基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領域是在于語義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅，以分類模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉化為區域特征熱力圖。
電感耦合等離子質譜法，是在磁場和電場中，離子在運動狀態下質荷比分離后，檢測離子的強度，通過分析算出元素的準確含量的過程。電感耦合等離子質譜法的優點是檢測限較低、準確度和度都很高，檢測速度快、干擾小、多種元素可以同時進行檢測，也能準確獲取同位素的相關信息。沒有發現明顯的缺點，這種方法已經在生物樣品的痕量分析中得到了廣泛的應用。
鎘在青蝦、南美白對蝦、大菱鲆中的加樣回收率在50%～60%。電化學法是近年來發展較快的一種方法，它以經典極譜法為依托，在此基礎上又衍生出示波極譜、陽極溶出伏安法等方法。如劉德盟以鉍微陣列電極為工作電極，鉑薄膜電極為對電極，Ag/AgCl電極為參比電極，建立了基于溶出伏安法的鉍微陣列電極檢測飲料中鎘的方法，檢出限為0。064mg·L-1，且具有很好的重復性，此傳感器用于檢測橙汁中的鎘，結果令人滿意。
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