南京農殘檢測-安徽金標準(在線咨詢)-果蔬農殘檢測
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。
如梁書懷等用微波消解ICP-S法同時測定了大米中的6 種重金屬元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，選取115In、209 Bi、45Sc作內標元素，有效地克服了基體效應和儀器波動影響，經與國家一級植物標準物質驗證，結果準確、可靠。化學顯色法在重金屬檢測中的應用較為廣泛，主要通過重金屬離子與顯色劑發生顯色反應進行檢測，與試紙、檢測管、試劑盒等結合后，進行快速檢測。
實驗室 通過CMA、CNAS、CATL認證，積累農藥殘留檢測參數共400余項，覆蓋有機氯、有機磷、有機氮、有機硫、氨 基甲酸酯、擬除蟲菊酯、酰胺類化合物、脲類化合物、醚類化合物、酚類化合物、苯氧羧酸類、脒類、類、 雜環類、苯甲酸類、有機金屬化合物類等類別；積累獸藥殘留檢測參數共200余項，覆蓋青類、菌 素類、氨基糖甙類、大環內酯類、四環素類、氯類、林可類、類、硝基類、喹諾酮類等。
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