CN106546581B - 试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法，试纸检测卡智能检测系统包括试纸检测卡和智能终端；试纸检测卡包括试纸检测区；试纸检测区的四角位置分别设置一个定位标识；试纸检测区的一侧布置由若干个不同颜色的标准色块形成的标准颜色区；试纸检测区的另一侧布置由若干个反应块排列形成的反应区；试纸检测区还分布有由若干个白色的阴影校验色块形成的校验区；试纸检测区还布置有条形码区。优点为：本发明有效消除了拍摄图像时环境的干扰因素，提高检测结果的灵敏度和准确度；另外，由于检测分析算法简单，从而缩小了检测时间，可以在尿常规、血常规等医学检验中发挥重要作用。

Description

试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法

技术领域

本发明属于试纸检测分析技术领域，具体涉及一种试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法。

背景技术

试纸检测法(dipstick methodology)是一种简便、快速的尿液筛查方法。目前常见的尿液试纸检查项目有pH、蛋白、隐血、比重、葡萄糖、酮体、尿胆原、硝酸盐、白细胞、胆红素和维生素C等。

试纸法的检测原理为：把化学反应从试管里移到滤纸上进行，按反应本质说，都是利用迅速产生明显颜色的化学反应定性或定量检测待测物质。具体的，将被测样品与试纸接触后，样品在试纸上发生化学反应，并使试纸的颜色发生变化，根据试纸颜色的变化情况，即可分析被测样品中是否含有特定化合物。根据被测样品的不同，用试纸法测定样品的全部时间通常只需几秒，最长一般也只需几十分钟。因此，试纸法测定样品，具有以下优点：(1)检测速度快，且具有一定的灵敏度和专一性；(2)结构简单、携带方便，非常适合现场快速检测；(3)操作简单，使用者不需专门培训就能掌握；(4)价格便宜，不需检修维护，一次性使用。

然而，现有的基于试纸检测卡的试纸分析方法，普遍具有以下问题：在使被测样品与试纸接触并发生化学反应后，通常需要先采用摄像头拍摄得到试纸图像，然后再通过图像分析法分析得到试纸反应块的颜色，从而分析得到被测样品中是否含有特定化合物的分析结果。然后，由于摄像头拍摄图像时常常存在环境干扰，导致拍摄到的试纸图像颜色与真实试纸颜色存在一定的偏差，从而降低了试纸分析结果的精确性。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种试纸检测卡智能检测系统，包括试纸检测卡和智能终端；

所述试纸检测卡包括试纸检测区；所述试纸检测区的四角位置分别设置一个定位标识；所述试纸检测区的一侧布置由若干个不同颜色的标准色块形成的标准颜色区；所述试纸检测区的另一侧布置由若干个反应块排列形成的反应区；所述试纸检测区还分布有由若干个白色的阴影校验色块形成的校验区；所述试纸检测区还布置有条形码区；

所述智能终端包括图像采集模块和检测分析模块；所述图像采集模块用于采集所述试纸检测区的图像，并将采集到的试纸检测区图像传输给所述检测分析模块；所述检测分析模块用于对所述试纸检测区图像进行分析，进而得到检测结果。

优选的，各个所述阴影校验色块分布于所述试纸检测区的边缘和中心区域。

优选的，所述定位标识包括：由多个黑色像素点围成的外层四边形、由多个白色像素点围成的内层四边形、由多个黑色像素点填充形成的中心四边形；其中，所述外层四边形位于最外部；所述内层四边形位于所述外层四边形的内部区域；所述中心四边形位于所述内层四边形的内部区域。

优选的，所述外层四边形、所述内层四边形和所述中心四边形为长方形或正方形。

本发明还提供一种应用上述的试纸检测卡智能检测系统的试纸检测卡智能分析方法，包括以下步骤：

步骤1，将被测物与试纸检测卡的反应区的若干个反应块接触，被测物与反应块内的特定化学物质发生反应，从而使反应块呈现特定颜色；

步骤2，操控智能终端的图像采集模块，调整拍摄位置，对试纸检测卡进行图像扫描，扫描到原始试纸检测卡图像；并实时将扫描到的所述原始试纸检测卡图像上传给智能终端的检测分析模块；

步骤3，所述原始试纸检测卡图像为彩色图像；所述检测分析模块首先将彩色的原始试纸检测卡图像转换为灰度图像，并对该灰度图像进行灰度的对比度拉伸，得到原始试纸检测卡灰度图像；

步骤4，所述检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，判断是否能够在所述原始试纸检测卡灰度图像中识别到最终的四个定位标识，如果不能，则放弃该原始试纸检测卡图像，返回步骤2，重新扫描试纸检测卡；如果能，则执行步骤5；

步骤5，所述检测分析模块获取识别到的每个定位标识的标志点，依次连接各个定位标识的标志点，形成四边形轮廓，该四边形轮廓的内部区域即为候选试纸检测区；由此得到候选试纸检测区的形状和尺寸；

步骤6，所述检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的真实试纸检测区的真实形状和真实尺寸；然后，所述检测分析模块判断所述候选试纸检测区与所述真实试纸检测区在形状和尺寸上的偏差是否在设计阀值之内，如果不是，则返回步骤2，重新扫描试纸检测卡的试纸检测区；如果是，则表明候选试纸检测区与真实试纸检测区的形状和尺寸非常逼近，再执行步骤7；

步骤7，根据所述候选试纸检测区，从所述原始试纸检测卡图像中分割出原始试纸检测区图像；其中，所述原始试纸检测区图像为彩色图像；

步骤8，所述检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸；

然后，基于所述条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸，在所述原始试纸检测区图像中精准定位到条形码区的轮廓；

步骤9，所述检测分析模块根据定位到的条形码区的轮廓，获得完整的条形码图像；然后，利用条形码识别算法对所述条形码图像进行识别，得到条形码数据；

步骤10，所述检测分析模块根据所述条形码数据，得到配置方案；再根据所述配置方案，分别获得每个标准色块、每个阴影校验色块以及每个反应块的位置坐标以及尺寸，进而在所述原始试纸检测区图像中定位到各个标准色块、各个阴影校验色块以及各个反应块的位置和轮廓；

步骤11，基于各个阴影校验色块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个阴影校验色块的原始阴影校验色块图像；然后，对每个所述原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；

然后，所述检测分析模块比较各个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值，得到灰度差值的最大值；再判断灰度差值的最大值是否超过预设的阴影阀值，如果超过，表示试纸检测卡在图像扫描过程中受到阴影干扰，返回步骤2重新采集；如果未超过，执行步骤12；

步骤12，基于各个标准色块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个标准色块的原始标准色块图像；然后，对每个所述原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；

然后，所述检测分析模块计算得到每个标准色块的图像颜色值与设计基准颜色值之间的偏差，得到每个标准色块的图像颜色偏差度；再对各个标准色块的图像颜色偏差度进行加权均方计算，得到标准颜色区的整体图像颜色偏差度；

步骤13；基于各个反应块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个反应块的原始反应块图像；然后，对每个所述原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；

然后，采用步骤12得到的所述整体图像颜色偏差度，修正每个反应块的图像颜色值，得到每个反应块的图像修正颜色值；

步骤14，所述检测分析模块将每个反应块的图像修正颜色值作为每个反应块的最终颜色值；并根据配置方案，对每个反应块的最终颜色值进行分析，得到最终检测结果。

优选的，步骤2具体为：

智能终端打开图像采集模块后，在智能终端屏幕的取景画面上绘制有矩形图像采集框；

所述矩形图像采集框的四个顶角位置分别绘制有定位采集标识；因此，在对试纸检测卡进行图像扫描时，调整图像采集模块的位置，使屏幕显示的定位采集标识与试纸检测卡的定位标识重合，进而确定最佳的图像采集位置，保证各次图像采集时，采集到尺寸接近的原始试纸检测卡图像。

优选的，步骤4中，定位标识的灰度数学特征是指：从一侧向另一侧方向，首先具有长度为L1的黑色像素点集，然后具有长度为L2的白色像素点集，然后具有长度为L3的黑色像素点集，然后具有长度为L4的白色像素点集，然后具有长度为L5的黑色像素点集。

优选的，对于四个定位标识，区分为两类：第1类定位标识和第2类定位标识；其中，对于所述第1类定位标识，数量为3个，L1：L2：L3：L4：L5＝1：1：3：1：1；对于所述第2类定位标识，数量为1个，L1：L2：L3：L4：L5＝2:1:1:1:2。

优选的，步骤4具体为：

步骤4.1，所述检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，首先在所述原始试纸检测卡灰度图像中识别到大于等于4个候选定位标识；

步骤4.2，所述检测分析模块对识别到的候选定位标识进行进一步筛选，组合选取四个候选定位标识，通过形态学操作使被选四个候选定位标识连接形成候选目标区域；通过对比候选目标区域与设计目标区域的形状和尺寸，误差在设计阀值之内，则表明所选取的四个候选定位标识即为最终的定位标识。

优选的，步骤11中，对每个所述原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；步骤12中，对每个所述原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；步骤13中，对每个所述原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；这三个步骤中，图像预处理方法相同，均为：

首先对原始图像进行尺寸裁剪，消除图像的几何失真，得到裁剪后的四边形形状的第1图像；

然后，根据每个原始图像的预设采样像素空间，对所述第1图像进行压缩处理，获得每个色块在采样像素空间的第2图像；

过滤所述第2图像的噪点，得到第3图像；

计算所述第3图像的颜色数值，即为最终得到的色块的颜色值。

本发明提供的试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法具有以下优点：

将标准颜色区和反应区置于同一张试纸检测卡中，在摄像头进行图像采集时，标准颜色区和反应区的颜色失真度相同，因此，采用标准颜色区的颜色失真度来修改反应区的颜色失真度，从而得到逼近真实颜色的反应色块颜色，因此，本发明有效消除了拍摄图像时环境的干扰因素，提高检测结果的灵敏度和准确度；另外，由于检测分析算法简单，从而缩小了检测时间，可以在尿常规、血常规等医学检验中发挥重要作用。

附图说明

图1为本发明提供的试纸检测卡的结构示意图；

其中，1-持卡区；2-试纸检测区；3-条码区；4-标准色区；5-定位区；6-校验区；7-反应区；

图2为本发明提供的图像采集模块对试纸检测卡进行图像扫描时的示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种试纸检测卡智能检测系统，包括试纸检测卡和智能终端；试纸检测卡包括试纸检测区；试纸检测区的四角位置分别设置一个定位标识；定位标识用于辅助图像采集设备对试纸检测区进行图像采集，对于每个定位标识，参考图1，包括：由多个黑色像素点围成的外层四边形、由多个白色像素点围成的内层四边形、由多个黑色像素点填充形成的中心四边形；其中，外层四边形位于最外部；内层四边形位于外层四边形的内部区域；中心四边形位于内层四边形的内部区域。其中，外层四边形、内层四边形和中心四边形为长方形或正方形。

试纸检测区的一侧布置由若干个不同颜色的标准色块形成的标准颜色区，例如，可设置54个标准色块；试纸检测区的另一侧布置由若干个反应块排列形成的反应区；其中，各个反应块涂覆有不相同的化学反应材料，例如，反应区共设置12个反应块，12个反应块分两行均匀分布。

试纸检测区还分布有由若干个白色的阴影校验色块形成的校验区，具体的，各个阴影校验色块分布于试纸检测区的边缘和中心区域，用于后续进行色彩的校验；；试纸检测区还布置有条形码区；

智能终端包括图像采集模块和检测分析模块；图像采集模块用于采集试纸检测区的图像，并将采集到的试纸检测区图像传输给检测分析模块；检测分析模块用于对试纸检测区图像进行分析，进而得到检测结果。

下面结合附图，介绍一种优选的试纸检测卡布置方式：

持卡区位于一次性试纸检测卡片的左侧；试纸检测区位于一次性试纸检测卡片的右侧。标准颜色区位于一次性试纸检测卡片的右侧上方区域；反应区位于一次性试纸检测卡片的右侧下方区域；条码区位于标准颜色区的侧部。因此，将标准颜色区和条码区均设置于反应区的上方，在将反应区浸入到被测样品时，标准颜色区和条码区不会同时浸入到被测样品中，从而保证条码识别精确度以及后续试验检测精度。定位区包括四个定位标识；定位标识印刷于试纸检测区的四角位置，达到辅助图像采集设备采集试纸检测区图像的目的。反应区共设置有12个反应块，各个反应块的形状相同，均为矩形。校验块为无色校验块或白色校验块。

下面介绍一种具体实施例：

(1)布置方式：

定位区设置四个黑白方块，用于指示智能手机的软件通过摄像头定位试纸检测卡的条码区的条码、标准颜色区的各个标准色块、校验区的校验块、反应区中的各个反应块，并采集其图像数据，并可以保存检测卡的格式、版本、序列码、合法性等数据信息。

其中，标准颜色区可容纳54个参考基准颜色块，校验区设置6个校验块，为校正图形区，用于图像采集时的颜色比对、色差校正以及形状对比。

在试纸检测区的下部即为反应区，共设置12个反应块，反应块形成检验指标区，用于设置不同的检验化学材料涂层，可以同时支持多达十二项医学检验指标。

还设置有用户握持卡片的持卡区，方便用户手持检测和手机拍照。

(2)试纸检测卡实现尿常规检测的流程为：

1)清晨，使用者空腹使用一次性尿液采样杯采集尿液。

2)使试纸检测区下部的反应区的各个反应块直接接触尿液，由于各个反应块涂覆有不相同的化学反应材料，因此，尿液与各个反应块上的化学反应材料作用，使反应块变色；

3)使用智能手机APP拍照，形成包含有12个反应块变色结果、同时包括标准颜色区和校验区的图片，并将图片上传到服务器；

4)服务器首先对校验区的校验块的颜色和形状进行分析，由于校验块的颜色为无色或白色，因此，当校验块的颜色明显偏离无色或白色时，表明拍摄环境存在颜色干扰，会导致反应块颜色与实际情况偏差较大，因此，服务器向智能手机发送拍照不合格、需重新拍照的通知消息；或者，当校验块的形状明显偏离正常状态时，表明拍摄角度不合理，会导致各个反应块的形状不均一，以及，各个标准颜色区的参考基准颜色块的形状不均一，不利于后续颜色比对及检测结果分析，所以，服务器需要向智能手机发送拍照不合格、需重新拍照的通知消息。

5)当图像采集合格时，服务器通过对12个反应块与52个基础参考色块的颜色进行分析，即可快速辨识包括尿糖、酮体、尿蛋白在内的多项数据指标；并可通过网络向用户下发检测结果。

更为具体的，本发明还提供一种应用上述的试纸检测卡智能检测系统的试纸检测卡智能分析方法，包括以下步骤：

步骤1，将被测物与试纸检测卡的反应区的若干个反应块接触，被测物与反应块内的特定化学物质发生反应，从而使反应块呈现特定颜色；

步骤2，操控智能终端的图像采集模块，调整拍摄位置，对试纸检测卡进行图像扫描，扫描到原始试纸检测卡图像；并实时将扫描到的原始试纸检测卡图像上传给智能终端的检测分析模块；

步骤2具体为：

参见图2，智能终端打开图像采集模块后，在智能终端屏幕的取景画面上绘制有矩形图像采集框；

矩形图像采集框的四个顶角位置分别绘制有定位采集标识；因此，在对试纸检测卡进行图像扫描时，调整图像采集模块的位置，使屏幕显示的定位采集标识与试纸检测卡的定位标识重合，进而确定最佳的图像采集位置，保证各次图像采集时，采集到尺寸接近的原始试纸检测卡图像。本步骤既可简单后续检测分析算法的复杂度，也提高用户采集的便捷性。

步骤3，原始试纸检测卡图像为彩色图像；检测分析模块首先将彩色的原始试纸检测卡图像转换为灰度图像，并对该灰度图像进行灰度的对比度拉伸，得到原始试纸检测卡灰度图像；本步骤中，进行对比度拉伸的目的为：由于四个定位标识为黑白相间的图像，进行对比度拉伸后，更有利于快速识别到定位标识。

步骤4，检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，判断是否能够在原始试纸检测卡灰度图像中识别到最终的四个定位标识，如果不能，则放弃该原始试纸检测卡图像，返回步骤2，重新扫描试纸检测卡；如果能，则执行步骤5；

其中，定位标识的灰度数学特征是指：从一侧向另一侧方向，首先具有长度为L1的黑色像素点集，然后具有长度为L2的白色像素点集，然后具有长度为L3的黑色像素点集，然后具有长度为L4的白色像素点集，然后具有长度为L5的黑色像素点集。

在附图1中，对于四个定位标识，区分为两类：第1类定位标识和第2类定位标识；其中，对于第1类定位标识，数量为3个，L1：L2：L3：L4：L5＝1：1：3：1：1；对于第2类定位标识，数量为1个，L1：L2：L3：L4：L5＝2:1:1:1:2。

本步骤具体为：

步骤4.1，检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，首先在原始试纸检测卡灰度图像中识别到大于等于4个候选定位标识；

步骤4.2，检测分析模块对识别到的候选定位标识进行进一步筛选，组合选取四个候选定位标识，通过形态学操作使被选四个候选定位标识连接形成候选目标区域；通过对比候选目标区域与设计目标区域的形状和尺寸，误差在设计阀值之内，则表明所选取的四个候选定位标识即为最终的定位标识。

步骤5，检测分析模块获取识别到的每个定位标识的标志点，定位标识的标志点根据实际定位标识的放置位置而设定，可以为定位标识的中心点，也可以为定位标识的左上角、右上角、左下角或右下角等，本发明对此并不限制。依次连接各个定位标识的标志点，形成四边形轮廓，该四边形轮廓的内部区域即为候选试纸检测区；由此得到候选试纸检测区的形状和尺寸；

步骤6，检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的真实试纸检测区的真实形状和真实尺寸；然后，检测分析模块判断候选试纸检测区与真实试纸检测区在形状和尺寸上的偏差是否在设计阀值之内，如果不是，则返回步骤2，重新扫描试纸检测卡的试纸检测区；如果是，则表明候选试纸检测区与真实试纸检测区的形状和尺寸非常逼近，再执行步骤7；

步骤7，根据候选试纸检测区，从原始试纸检测卡图像中分割出原始试纸检测区图像；其中，原始试纸检测区图像为彩色图像；

步骤8，检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸；

然后，基于条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸，在原始试纸检测区图像中精准定位到条形码区的轮廓；

步骤9，检测分析模块根据定位到的条形码区的轮廓，消除几何失真，获得完整的条形码图像；然后，利用条形码识别算法对条形码图像进行识别，得到条形码数据；

步骤10，检测分析模块根据条形码数据，得到配置方案；再根据配置方案，分别获得每个标准色块、每个阴影校验色块以及每个反应块的位置坐标以及尺寸，进而在原始试纸检测区图像中定位到各个标准色块、各个阴影校验色块以及各个反应块的位置和轮廓；

步骤11，基于各个阴影校验色块的位置和轮廓，检测分析模块在原始试纸检测区图像中获得各个阴影校验色块的原始阴影校验色块图像；然后，对每个原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；

然后，检测分析模块比较各个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值，得到灰度差值的最大值；再判断灰度差值的最大值是否超过预设的阴影阀值，如果超过，表示试纸检测卡在图像扫描过程中受到阴影干扰，返回步骤2重新采集；如果未超过，执行步骤12；

步骤12，基于各个标准色块的位置和轮廓，检测分析模块在原始试纸检测区图像中获得各个标准色块的原始标准色块图像；然后，对每个原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；

然后，检测分析模块计算得到每个标准色块的图像颜色值与设计基准颜色值之间的偏差，得到每个标准色块的图像颜色偏差度；再对各个标准色块的图像颜色偏差度进行加权均方计算，得到标准颜色区的整体图像颜色偏差度；

步骤13；基于各个反应块的位置和轮廓，检测分析模块在原始试纸检测区图像中获得各个反应块的原始反应块图像；然后，对每个原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；

然后，采用步骤12得到的整体图像颜色偏差度，修正每个反应块的图像颜色值，得到每个反应块的图像修正颜色值；

步骤11中，对每个原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；步骤12中，对每个原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；步骤13中，对每个原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；这三个步骤中，图像预处理方法相同，均为：

首先对原始图像进行尺寸裁剪，消除图像的几何失真，得到裁剪后的四边形形状的第1图像；

然后，根据每个原始图像的预设采样像素空间，对第1图像进行压缩处理，获得每个色块在采样像素空间的第2图像；

过滤第2图像的噪点，得到第3图像；

计算第3图像的颜色数值，即为最终得到的色块的颜色值。

步骤14，检测分析模块将每个反应块的图像修正颜色值作为每个反应块的最终颜色值；并根据配置方案，对每个反应块的最终颜色值进行分析，得到最终检测结果。

进一步的，利用检测结果与医学疾病之间存在的对应关系，通过系统预先设定的智能模型，通过查找算法定位医学疾病问题，通过对检查结果对某类疾病的预警影响因子进行等级加权修正，计算得出不同的医学疾病隐患的分析预警值、干预和建议。

本发明主要特点为：提供的试纸检测卡的试纸检测区，同时包含标准颜色区、反应区、校验区、条形码区和定位标识，图像采集设备采集完整的试纸检测区图像，通过定位标识的设计，保证采集到的试纸检测区与真实试纸检测区的形状和尺寸逼近，从而在试纸检测区图像中精确定位标准颜色区的每个标准色块、反应区的每个反应块以及校验区的每个阴影校验色块；然后，基于每个阴影校验色块的颜色数据，对采集到的试纸检测区图像进行第一次鉴别，如果试纸检测卡在图像扫描过程中受到严重的阴影干扰，则直接放弃本次采集到的图像；经过第一次鉴别后，由于标准颜色区和反应区位于同一张图像中，因此，采用标准颜色区的颜色失真度来修正反应区的颜色，从而得到逼近真实颜色的反应色块颜色值，最终利用反应色块颜色值对被检测样品进行鉴定。

通过本发明实现的移动智能尿液分析仪，通过移动智能终端的数码摄像头和云平台实现对11项尿常规检验结果的准确检测，大大地降低了尿液分析仪采用球面积分仪进行结果比对时对环境的依赖，提高了便捷性、降低了单次成本，通过上述技术改进，使得检测人可以摆脱现有试纸对专业检验设备和医学专业人士的依赖，只需普通的智能手机即可实现专业医疗检测技术，具有安全，便捷，精确的效果，让用户可以足不出户的实现对健康指标进行检测，并可通过移动智能终端设备包含的数据传输模块可以以有线或者无线的方式将数据、分析结果等内容传输到大数据平台上进行云存储和大数据处理，也可以将结果显示在移动智能终端设备的液晶显示模块。

因此，本发明通过创新移动智能终端与试纸检测卡相结合，提供一种基于专用试纸检测卡的分析方法，使得用户通过移动智能终端即可进行试纸检测分析，具有以下优点：1)操作简便，对操作人员无技术要求，适合非专业人士使用，而且老幼皆宜，适用人群广；2)可以适用常规的智能手机、平板电脑、具有数据处理功能的智能可穿戴设备、计算机终端、家居智能终端等常用设备，便于携带，适用范围广，可以实现干化学分析仪的智能化、移动化、极简化、平民化。3)可以改善现有技术中需要依赖专业检验设备和经验丰富、素质高的专业人士才能完成的医学检查，同时实现检查结果的数字化保存和大数据智能分析。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种应用试纸检测卡智能检测系统的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，试纸检测卡智能检测系统包括试纸检测卡和智能终端；

所述试纸检测卡包括试纸检测区；所述试纸检测区的四角位置分别设置一个定位标识；所述试纸检测区的一侧布置由若干个不同颜色的标准色块形成的标准颜色区；所述试纸检测区的另一侧布置由若干个反应块排列形成的反应区；所述试纸检测区还分布有由若干个白色的阴影校验色块形成的校验区；所述试纸检测区还布置有条形码区；

所述智能终端包括图像采集模块和检测分析模块；所述图像采集模块用于采集所述试纸检测区的图像，并将采集到的试纸检测区图像传输给所述检测分析模块；所述检测分析模块用于对所述试纸检测区图像进行分析，进而得到检测结果;

方法包括以下步骤：

步骤1，将被测物与试纸检测卡的反应区的若干个反应块接触，被测物与反应块内的特定化学物质发生反应，从而使反应块呈现特定颜色；

步骤2，操控智能终端的图像采集模块，调整拍摄位置，对试纸检测卡进行图像扫描，扫描到原始试纸检测卡图像；并实时将扫描到的所述原始试纸检测卡图像上传给智能终端的检测分析模块；

步骤3，所述原始试纸检测卡图像为彩色图像；所述检测分析模块首先将彩色的原始试纸检测卡图像转换为灰度图像，并对该灰度图像进行灰度的对比度拉伸，得到原始试纸检测卡灰度图像；

步骤4，所述检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，判断是否能够在所述原始试纸检测卡灰度图像中识别到最终的四个定位标识，如果不能，则放弃该原始试纸检测卡图像，返回步骤2，重新扫描试纸检测卡；如果能，则执行步骤5；

步骤5，所述检测分析模块获取识别到的每个定位标识的标志点，依次连接各个定位标识的标志点，形成四边形轮廓，该四边形轮廓的内部区域即为候选试纸检测区；由此得到候选试纸检测区的形状和尺寸；

步骤6，所述检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的真实试纸检测区的真实形状和真实尺寸；然后，所述检测分析模块判断所述候选试纸检测区与所述真实试纸检测区在形状和尺寸上的偏差是否在设计阀值之内，如果不是，则返回步骤2，重新扫描试纸检测卡的试纸检测区；如果是，则表明候选试纸检测区与真实试纸检测区的形状和尺寸非常逼近，再执行步骤7；

步骤7，根据所述候选试纸检测区，从所述原始试纸检测卡图像中分割出原始试纸检测区图像；其中，所述原始试纸检测区图像为彩色图像；

步骤8，所述检测分析模块读取预存储的同一规格的试纸检测卡的条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸；

然后，基于所述条形码区的位置坐标以及条形码区尺寸，在所述原始试纸检测区图像中精准定位到条形码区的轮廓；

步骤9，所述检测分析模块根据定位到的条形码区的轮廓，获得完整的条形码图像；然后，利用条形码识别算法对所述条形码图像进行识别，得到条形码数据；

步骤10，所述检测分析模块根据所述条形码数据，得到配置方案；再根据所述配置方案，分别获得每个标准色块、每个阴影校验色块以及每个反应块的位置坐标以及尺寸，进而在所述原始试纸检测区图像中定位到各个标准色块、各个阴影校验色块以及各个反应块的位置和轮廓；

步骤11，基于各个阴影校验色块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个阴影校验色块的原始阴影校验色块图像；然后，对每个所述原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；

然后，所述检测分析模块比较各个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值，得到灰度差值的最大值；再判断灰度差值的最大值是否超过预设的阴影阀值，如果超过，表示试纸检测卡在图像扫描过程中受到阴影干扰，返回步骤2重新采集；如果未超过，执行步骤12；

步骤12，基于各个标准色块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个标准色块的原始标准色块图像；然后，对每个所述原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；

然后，所述检测分析模块计算得到每个标准色块的图像颜色值与设计基准颜色值之间的偏差，得到每个标准色块的图像颜色偏差度；再对各个标准色块的图像颜色偏差度进行加权均方计算，得到标准颜色区的整体图像颜色偏差度；

步骤13；基于各个反应块的位置和轮廓，所述检测分析模块在所述原始试纸检测区图像中获得各个反应块的原始反应块图像；然后，对每个所述原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；

然后，采用步骤12得到的所述整体图像颜色偏差度，修正每个反应块的图像颜色值，得到每个反应块的图像修正颜色值；

步骤14，所述检测分析模块将每个反应块的图像修正颜色值作为每个反应块的最终颜色值；并根据配置方案，对每个反应块的最终颜色值进行分析，得到最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，步骤2具体为：

智能终端打开图像采集模块后，在智能终端屏幕的取景画面上绘制有矩形图像采集框；

所述矩形图像采集框的四个顶角位置分别绘制有定位采集标识；因此，在对试纸检测卡进行图像扫描时，调整图像采集模块的位置，使屏幕显示的定位采集标识与试纸检测卡的定位标识重合，进而确定最佳的图像采集位置，保证各次图像采集时，采集到尺寸接近的原始试纸检测卡图像。

3.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，步骤4中，定位标识的灰度数学特征是指：从一侧向另一侧方向，首先具有长度为L1的黑色像素点集，然后具有长度为L2的白色像素点集，然后具有长度为L3的黑色像素点集，然后具有长度为L4的白色像素点集，然后具有长度为L5的黑色像素点集。

4.根据权利要求3所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，对于四个定位标识，区分为两类：第1类定位标识和第2类定位标识；其中，对于所述第1类定位标识，数量为3个，L1：L2：L3：L4：L5=1：1：3：1：1；对于所述第2类定位标识，数量为1个，L1：L2：L3：L4：L5=2:1:1:1:2。

5.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，步骤4具体为：

步骤4.1，所述检测分析模块基于四个定位标识的灰度数学特征，首先在所述原始试纸检测卡灰度图像中识别到大于等于4个候选定位标识；

步骤4.2，所述检测分析模块对识别到的候选定位标识进行进一步筛选，组合选取四个候选定位标识，通过形态学操作使被选四个候选定位标识连接形成候选目标区域；通过对比候选目标区域与设计目标区域的形状和尺寸，误差在设计阀值之内，则表明所选取的四个候选定位标识即为最终的定位标识。

6.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，步骤11中，对每个所述原始阴影校验色块图像进行预处理后，得到每个原始阴影校验色块图像的颜色灰度数值；步骤12中，对每个所述原始标准色块图像进行预处理后，得到每个原始标准色块图像的图像颜色值；步骤13中，对每个所述原始反应块图像进行预处理后，得到每个反应块的图像颜色值；这三个步骤中，图像预处理方法相同，均为：

首先对原始图像进行尺寸裁剪，消除图像的几何失真，得到裁剪后的四边形形状的第1图像；

然后，根据每个原始图像的预设采样像素空间，对所述第1图像进行压缩处理，获得每个色块在采样像素空间的第2图像；

过滤所述第2图像的噪点，得到第3图像；

计算所述第3图像的颜色数值，即为最终得到的色块的颜色值。

7.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，各个所述阴影校验色块分布于所述试纸检测区的边缘和中心区域。

8.根据权利要求1所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，所述定位标识包括：由多个黑色像素点围成的外层四边形、由多个白色像素点围成的内层四边形、由多个黑色像素点填充形成的中心四边形；其中，所述外层四边形位于最外部；所述内层四边形位于所述外层四边形的内部区域；所述中心四边形位于所述内层四边形的内部区域。

9.根据权利要求8所述的试纸检测卡智能分析方法，其特征在于，所述外层四边形、所述内层四边形和所述中心四边形为长方形或正方形。