基于图像处理的金标试纸检测系统研究

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食品安全检测一直是检测行业的重点研究方向,随着胶体金技术的不断发展,研发人员开始利用该项技术对食品进行快速检测。但目前利用该项技术检测的仪器多存在检测耗时长、精度低、误差大、成本高等问题,因此设计一款快速,准确检测金标试纸条属性及浓度信息的仪器具有重要意义。本文借助图像测量的方式进行检测,通过CMOS摄像头采集金标试纸条图像信息然后对采集到的图像信息进行去噪处理,主控芯片提取处理后的图像的质控线(Control line,C线)和检测线(Testing line,T线)的颜色特征作为计算待测物质浓度的条件。主要研究内容如下:1)在传统的Adaboost算法的基础上根据金标试纸条检测系统中存在的实际问题对算法进行改进。在每次训练弱分类器时,计算所有样本的权重均值及标准差,设置样本权重上限。同时,修改弱分类器误差计算公式,增添一个系数k(k在0-1之间),来提高自动识别目标区域的准确性。2)通过建立云模型得到质控线和检测线图像的特征向量夹角,并讨论不同颜色空间对云模型中的特征向量夹角与待测物质浓度的两者关系的影响。同时,通过MATLAB求得两者的函数关系,从而研究仪器定性、定量分析待测物质溶液浓度的方法。3)研发金标试纸检测系统的硬件电路以及软件程序,完成下位机的软硬设计。同时,开发一套PC机控制软件,可以通过PC机控制金标试纸检测系统,并设置参数。检测系统既可独立工作,又可以与PC机连接工作。在图像测量中存在的难点主要是金标试纸条上质控线和检测线的识别。传统的方法是通过模板匹配等方式进行定位,但定位过程中识别了无用的背景区域,增加后期数据分析的难度,降低检测的准确性。本文设计的金标试纸检测系统可以自动定位质控线和检测线的位置,系统可以准确的对金标试纸条进行定性、定量分析。定性分析准确率可达99%,定量分析在浓度范围为3ng/ml~18ng/ml时,误差小于8%。
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