基于深度学习的图像分割方法，白酒检测公司，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
根据***卫生健康、农业农村部和***市场监督管理总局公告2019年第5号，《食品安全 食品中***残留》（GB 2763—2019，代替GB 2763—2016和GB 2763.1—2018）等3项食品安全发布，并自发布之日起6个月正式实施。据材料显示，GB2763-2019代替了GB2763-2005、GB2763-2012、GB-2014、GB2763-2016、GB2763.1-2018。GB2763-2019主要技术变化如下：1、对原标准中2，白酒检测机构，4-滴异辛酯等6种***残留物定义，阿维菌素等21种***每日允许摄入量等信息进行了修订。2、增加了2，4-滴二甲铵盐等51种***，删除了氟吡禾灵1种***，其残留合并到氟吡甲禾灵和氟吡甲禾灵。3、修订了代森联等5种***的中、英文通用名。4、增加了2967项***残留。5、修订了28项***残留值。6、将草铵等12种***的部分值由临时修改为正式。7、将二蒽醌等17种***的部分值由正式修改为临时。8、增加了45项检测方法标准，删除了17项检测方法标准，淮北酒检测，变更了9项检测方法标准。9、修订了规范性附录A，增加了羽扇豆等22种食品名称，修订了7种食品名称，修订了2种食品分类。10、修订了规范性附录B，增加了11种***。此外，在GB 23200.116—2019中，规定了植物源性食品中90种有机磷类***及其代谢物残留量的气相色谱法测定（气相色谱双柱法、气相色谱单柱法）
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