图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，农残检测机构，传统算法的优势在于结构简单，蚌埠农残检测，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，水果农残检测，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
原子吸收光谱法简称AAS是一种仪器分析方法，主要与用于无机元素的分析的原子发射光谱法相辅相成，通过吸收光线的减弱情况来准确计算出样品中该元素的含量，具有检出限比较低、灵敏度高、准确度好等优点，是对无机化合物元素进行定量分析的主要手段。如谢莹等采用湿法消解玉米植物叶片样品，用AAS法测定了玉米叶片中的重金属元素 (Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相对标准偏差为1.1% ~7.7%，加标回收率也取得了满意的结果。
相反，假如蔬菜水果的萃取液中带有一定量的有机磷或氨基甲酸酯类农药酶的活性就被抑止或部份被抑止，实验中添加的底物就无法被酶水解或一小部分被水解，进而不着色或色调转变不大，用光度计测量吸光度值随時间的变动状况测算出抑制率，就可以分辨蔬菜水果中含有机磷或氨基甲酸酯类农药的农药残留状况。图像分割是一个经典的机器视觉处理问题，其目的是将图像分割为若干个相关的区域，从而提取出感兴趣的区域或者轮廓特征。
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