基于編碼結構的圖像分割網絡雖然能在復雜背景及環境中基于特征分割出圖像區域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據，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將目標檢測和語義分割結合，對農產品尺寸測量及分類提供了指導性算法，也是目前研究優化的主要方向。
儀器檢測基本原理，依據有機磷和氨基甲酸酯類農藥能抑止蟲類神經和外圍神經中酶的活性，導致神經傳導物質的累積，危害一切正常傳輸，使蟲類了身亡這一蟲類毒理基本原理，用在對農藥殘余的檢測中。假如蔬菜水果的萃取液中沒有有機磷或氨基甲酸酯類農藥或殘余量較低，酶的活性不被抑止，實驗中添加的底物就被酶水解，水解物質與參與的鉻黑T反映造成色調。
相反，假如蔬菜水果的萃取液中帶有一定量的有機磷或氨基甲酸酯類農藥酶的活性就被抑止或部份被抑止，實驗中添加的底物就無法被酶水解或一小部分被水解，進而不著色或色調轉變不大，用光度計測量吸光度值隨時間的變動狀況測算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有機磷或氨基甲酸酯類農藥的農藥殘留狀況。圖像分割是一個經典的機器視覺處理問題，其目的是將圖像分割為若干個相關的區域，從而提取出感興趣的區域或者輪廓特征。
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