广泛运用于大部分都用在蔬菜水果，新鲜水果，荼叶，粮食作物，农副食品等食品类中有机磷和氨基甲酸酯类农药残余的快速检测;除此之外还可用以蔬菜水果茶生产制造产业基地和农贸市场批市场销售当场检验，餐饮店，院校，饭堂，家中蔬菜水果生产加工前的安全性速测等。大家在悄无声息中吃着带有残余农药和有危害于身体健康的化学物质的食材，不可以排出来身体的，便会被停留在人体内，立即伤害身体健康，导致内脏硬底化，萎缩，功能降低和发育不全等病症。
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，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，食品农残检测所需仪器，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。
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。
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