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基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領域是在于語義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅，以分類模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉化為區(qū)域特征熱力圖。
如梁書懷等用微波消解ICP-S法同時測定了大米中的6 種重金屬元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，選取115In、209 Bi、45Sc作內標元素，有效地克服了基體效應和儀器波動影響，經與國家一級植物標準物質驗證，結果準確、可靠?；瘜W顯色法在重金屬檢測中的應用較為廣泛，主要通過重金屬離子與顯色劑發(fā)生顯色反應進行檢測，與試紙、檢測管、試劑盒等結合后，進行快速檢測。
農藥殘留是農藥使用后一個時期內沒有被分解而殘留于生物體、收獲物、土壤、水體、大氣中的微量 農藥原體、有毒代謝物、 降解物和雜質的總稱。隨著農藥的大量生產和廣泛使用，農藥殘留已經成為威脅 人體健康的重要問題之一。由于農藥殘留對人和生物危害很大，各國對農藥的施用都進行嚴格的管理，并且對食品中的農藥殘留做了規(guī)定。
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