進行藥品配制。應用提取液對試劑稀釋劑進行配制，在配制過程中要對pH值進行不斷校正，結合要求進行蒸餾水與藥品的添加，把控好溫度，在室溫條件下使用藥品和酶試劑。再次，優選樣品。以蔬菜檢測為例，需要先將爛葉、枯葉去掉，在表皮到果肉1-2cm處提取出果肉，把控好提取量。如果蔬菜含有葉綠素以及其他色素，則要浸提整株，防止浸出大量色素對檢測結果造成影響。有條件的實驗室可選擇用活性炭先進性脫色處理，也能減小色素對過濾液的干擾，作離心處理之后提取其中清液等待檢測。實驗表明，蔥、姜、蒜、蘿卜、番茄等汁液中由于存在對酶有影響的植物次生物質，通常會因為基質效應的干擾而出現假陽性，在處理這類樣品過程中也需要浸提整株，以避免受到次生物質的影響。，使用移液器和試劑。
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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