農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)。氣相色譜技術(shù)。為了大程度降低農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留對(duì)人體造成的傷害，需要進(jìn)一步強(qiáng)化農(nóng)藥殘留檢測(cè)工作，目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)農(nóng)藥殘留的檢測(cè)主要朝著多品類(lèi)、快速的方向發(fā)展，高精度的農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)是確保食品安全檢測(cè)質(zhì)量的基礎(chǔ)前提。其中，氣相色譜技術(shù)是目前對(duì)農(nóng)藥殘留進(jìn)行檢測(cè)的常用方法，運(yùn)用該技術(shù)方法展開(kāi)農(nóng)藥殘留檢測(cè)，一般會(huì)選用離子模式，依據(jù)相對(duì)保留時(shí)間及特征離子與離子之間的比例關(guān)系，確定目標(biāo)化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數(shù)據(jù)。
基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域，不過(guò)其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測(cè)量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割，為尺寸測(cè)量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割結(jié)合，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類(lèi)提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究?jī)?yōu)化的主要方向。
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