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
白酒检测第三方机构
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。
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，有效地克服了基体效应和仪器波动影响，经与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，进行检测。
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，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。
（作者： 来源：）
