圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類(lèi)的基礎(chǔ)任務(wù)，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，，但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)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(dāng)前需要解決的主要問(wèn)題。在實(shí)際使用中，深度學(xué)習(xí)由于性能問(wèn)題尚無(wú)法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，每年有超過(guò)1200噸的糧食受到重金屬污染，直接經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)200億元；全世界每年有300萬(wàn)農(nóng)藥者，我國(guó)每年因農(nóng)藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬(wàn)；我國(guó)每年生產(chǎn)約12萬(wàn)噸，其中有9。7噸用于畜牧業(yè)養(yǎng)殖；我國(guó)濫用食品添加劑的問(wèn)題占食品問(wèn)題的24。8%；在食物的事件中，微生物性的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的53。7%。重金屬通常指的是密度高于4。5g/m3的金屬，一般常見(jiàn)的重金屬有、鉛、鎘等，這些重金屬的生物毒性非常大，對(duì)環(huán)境的污染非常嚴(yán)重。
原子吸收光譜法簡(jiǎn)稱(chēng)AAS是一種儀器分析方法，主要與用于無(wú)機(jī)元素的分析的原子發(fā)射光譜法相輔相成，通過(guò)吸收光線(xiàn)的減弱情況來(lái)準(zhǔn)確計(jì)算出樣品中該元素的含量，具有檢出限比較低、靈敏度高、準(zhǔn)確度好等優(yōu)點(diǎn)，是對(duì)無(wú)機(jī)化合物元素進(jìn)行定量分析的主要手段。如謝瑩等采用濕法消解玉米植物葉片樣品，用AAS法測(cè)定了玉米葉片中的重金屬元素(Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為1。1%~7。7%，加標(biāo)回收率也取得了滿(mǎn)意的結(jié)果。
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