图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，农产品质量安全检测机构，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
进行药品配制。应用提取液对试剂稀释剂进行配制，在配制过程中要对pH值进行不断校正，结合要求进行蒸馏水与药品的添加，把控好温度，在室温条件下使用药品和酶试剂。再次，优选样品。以蔬菜检测为例，需要先将烂叶、枯叶去掉，在表皮到果肉1-2cm处提取出果肉，把控好提取量。如果蔬菜含有叶绿素以及其他色素，则要浸提整株，防止浸出大量色素对检测结果造成影响。有条件的实验室可选择用活性炭性脱色处理，也能减小色素对过滤液的干扰，作离心处理之后提取其中清液等待检测。实验表明，葱、姜、蒜、萝卜、番茄等汁液中由于存在对酶有影响的植物次生物质，通常会因为基质效应的干扰而出现假阳性，在处理这类样品过程中也需要浸提整株，以避免受到次生物质的影响。，使用移液器和试剂。
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