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安徽省金標準檢測研究院有限公司

南京怎樣檢測蔬菜殘留農(nóng)藥-金標準|經(jīng)驗豐富

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通常來講,國外會要求樣品中目標化合物的相對保留時間不能與標準數(shù)值相差超過0.05min;不同目標化合物少要有3個特征離子,并且相對離子比例相較于標準而言,要控制在10%之內(nèi);加標回收率需控制在65%-110%之間。采取離子模式一般會要求所有目標化合物少有2個大于m/z200或是3個大于m/z100的特征離子;目標化合物特征離子比例相較于標準值需控制在60%-120%之間;加標回收率在70%-130%之間,判斷檢測則要在60%-120%之間。氣相色譜技術(shù)主要依據(jù)特征離子與離子間的比例去確定是否存在農(nóng)藥殘留超標的問題,有著較高度以及環(huán)境適應(yīng)性。










農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗室可設(shè)置如下幾個部分:業(yè)務(wù)收樣室、樣品貯藏室、樣品處理室、試劑貯藏室、樣品檢測前處理室、儀器分析室、稱量室、烘干室、標準溶液配置室、感官分析室、品質(zhì)分析室、微生物檢測室、成分檢測室、食品毒理分析室等。每個部分都有基本要求和特殊要求,業(yè)務(wù)收樣室主要與客戶打交道,接收樣品和發(fā)送檢測報告,處理客戶抱怨,是實驗室工作的窗口,應(yīng)設(shè)置在建筑物的一層靠近門廳的位置或者每層建筑中廳的位置,總之,一切以方便客戶為準則。




基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領(lǐng)域是在于語義分割,即根據(jù)圖片內(nèi)容,將圖像分為多個有含義的部分,對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(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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