电感耦合等离子质谱法，是在磁场和电场中，离子在运动状态下质荷比分离后，检测离子的强度，通过分析算出元素的准确含量的过程。电感耦合等离子质谱法的优点是检测限较低、准确度和度都很高，检测速度快、干扰小、多种元素可以同时进行检测，也能准确获取同位素的相关信息。没有发现明显的缺点，这种方法已经在生物样品的痕量分析中得到了广泛的应用。
基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
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