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基于深度学习的图像分割方法，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，农产品检测公司，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。

人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物，重金属在人体内累计，引发了许多食品安全问题，从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99.8吨大米镉超标被销毁，对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎社会稳定，我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染，同时相关的研究也在展开，目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。

如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6 种重金属元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，选取115In、209 Bi、45Sc作内标元素，有效地克服了基体效应和仪器波动影响，经与国家一级植物标准物质验证，结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛，主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测，与试纸、检测管、试剂盒等结合后，进行快速检测。

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