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通常來講，國外會要求樣品中目標(biāo)化合物的相對保留時間不能與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值相差超過0.05min；不同目標(biāo)化合物少要有3個特征離子，并且相對離子比例相較于標(biāo)準(zhǔn)而言，要控制在10%之內(nèi)；加標(biāo)回收率需控制在65%-110%之間。采取離子模式一般會要求所有目標(biāo)化合物少有2個大于m/z200或是3個大于m/z100的特征離子；目標(biāo)化合物特征離子比例相較于標(biāo)準(zhǔn)值需控制在60%-120%之間；加標(biāo)回收率在70%-130%之間，判斷檢測則要在60%-120%之間。氣相色譜技術(shù)主要依據(jù)特征離子與離子間的比例去確定是否存在農(nóng)藥殘留超標(biāo)的問題，有著較高度以及環(huán)境適應(yīng)性。

圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測量的準(zhǔn)確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個快速準(zhǔn)確圖像分割算法是目標(biāo)識別，分級分類任務(wù)面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類任務(wù)做好準(zhǔn)備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像質(zhì)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(zhǔn)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(yīng)用場景。

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。