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,传统算法的优势在于结构简单,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,使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6种重金属元素(Pb、Cd、As、Tl、Cr、V),选取115In、209Bi、45Sc作内标元素,中药农残检测,有效地克服了基体效应和仪器波动影响,经与国家一级植物标准物质验证,果蔬农残检测,结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛,主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测,盐城农残检测,与试纸、检测管、试剂盒等结合后,进行快速检测。
样品检测前处理室主要考虑通风要求。仪器分析室主要考虑用电负荷、控温控湿、气路、地线、消防手段等要求。称量室要考虑气流稳定、无振动、隔离缓冲等要求。标液配制室要考虑独立空间、防止交叉污染等要求。微生物检测室、成分检测室、食品毒理分析室等洁净区域应满足国家相关技术规范要求。在其他相关设施方面,农产品检测实验室的配电功率,一般每个工作间电力配置应有10%功率富余。
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