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电感耦合等离子质谱法,是在磁场和电场中,离子在运动状态下质荷比分离后,检测离子的强度,通过分析算出元素的准确含量的过程。电感耦合等离子质谱法的优点是检测限较低、准确度和度都很高,检测速度快、干扰小、多种元素可以同时进行检测,也能准确获取同位素的相关信息。没有发现明显的缺点,这种方法已经在生物样品的痕量分析中得到了广泛的应用。

人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物,重金属在人体内累计,引发了许多食品安全问题,从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99.8吨大米镉超标被销毁,对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎社会稳定,我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染,同时相关的研究也在展开,目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。

基于深度学习的图像分割方法,主要研究领域是在于语义分割,即根据图片内容,茶叶农残检测,将图像分为多个有含义的部分,对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱,以分类模型AlexNet为基础,将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样,从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。

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