对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。

基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。

如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6 种重金属元素 (Pb、Cd、As、Tl、Cr、V)，选取115In、209 Bi、45Sc作内标元素，茶叶检测安全，有效地克服了基体效应和仪器波动影响，经与国家一级植物标准物质验证，结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛，主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测，与试纸、检测管、试剂盒等结合后，进行快速检测。

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