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基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

一般來(lái)講，吸取酶、顯色劑、底物的移液器需要貼好對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，一一對(duì)應(yīng)提取試劑，堅(jiān)持“只出不進(jìn)”。而從試劑瓶中倒出的試劑同樣不能倒回去，以免污染原試劑。值得注意的是，檢測(cè)人員需要對(duì)操作時(shí)間嚴(yán)格把控，以免出現(xiàn)對(duì)照值太小的情況，所以要保證儀器穩(wěn)定性，在室溫環(huán)境下選擇提取液及藥品，在將底物放入后要快速檢測(cè)，不得拖沓；要解決好樣品吸光值過(guò)高的問(wèn)題，所以要提高酶與其他藥品的穩(wěn)定，達(dá)到室溫，同時(shí)防止樣品次生物質(zhì)的干擾；樣品檢測(cè)存在較小負(fù)值誤差且在-10%范圍內(nèi)，屬于允許范圍，一般原因?yàn)槿藶椴僮髡`差。酶分解底物的合成速度極快，如果操作不熟練便會(huì)帶來(lái)誤差，導(dǎo)致抑制率出現(xiàn)負(fù)值。

對(duì)于以矩陣形式存儲(chǔ)的圖像來(lái)說(shuō)，采用模板矩陣（算子）對(duì)源圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計(jì)算量較少，抗噪性較好且能保留邊緣的強(qiáng)弱，由一個(gè)用于提取水平方向特征和一個(gè)用于提取垂直方向的特征的算子組成。Sobel算子十分適合用于提取農(nóng)產(chǎn)品方向性的特征，例如檳榔的紋路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出來(lái)，通過(guò)紋路分布密度，進(jìn)行檳榔的分級(jí)任務(wù)。