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進(jìn)行藥品配制。應(yīng)用提取液對試劑稀釋劑進(jìn)行配制，在配制過程中要對pH值進(jìn)行不斷校正，結(jié)合要求進(jìn)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(yōu)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(jié)果造成影響。有條件的實驗室可選擇用活性炭先進(jìn)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(zhì)，通常會因為基質(zhì)效應(yīng)的干擾而出現(xiàn)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(zhì)的影響。，使用移液器和試劑。

Canny算子相較于Sobel算子更加復(fù)雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會虛化，抗噪性更好，但無法體現(xiàn)邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻(xiàn)[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來提取更加細(xì)致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。

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，不足為真實尺寸測量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，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。