样品检测前处理室主要考虑通风要求。仪器分析室主要考虑用电负荷、控温控湿、气路、地线、消防手段等要求。称量室要考虑气流稳定、无振动、隔离缓冲等要求。标液配制室要考虑独立空间、防止交叉污染等要求。微生物检测室、成分检测室、食品毒理分析室等洁净区域应满足国家相关技术规范要求。在其他相关设施方面，农产品检测实验室的配电功率，一般每个工作间电力配置应有10%功率富余。
。对于以矩阵形式存储的图像来说，采用模板矩阵（算子）对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少，抗噪性较好且能保留边缘的强弱，由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征，例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来，通过纹路分布密度，进行槟榔的分级任务。
基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，茶叶成分检测，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
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