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图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。







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、209 Bi、45Sc作内标元素，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，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，与试纸、检测管、试剂盒等结合后，进行快速检测。

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。

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