速測(cè)卡法結(jié)果判定：與空白對(duì)合奏阿卡比較，白色藥片不變色或略有淺藍(lán)色均為陽(yáng)性結(jié)果，不變藍(lán)為陽(yáng)性結(jié)果，說(shuō)明農(nóng)藥殘留量較高，顯淺藍(lán)色為弱陽(yáng)性結(jié)果，說(shuō)明農(nóng)藥殘留兩相對(duì)較低。白色藥片變?yōu)樘焖{(lán)色或空白對(duì)照卡片相同，為陰性結(jié)果。對(duì)陽(yáng)性結(jié)果的樣品，可用其他分析方法進(jìn)一步確定具體農(nóng)藥品種和含量。農(nóng)藥殘留分光光度計(jì)法(抑制率法)原理：一定條件下，有機(jī)磷和氨基甲酸酯類農(nóng)藥對(duì)酶正常功能有抑制作用，其抑制率與農(nóng)藥的濃度成正相關(guān).，正常情況下，酶催化乙酰水解，其水解產(chǎn)物與顯色劑反應(yīng)，產(chǎn)生黃色物質(zhì)，用分光光度計(jì)在412nm處測(cè)定發(fā)光度隨時(shí)間的變化值，計(jì)算出抑制率，通過抑制率可以判斷出樣品中是否有有機(jī)磷確和氨基甲酸酯類農(nóng)藥的存在。
對(duì)于以矩陣形式存儲(chǔ)的圖像來(lái)說(shuō)，采用模板矩陣（算子）對(duì)源圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子計(jì)算量較少，抗噪性較好且能保留邊緣的強(qiáng)弱，由一個(gè)用于提取水平方向特征和一個(gè)用于提取垂直方向的特征的算子組成。Sobel算子十分適合用于提取農(nóng)產(chǎn)品方向性的特征，例如檳榔的紋路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出來(lái)，通過紋路分布密度，進(jìn)行檳榔的分級(jí)任務(wù)。
基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對(duì)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(xué)習(xí)用于進(jìn)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(jìn)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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