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。
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，說明農藥殘留量較高，顯淺藍色為弱陽性結果，說明農藥殘留兩相對較低。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藥品種和含量。農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藥對酶正常功能有抑制作用，其抑制率與農藥的濃度成正相關.，正常情況下，酶催化乙酰水解，其水解產物與顯色劑反應，產生黃色物質，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藥的存在。
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