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原子吸收光譜法簡稱AAS是一種儀器分析方法,主要與用于無機元素的分析的原子發(fā)射光譜法相輔相成,通過吸收光線的減弱情況來準確計算出樣品中該元素的含量,具有檢出限比較低、靈敏度高、準確度好等優(yōu)點,是對無機化合物元素進行定量分析的主要手段。如謝瑩等采用濕法消解玉米植物葉片樣品,用AAS法測定了玉米葉片中的重金屬元素 (Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量,其相對標準偏差為1.1% ~7.7%,加標回收率也取得了滿意的結果。







各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn),為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測試紙,標準系列色階為0~5.0mg·L-1。該試紙性質穩(wěn)定,在避光干燥條件下可保存5個月,在pH 5~8范圍內pH對顯色結果影響不大。

圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性,其效率直接影響生產的效率,因而,一個快速準確圖像分割算法是目標識別,分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中,圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來,為進一步的尺寸測量,分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說,由于受到生產設備成像質量,灰塵污漬,光照條件,陰影等外部因素影響,造成分割的不準確。本文通過對比不同圖像分割算法,闡述各類算法的優(yōu)缺點,以及各自合適的應用場景。

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