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安徽省金標準檢測研究院有限公司

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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域特征熱力圖。










為此,我國要借鑒發達國家的標準,制定更加嚴格的符合出口國要求的質量標準,擴大食品出口。綜上所述,食品安全關系到人們的生命健康,所以在對農產品農藥殘留檢測中應合理應用食品安全檢測技術。一方面,各級與食品安全監管部門需要對食品安全問題提高重視,確保監督制度落實到地;另一方面,也應不斷升級食品安全檢測技術,鼓勵相關企業主動進行農產品農藥殘留檢測,保障食品安全,讓消費者能夠買得放心、吃得放心。




另一方面,通過農產品質量安全檢驗檢測,可以將質量不合格、不達標的農產品在市場之外,如重金屬、農藥殘留超標的農產品,進而保障農產品的食用安全,確保人們的飲食健康。而如果是對于做種使用或其他農業生產使用的農產品來說,通過質量安全檢驗檢測,則可以促進后期的農業生產,提高農業生產的品質與產量。 農產品質量檢測的程序①  抽樣(送樣) ②  檢驗 ③  等級確定(出報告)。




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