10.3969/j.issn.1009-0134.2023.07.005
一种高效的蛤仔重金属污染检测方法
海洋环境中的有害重金属包括Pb、Cu、Zn和Cd等,这些有害重金属很容易在水生生物体内积累,而且不容易被分解,生存在这种环境中的蛤仔在摄食过程中会积累水中的重金属污染物,人们食用了重金属污染的蛤仔,会对身体造成严重伤害.因此,检测出受重金属污染的蛤仔是十分必要的.利用蛤仔的高光谱图像通过深度神经网络模型快速检测出受重金属污染的蛤仔,采集受重金属污染的菲律宾蛤仔样本和未受重金属污染的良好菲律宾蛤仔样本的高光谱图像,进行光谱的预处理,利用深度神经网络模型进行快速检测.实验结果表明,深度神经网络模型在受重金属污染的菲律宾蛤仔样本检测方面优于其他经典算法,可以为其他海产品的重金属污染检测提供借鉴.
重金属污染检测、深度神经网络、高光谱图像、菲律宾蛤仔、食品安全
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TP118(自动化基础理论)
岭南师范学院人才专项;湛江市非资助科技攻关计划;国家自然科学基金;广东省自然科学基金项目;广东省普通高校特色创新项目;广东省科技创新战略专项资金竞争性分配项目;广东省普通高校青年创新人才类项目
2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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