基于光譜圖像識別蔬菜表面農(nóng)藥殘留物的研究

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摘   要   蔬菜表面農(nóng)藥殘留對公眾健康構(gòu)成重大威脅，開發(fā)無損且快速的檢測技術(shù)已成為食品安全領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。提出了結(jié)合高光譜圖像與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蔬菜表面農(nóng)藥殘留檢測方法，旨在提供一種高效、快速的蔬菜篩查方案。研究以菠菜作為模型作物，針對敵敵畏與吡蟲啉兩種廣泛使用的農(nóng)藥，運用高光譜成像技術(shù)捕捉作物表面光譜特征，再通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）的深度學(xué)習(xí)模型進行數(shù)據(jù)解析，成功實現(xiàn)了農(nóng)藥殘留的非接觸式、高精度檢測。（剩余4729字）