传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，食品农残检测，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。
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，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。
原子吸收光谱法简称AAS是一种仪器分析方法，主要与用于无机元素的分析的原子发射光谱法相辅相成，通过吸收光线的减弱情况来准确计算出样品中该元素的含量，具有检出限比较低、灵敏度高、准确度好等优点，是对无机化合物元素进行定量分析的主要手段。如谢莹等采用湿法消解玉米植物叶片样品，用AAS法测定了玉米叶片中的重金属元素 (Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相对标准偏差为1.1% ~7.7%，加标回收率也取得了满意的结果。
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