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。
各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現，為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發展空間。如薛文靜等以0。1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑，定量分析用慢速中性濾紙為載體，制備鎘快速檢測試紙，標準系列色階為0～5。0mg·L-1。該試紙性質穩定，在避光干燥條件下可保存5個月，在pH5～8范圍內pH對顯色結果影響不大。
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