农产品农药残留检测技术。气相色谱技术。为了大程度降低农产品中农药残留对人体造成的伤害，需要进一步强化农药残留检测工作，目前国内外针对农药残留的检测主要朝着多品类、快速的方向发展，高精度的农药残留检测技术是确保食品安全检测质量的基础前提。其中，气相色谱技术是目前对农药残留进行检测的常用方法，运用该技术方法展开农药残留检测，一般会选用离子模式，依据相对保留时间及特征离子与离子之间的比例关系，确定目标化合物，从而获取更高精度与灵敏度的数据。
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。
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。深度学习方法受到环境影响较少，蔬菜农残检测，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，深度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。
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