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）。
在線客服
17856548804
2179259773@qq.com
