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廣泛運用于大部分都用在蔬菜水果，新鮮水果，荼葉，糧食作物，農(nóng)副食品等食品類中有機磷和氨基甲酸酯類農(nóng)藥殘余的快速檢測;除此之外還可用以蔬菜水果茶生產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)基地和農(nóng)貿(mào)市場批市場銷售當場檢驗，餐飲店，院校，飯?zhí)茫抑惺卟怂a(chǎn)加工前的安全性速測等。大家在悄無聲息中吃著帶有殘余農(nóng)藥和有危害于身體健康的化學物質(zhì)的食材，不可以排出來身體的，便會被停留在人體內(nèi)，立即傷害身體健康，導致內(nèi)臟硬底化，萎縮，功能降低和發(fā)育不全等病癥。
農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測技術。氣相色譜技術。為了大程度降低農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留對人體造成的傷害，需要進一步強化農(nóng)藥殘留檢測工作，目前國內(nèi)外針對農(nóng)藥殘留的檢測主要朝著多品類、快速的方向發(fā)展，高精度的農(nóng)藥殘留檢測技術是確保食品安全檢測質(zhì)量的基礎前提。其中，氣相色譜技術是目前對農(nóng)藥殘留進行檢測的常用方法，運用該技術方法展開農(nóng)藥殘留檢測，一般會選用離子模式，依據(jù)相對保留時間及特征離子與離子之間的比例關系，確定目標化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數(shù)據(jù)。
圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，水果第三方檢測機構，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
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第4年
