具體來講，一方面要求食品在出廠前經(jīng)過工序嚴苛的安全質(zhì)量檢測，所有達不到標準的食品產(chǎn)品無法出廠投入市場；另一方面，食品企業(yè)需要對食品產(chǎn)品加工原料做好檢測，避免一切高污染、低質(zhì)量的原料投入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從根本上把控食品產(chǎn)品質(zhì)量。不過，完全靠企業(yè)自覺檢測難以確保食品安全，所以職能部門需要做好對食品企業(yè)的監(jiān)管工作，同時開通舉報渠道，鼓勵更多民眾參與到食品企業(yè)生產(chǎn)的監(jiān)督工作中來。
圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。
原子吸收光譜法簡稱AAS是一種儀器分析方法，主要與用于無機元素的分析的原子發(fā)射光譜法相輔相成，通過吸收光線的減弱情況來準確計算出樣品中該元素的含量，具有檢出限比較低、靈敏度高、準確度好等優(yōu)點，是對無機化合物元素進行定量分析的主要手段。如謝瑩等采用濕法消解玉米植物葉片樣品，用AAS法測定了玉米葉片中的重金屬元素(Cu、Pb、Zn、Cr、Cd)含量，其相對標準偏差為1。1%~7。7%，加標回收率也取得了滿意的結果。
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