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，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。

一般来讲，蔬菜农药检测仪，吸取酶、显色剂、底物的移液器需要贴好对应标签，一一对应提取试剂，坚持“只出不进”。而从试剂瓶中倒出的试剂同样不能倒回去，以免污染原试剂。值得注意的是，检测人员需要对操作时间严格把控，以免出现对照值太小的情况，所以要保证仪器稳定性，在室温环境下选择提取液及药品，在将底物放入后要快速检测，不得拖沓；要解决好样品吸光值过高的问题，所以要提高酶与其他药品的稳定，达到室温，同时防止样品次生物质的干扰；样品检测存在较小负值误差且在-10%范围内，属于允许范围，一般原因为人为操作误差。酶分解底物的合成速度极快，如果操作不熟练便会带来误差，导致抑制率出现负值。

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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