




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。---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,---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。
各种新型显色剂和高灵敏度的显色体系不断涌现,为建立高灵敏度的试纸检测方法提供了的发展空间。如薛文静等以0。1%镉试剂的---溶液为显色剂,定量分析用慢速中性滤纸为载体,制备镉快速检测试纸,标准系列色阶为0~5。0mg·l-1。该试纸性质稳定,在避光干燥条件下可保存5个月,在ph5~8范围内ph对显色结果影响不大。
镉在青虾、南---对虾、大菱鲆中的加样回收率在50%~60%。电化学法是近年来发展较快的一种方法,它以---极谱法为依托,在此基础上又衍生出示波极谱、阳极溶出伏安法等方法。如刘德盟以铋微阵列电---工作电极,铂薄膜电---对电极,ag/agcl电---参比电极,农残检测公司,建立了基于溶出伏安法的铋微阵列电极检测饮料中镉的方法,检出限为0.064 mg·l-1,且具有---的重复性,此传感器用于检测橙汁中的镉,结果令人满意。

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