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。
图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，果蔬汁农残检测报价，以及各自合适的应用场景。
基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。
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