术变化如下：1、对原标准中2，农产品检测费用，4-滴异辛酯等6种农药残留物定义，阿维菌素等21种农药每日允许摄入量等信息进行了修订。2、增加了2，4-滴二甲铵盐等51种农药，删除了氟吡禾灵1种农药，其残留合并到氟吡甲禾灵和氟吡甲禾灵。3、修订了代森联等5种农药的中、英文通用名。4、增加了2967项农药残留。5、修订了28项农药残留值。6、将草铵等12种农药的部分值由临时修改为正式。7、将二蒽醌等17种农药的部分值由正式修改为临时。8、增加了45项检测方法标准，删除了17项检测方法标准，变更了9项检测方法标准。9、修订了规范性附录A，增加了羽扇豆等22种食品名称，修订了7种食品名称，修订了2种食品分类。10、修订了规范性附录B，增加了11种农药。此外，在GB 23200.116—2019中，规定了植物源性食品中90种有机磷类农药及其代谢物残留量的气相色谱法测定（气相色谱双柱法、气相色谱单柱法）
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