基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割，為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。
通常來講，國外會(huì)要求樣品中目標(biāo)化合物的相對(duì)保留時(shí)間不能與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值相差超過0.05min；不同目標(biāo)化合物少要有3個(gè)特征離子，并且相對(duì)離子比例相較于標(biāo)準(zhǔn)而言，要控制在10%之內(nèi)；加標(biāo)回收率需控制在65%-110%之間。采取離子模式一般會(huì)要求所有目標(biāo)化合物少有2個(gè)大于m/z200或是3個(gè)大于m/z100的特征離子；目標(biāo)化合物特征離子比例相較于標(biāo)準(zhǔn)值需控制在60%-120%之間；加標(biāo)回收率在70%-130%之間，判斷檢測則要在60%-120%之間。氣相色譜技術(shù)主要依據(jù)特征離子與離子間的比例去確定是否存在農(nóng)藥殘留超標(biāo)的問題，有著較高度以及環(huán)境適應(yīng)性。
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