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；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。氣相色譜技術主要依據(jù)特征離子與離子間的比例去確定是否存在農藥殘留超標的問題，有著較高度以及環(huán)境適應性。
農產品檢測實驗室可設置如下幾個部分：業(yè)務收樣室、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，應設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(wǎng)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。
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