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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,水果農(nóng)殘檢測(cè),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。

各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn),為建立高靈敏度的試紙檢測(cè)方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測(cè)試紙,標(biāo)準(zhǔn)系列色階為0~5.0mg·L-1。該試紙性質(zhì)穩(wěn)定,在避光干燥條件下可保存5個(gè)月,在pH 5~8范圍內(nèi)pH對(duì)顯色結(jié)果影響不大。

電感耦合等離子質(zhì)譜法,是在磁場(chǎng)和電場(chǎng)中,離子在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下質(zhì)荷比分離后,檢測(cè)離子的強(qiáng)度,通過(guò)分析算出元素的準(zhǔn)確含量的過(guò)程。電感耦合等離子質(zhì)譜法的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)限較低、準(zhǔn)確度和度都很高,檢測(cè)速度快、干擾小、多種元素可以同時(shí)進(jìn)行檢測(cè),也能準(zhǔn)確獲取同位素的相關(guān)信息。沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的缺點(diǎn),這種方法已經(jīng)在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應(yīng)用。

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