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(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)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。
速測卡法結果判定：與空白對合奏阿卡比較，白色藥片不變色或略有淺藍色均為陽性結果，不變藍為陽性結果，說明農(nóng)藥殘留量較高，顯淺藍色為弱陽性結果，說明農(nóng)藥殘留兩相對較低。白色藥片變?yōu)樘焖{色或空白對照卡片相同，為陰性結果。對陽性結果的樣品，可用其他分析方法進一步確定具體農(nóng)藥品種和含量。農(nóng)藥殘留分光光度計法(抑制率法)原理：一定條件下，有機磷和氨基甲酸酯類農(nóng)藥對酶正常功能有抑制作用，其抑制率與農(nóng)藥的濃度成正相關.，正常情況下，酶催化乙酰水解，其水解產(chǎn)物與顯色劑反應，產(chǎn)生黃色物質，用分光光度計在412nm處測定發(fā)光度隨時間的變化值，計算出抑制率，通過抑制率可以判斷出樣品中是否有有機磷確和氨基甲酸酯類農(nóng)藥的存在。
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