图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，水果检测机构，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。

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。

农产品农药残留超标的原因及危害。农产品的农药残留超标属于农药污染的常见形式之一，形成这种现象的原因是农户在农作物生长过程中，为了辅、杀虫等会施用一些农药，尤其是随着病虫害抗药性的增强，以及农户为了提高产量，会使用大量农药，甚至会使用高毒、高残留农药。这些农药大部分会残留在农产品的表面，造成农产品农药残留严重，若这种农产品进入市场后，人们不小心食用了农药残留超标的农产品，大概率会出现腹泻、恶心、干呕、头昏等症状，并且会留下长期的慢症，食用过量或时间过长，还会导致的患病率升高。

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