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)?，家中蔬菜水果生產(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。
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(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，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。
人們長期食用從土壤中吸收重金屬而長成的食物，重金屬在人體內(nèi)累計，引發(fā)了許多食品安全問題，從2004年浙江長興500名兒童鉛時間到2013年廣州鎘大米時間再到2020年云南99。8噸大米鎘超標被銷毀，對人民食品安全的保障需求越來越迫切。食品安全關乎社會穩(wěn)定，我國已采取多種措施治理土壤的重金屬污染，同時相關的研究也在展開，目前糧食中重金屬的檢測方法主要有儀器分析法、化學顯色法和電化學法等等。
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