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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

金標(biāo)準(zhǔn)|快捷有效(查看)-安徽食用農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中心

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  • 主營(yíng)產(chǎn)品:食品檢測(cè),衛(wèi)生檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)
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相反,假如蔬菜水果的萃取液中帶有一定量的有機(jī)磷或氨基甲酸酯類(lèi)農(nóng)藥酶的活性就被抑止或部份被抑止,實(shí)驗(yàn)中添加的底物就無(wú)法被酶水解或一小部分被水解,進(jìn)而不著色或色調(diào)轉(zhuǎn)變不大,用光度計(jì)測(cè)量吸光度值隨時(shí)間的變動(dòng)狀況測(cè)算出抑制率,就可以分辨蔬菜水果中含有機(jī)磷或氨基甲酸酯類(lèi)農(nóng)藥的農(nóng)藥殘留狀況。圖像分割是一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器視覺(jué)處理問(wèn)題,其目的是將圖像分割為若干個(gè)相關(guān)的區(qū)域,從而提取出感興趣的區(qū)域或者輪廓特征。







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(lèi)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(lèi)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(lèi)轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

人們長(zhǎng)期食用從土壤中吸收重金屬而長(zhǎng)成的食物,重金屬在人體內(nèi)累計(jì),引發(fā)了許多食品安全問(wèn)題,從2004年浙江長(zhǎng)興500名兒童鉛時(shí)間到2013年廣州鎘大米時(shí)間再到2020年云南99。8噸大米鎘超標(biāo)被銷(xiāo)毀,對(duì)人民食品安全的保障需求越來(lái)越迫切。食品安全關(guān)乎社會(huì)穩(wěn)定,我國(guó)已采取多種措施治理土壤的重金屬污染,同時(shí)相關(guān)的研究也在展開(kāi),目前糧食中重金屬的檢測(cè)方法主要有儀器分析法、化學(xué)顯色法和電化學(xué)法等等。