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(jù)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(qū)域特征熱力圖。
良好的通風系統(tǒng)，是保證一個實驗室正常運行的關鍵。洛可特在農產品檢測實驗室建設中通常采用有機、無機排風管道，通風柜根據(jù)用戶需求安排全鋼、鋼木、pp等不同材質通風柜，以及進口萬象排風罩以便多人獨立進行小型實驗室操作。 農產品檢測實驗室建設及投入使用，不但需要精密的實驗室設備，的實驗室操作人員，還需要合理的實驗室規(guī)劃布局，以及適當?shù)沫h(huán)境條件。
近年來，農產品的安全問題一直是社會各界廣泛關注的重要方面。農產品安全問題直接關系到人們的衣食住行——食品安全、服裝面料安全等。針對農產品安全領域出現(xiàn)的新情況、新問題，國家也進一步加大了質量監(jiān)管措施，多各級農產品檢驗實驗室重點支持，農產品檢驗實驗室的作用也越來越廣泛。
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