農產品農藥殘留檢測技術。氣相色譜技術。為了大程度降低農產品中農藥殘留對人體造成的傷害，需要進一步強化農藥殘留檢測工作，目前國內外針對農藥殘留的檢測主要朝著多品類、快速的方向發(fā)展，高精度的農藥殘留檢測技術是確保食品安全檢測質量的基礎前提。其中，氣相色譜技術是目前對農藥殘留進行檢測的常用方法，運用該技術方法展開農藥殘留檢測，一般會選用離子模式，依據相對保留時間及特征離子與離子之間的比例關系，確定目標化合物，從而獲取更高精度與靈敏度的數(shù)據。
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(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(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(tǒng)算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
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