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安徽省金標準檢測研究院有限公司
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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。
一般來講，吸取酶、顯色劑、底物的移液器需要貼好對應標簽，一一對應提取試劑，堅持“只出不進”。而從試劑瓶中倒出的試劑同樣不能倒回去，以免污染原試劑。值得注意的是，檢測人員需要對操作時間嚴格把控，以免出現對照值太小的情況，所以要保證儀器穩定性，在室溫環境下選擇提取液及藥品，在將底物放入后要快速檢測，不得拖沓；要解決好樣品吸光值過高的問題，所以要提高酶與其他藥品的穩定，達到室溫，同時防止樣品次生物質的干擾；樣品檢測存在較小負值誤差且在-10%范圍內，屬于允許范圍，一般原因為人為操作誤差。酶分解底物的合成速度極快，如果操作不熟練便會帶來誤差，導致抑制率出現負值。
圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統算法的優勢在于結構簡單，，但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少，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算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
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