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圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優勢在于結構簡單,,但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少,但需大量樣本支持,如何正確的獲取樣本,以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法,使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。










電感耦合等離子質譜法,是在磁場和電場中,離子在運動狀態下質荷比分離后,檢測離子的強度,通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質譜法的優點是檢測限較低、準確度和度都很高,檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測,也能準確獲取同位素的相關信息。沒有發現明顯的缺點,這種方法已經在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。

農產品重金屬對農產品的總體質量起著重要的作用,如果不嚴格控制農產品中重金屬含量問題,那么對人類的身體將是毀滅性打擊。近年來,由于計算機技術的進步和化學計量學的發展,多種檢測儀器的精密度、準確度和自動化程度大大提高,農產品重金屬的檢測技術朝著快速、的方向發展。農作物在種植過程中如果對化學農藥的使用不合理,必定會導致農藥殘留超標,存在食品安全隱患,輕則致使消費者食用后身體不適,重則引發甚至。而農產品中的農藥殘留超標如何檢測和鑒定,則需要用到食品安全檢測技術。

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