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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)|(查看)-六安蔬菜有機(jī)磷檢測(cè)

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  • 主營產(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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儀器檢測(cè)基本原理，依據(jù)有機(jī)磷和氨基甲酸酯類農(nóng)藥能抑止蟲類神經(jīng)和外圍神經(jīng)中酶的活性，導(dǎo)致神經(jīng)傳導(dǎo)物質(zhì)的累積，危害一切正常傳輸，使蟲類了身亡這一蟲類毒理基本原理，用在對(duì)農(nóng)藥殘余的檢測(cè)中。假如蔬菜水果的萃取液中沒有有機(jī)磷或氨基甲酸酯類農(nóng)藥或殘余量較低，酶的活性不被抑止，實(shí)驗(yàn)中添加的底物就被酶水解，水解物質(zhì)與參與的鉻黑T反映造成色調(diào)。







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)和語義分割結(jié)合，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。



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。

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