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，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，食品农残检测，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。通常来讲，国外会要求样品中目标化合物的相对保留时间不能与标准数值相差超过0.05min；不同目标化合物少要有3个特征离子，并且相对离子比例相较于标准而言，要控制在10%之内；加标回收率需控制在65%-110%之间。采取离子模式一般会要求所有目标化合物少有2个大于m/z200或是3个大于m/z100的特征离子；目标化合物特征离子比例相较于标准值需控制在60%-120%之间；加标回收率在70%-130%之间，判断检测则要在60%-120%之间。气相色谱技术主要依据特征离子与离子间的比例去确定是否存在农药残留超标的问题，有着较高度以及环境适应性。农产品重金属对农产品的总体质量起着重要的作用，如果不严格控制农产品中重金属含量问题，那么对人类的身体将是毁灭性打击。近年来，由于计算机技术的进步和化学计量学的发展，多种检测仪器的精密度、准确度和自动化程度大大提高，农产品重金属的检测技术朝着快速、的方向发展。农作物在种植过程中如果对化学农药的使用不合理，必定会导致农药残留超标，存在食品安全隐患，轻则致使消费者食用后身体不适，重则引发甚至。而农产品中的农药残留超标如何检测和鉴定，则需要用到食品安全检测技术。食品农残检测-金标准|(图)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。安徽省金标准检测研究院有限公司为客户提供“食品检测,卫生检测,水质检测,农产品检测”等业务，公司拥有“金标准”等品牌，专注于咨询、调研等行业。，在安徽省合肥市高新区香樟大道211号香枫创意园A座的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：丁瑶。)