CN106680478A - 基于云平台的金标法检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云平台的金标法检测系统及方法，包括通过互联网连接的移动终端和云平台，移动终端用于采集试纸条图片，并将图片通过互联网传递给云平台；云平台用于将移动终端传递来的图片与标准图库中的图片进行对比判断，并将判断结果反馈给移动终端。本发明操作简单，实现了金标法检测的定量检测，检测结果更准确；有效消除了不同生产厂家、不同生产批次的试纸条对检测结果的影响；采用了云平台技术，直接将检测结果储存在云平台账户中，无需用户手动记录，提高了工作效率。

Description

基于云平台的金标法检测系统及方法

技术领域

本发明属于检测技术领域，特别是涉及一种基于云平台的金标检测系统及方法。

背景技术

目前，金标试剂条被广泛应用于快速诊断检测，如：疫病、药残、霉菌毒素检测中。其检测方式是，将待测液滴入试剂条的加样孔，观测检测区域的控制线和检测线，从而判断检测结果为阴性或者阳性。这种检测方式存在的问题在于，其采用目测进行定性判断，容易受主观因素影响。为解决此问题，市场上出现了各式各样的读卡器，试图通过仪器精确判断试剂条检测线颜色来保证结果准确。但是，检测线的颜色差异除了与被检测目标物浓度相关外，还和不同厂家、不同批次试剂条的颜色色差有关，不同批次之间颜色差异波动很大。即便使用读卡器读出正确的色度，也无法消除不同批次或厂家的试剂条由于显色色差和深浅差异导致的检测误差。

因此，如何解决上述技术问题成为了该领域技术人员努力的方向。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于云平台的金标法检测系统及方法，能完全解决上述现有技术的不足之处。

本发明的目的通过下述技术方案来实现：

一种基于云平台的金标法检测系统，包括通过互联网连接的移动终端和云平台；移动终端，用于采集试纸条图片，并将图片通过互联网传递给云平台；云平台，用于将移动终端传递来的图片与标准图库中的图片进行对比判断，并将判断结果反馈给移动终端。

作为优选，所述移动终端为带摄像头和上网功能的手机或平板电脑。

作为优选，利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条；利用移动终端拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组，移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库。

作为优选，所述每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距。

作为优选，所述移动终端上传图片前，对图片进行尺寸裁剪和白平衡处理。

一种基于云平台的金标法检测方法，包括上述的检测系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，通过移动终端的APP客户端登陆云平台的个人账户；

步骤二，建立标准图库

利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条；

利用移动终端拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组，每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距构成该标准图片组说明，并为该组标准图片组命名标准图片组编号；

移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库；

步骤三，选择标准图片组编号

根据待用试纸条的生产厂商和生产批号信息，在移动终端的“现场检测”模块中，从云平台上查找出对应的标准图片组编号，并获得该标准图片组说明，选择与待用试纸条生产厂商、生产批号、拍摄手机型号一致的标准图片组作为参照图片组；

步骤四，加样检测

按待用试纸条的产品说明书要求，将待检测样本滴入待用试纸条的加样孔进行层析反应，观察是否有控制线，如没有控制线则表示检测结果不成立，此时需要更换待用试纸条重复本步骤，直到检测结果成立；

步骤五，采集现场检测层析条图片

使用移动终端拍摄步骤四中的待用试纸条，获得现场检测图片，并将现场检测图片通过互联网上传云平台；

步骤六，判定检测结果

云平台接收到现场检测图片后，将现场检测图片依次与参照图片组中各个标准图片做对比，找到颜色最接近的标准图片，并将其对应的浓度值或阴阳性结果赋予本次检测获得的现场检测图片，同时反馈信息至移动终端。

步骤七，云平台将检测结果存入个人账户，供移动终端显示、统计或打印。

作为优选，所述步骤二和步骤五中，移动终端拍摄获得的图片经过尺寸裁剪和白平衡处理后才上传云平台。

作为优选，所述步骤二和步骤六中，云平台根据图片灰度级别，判定出图片中试纸条的检测窗口并提取出来，获得检测框。

作为优选，云平台在检测框内获得检测线和控制线，并将现场检测图片的检测线依次与参照图片组中各个标准图片的检测线做对比，找到颜色最接近的标准图片。

作为优选，云平台获取检测线上每个像素的颜色的色调数据、饱和度数据、明度数据，并计算出平均HSV值。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.实现了金标法检测的定量检测，检测结果更准确；

2.利用移动终端配合云平台的方式，使得检测简单易操作；

3.有效消除了不同生产厂家、不同生产批次的试纸条对检测结果的影响；

4.采用了云平台技术，直接将检测结果储存在云平台账户中，无需用户手动记录，提高了工作效率；

5.利用云平台建立了标准图库，可以适用于多人使用，提高了工作效率和对检测结果判定的准确性。

附图说明

图1是本发明的基于云平台的金标法检测系统结构示意图；

图2是本发明的基于云平台的金标法检测方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步的说明。

如图1所示，一种基于云平台的金标检测系统，包括通过互联网连接的移动终端和云平台。

所述移动终端为带摄像头和上网功能的手机或平板电脑。移动终端上安装有APP客户端用于与云平台通信，移动终端通过拍摄的方式采集试纸条图片，并将图片通过互联网传递给云平台。

云平台，用于将移动终端传递来的图片与标准图库中的图片进行对比判断，并将判断结果反馈给移动终端。

建立标准图库：

利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条。

利用移动终端拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组。每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距等信息构成该标准图片组说明，并为该组标准图片组命名标准图片组编号，编号在整个系统中具有唯一性，以便此后查找选用。移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库。

所述移动终端上传图片前，对图片进行尺寸裁剪和白平衡处理。

如图2所示，一种基于云平台的金标法检测方法，包括以下步骤：

步骤一，通过移动终端的APP客户端登陆云平台的个人账户

步骤二，建立标准图库

利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条；

利用移动终端“建立标准图库”功能模块，拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组。

每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距等信息构成该标准图片组说明，并为该组标准图片组命名标准图片组编号，编号在整个系统中具有唯一性，以便此后查找选用。

移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库。

标准图库存放于云平台，可供用户自己在现场检测时对照使用，也可供其他用户在现场检测时对照使用。

步骤三，选择标准图片组编号。

根据待用试纸条的生产厂商和生产批号等信息，在移动终端的“现场检测”模块中，从云平台上查找出对应的标准图片组编号，并获得该标准图片组说明，仔细核对标准图信息，选择与待用试纸条生产厂商、生产批号、拍摄手机型号一致的标准图片组作为参照图片组。；

步骤四，加样检测。

按待用试纸条的产品说明书要求，将待检测样本滴入待用试纸条的加样孔进行层析反应。观察是否有控制线，如没有控制线则表示检测结果不成立，此时需要更换待用试纸条重复本步骤，直到检测结果成立；

步骤五，采集现场检测层析条图片。

使用移动终端的“现场检测”模块，拍摄步骤四中的待用试纸条，获得现场检测图片。拍摄过程中尽量确保与建立标准图时的拍摄环境相同，确认图片是否清晰，确认图片足够清晰后，将现场检测图片通过互联网上传云平台。

在进行现场检测完成拍照前，用户需要处于登陆个人账户状态，并为这次检测结果命名，一般命名会与被检测的样本编号有关。

步骤六，判定检测结果。

云平台接收到现场检测图片后，将现场检测图片中的检测线T依次与参照图片组中各个标准图片的检测线T做对比，找到颜色最接近的标准图片，并将其对应的浓度值或阴阳性结果赋予本次检测获得的现场检测图片，同时反馈信息至移动终端。

步骤七，云平台将检测结果存入个人账户，供移动终端显示、统计或打印，无需用户将检测结果手工录入报表。

本系统不仅可以通过云平台进行自动判断并反馈检测结果，也可以采用用户主观判断的方式获得检测结果。具体地说，主观判断方法是：当用户选择好标准图片组编号后，移动终端从云平台下载标准图片组到本地，然后显示在用户现场拍摄的现场检测图片旁边，由用户主观选择判断哪个标准图片更接近现场检测图片，用户通过移动终端将图片对比结果上传云平台，云平台将根据该标准图片的赋值获得现场检测图片的检测结果并存入用户个人账户，供移动终端显示、统计或打印。

而云平台自动判断方法，则是用户的手机软件采集层析条图片后，直接上传云平台，由云平台根据接收的现场检测图片与选定的标准图片组进行比对自动得到对应结果。云平台判断检测结果的依据是，用设定使用的标准图的检测线颜色，找到与现场检测层析条的检测线T的颜色进行对比，判定与检测图片最接近的标准图片，或判定检测图片处在两个标准图片的颜色区间，并根据该标准图片对应的浓度值或检测结果，得到现场检测图片的浓度值或阴阳性结果，并反馈到移动终端。

云平台自动判断，包括三个重要的环节，第一个环节是“提取检测框”，就是在采集到的标准图片或现场检测图片后，根据图片中的层析膜检测区域的边界特点，将检测框图片提取出来；第二个环节是“确定检测线位置”，就是在检测框中颜色较为突出的控制线C的位置，找到并确定检测线T的位置；第三个环节是“得到检测线T的颜色值”，通过对比标准图片和现场检测图片的检测线T的颜色值，得到检测结果。

以下对这三个技术环节的实施方法做具体说明。

第一个环节：提取检测框。无论是标准图片还是现场检测图片，均使用手机拍摄完图片，为了确保自动识别的准确性，需要规范采集图像的方式，如：在检测条图片采集过程时将控制线C拍摄在特定的约束区；限定使用同款手机拍摄标准图和检测图等。图片经过用户确认图片清晰后，上传云平台，云平台根据图片灰度级别，判定出图片中试纸条的检测窗口并提取出来。提取检测框即是对图片进行尺寸裁剪，一方面是减少网络传输时不必要的宽度占用，另外一方面是减小图片识别时的计算量。

这个提取工作可以在云平台上进行，也可以在手机终端上先进行检测框提取然后将提取区域上传云平台进行下一步骤。本实施例采用了手机现场拍摄获得现场检测图片后直接上传云平台，由云平台判断并提取检测框，具体方法如下：

首先在图片中的控制线限定区域，找到控制线HSV颜色值、控制线宽带、控制线长度。然后，提取控制线周边背景颜色，并取平均HSV值，根据背景颜色值向图片的四周扩散查找检测窗口颜色产生差异的边界，最后得到整个检测区域。

第二个环节：确定检测线T的位置。

C线和T线的HSV值与图片背景区域HSV值是不同的，这是由于背景区域呈现白色，而C线和T线呈现紫红色，通过这个差异可以先找出C线得位置，然后找出T线的位置。方法是从上到下遍历裁剪后的检测区域图片中所有的像素点，通过判断像素点的色调H值找出并记录呈现紫红色的像素点，显然，这些紫红色的像素点首先将会密集的出现在C线出现的位置，记录紫红色像素点第一次密集出现时的位置y1，再记录紫红色像素点第一次密集现象消失时的位置y2,这便找出了C线的位置为y1到y2。然后再往下遍历像素点找T线位置，此时T线可能存在或不存在，也可能T线很浅。当T线的像素点的饱和度足够大时，紫红色的像素点必然会呈现第二次密集出现的情况，记录这种情况出现和结束时y的坐标，就找到了存在T线情况时T线的位置；当T线颜色偏浅时，T线的像素点呈紫红色点的密集度将会降低，所以此时需要逐渐降低紫红色呈现密集情况的判断标准，直到找出有紫红色的像素点第二次密集出现时y的坐标，从而找出T线位置；当以上两种状况都没找出C线时，采用模式识别法，即通过之前已经存在的C线的位置y2加上3.8倍于C线高度的距离作为T线的位置y，此时的3.8倍是理论值。

第三个环节：得到检测线的颜色值

根据上一步获取到的检测线区域中的检测线T的位置，依次计算区域内每个像素的颜色的色调数据、饱和度数据、明度数据，即HSV值，然后计算出平均HSV值，这个HSV值是判定检测图片的T线是否与标准图片的T线一致的依据。通过计算标准图片的系列图片组的检测线T的颜色，得到一组有检测浓度或阴阳性结果的检测线T的HSV值，现场检测图片的检测线T的HSV值。

通过移动终端拍摄获得的图片需要经过白平衡处理。对图片进行白平衡处理，是为了还原图片本来的颜色状态，提高颜色识别的准确性。因为拍摄的外界环境会造成图片色彩的不同，白平衡处理解决了光照影响和试剂条颜色的差异对计算造成的影响，白平衡后的图片更能准确的获取其中的颜色值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云平台的金标法检测系统，其特征在于：包括通过互联网连接的移动终端和云平台；

移动终端，用于采集试纸条图片，并将图片通过互联网传递给云平台；

云平台，用于将移动终端传递来的图片与标准图库中的图片进行对比判断，并将判断结果反馈给移动终端。

2.根据权利要求1所述的基于云平台的金标法检测系统，其特征在于：所述移动终端为带摄像头和上网功能的手机或平板电脑。

3.根据权利要求1所述的基于云平台的金标法检测系统，其特征在于：利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条；利用移动终端拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组，移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库。

4.根据权利要求3所述的基于云平台的金标法检测系统，其特征在于：所述每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距。

5.根据权利要求1所述的基于云平台的金标法检测系统，其特征在于：所述移动终端上传标准图片前，按检测已知样本的结果对图片进行相应地赋值定义。

6.一种基于云平台的金标法检测方法，包括上述权利要求1-5任一项的检测系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，通过移动终端的APP客户端登陆云平台的个人账户；

步骤二，建立标准图库

利用试剂条检测具有浓度梯度的多个样本，或者已知阴性和阳性的多个样本，从而获得一组已知浓度值并正确层析完成的标准试纸条，或一组已知阴阳性结果并正确层析完成的标准试纸条；

利用移动终端拍摄上述标准试剂条，为每个标准试剂条抓取一张标准图片，或者抓取多张图片进行颜色平均得到一个标准图片，并将其对应的样本浓度值或阴阳性结果录入图片，所有标准试剂条的标准图片构成一组标准图片组，每组标准图片组还对应录入标准试纸条的生产厂商和生产批号、拍摄用手机型号、拍摄时采用的焦距构成该标准图片组说明，并为该组标准图片组命名标准图片组编号；

移动终端将标准图片组通过互联网上传云平台储存，构成标准图库；

步骤三，选择标准图片组编号

根据待用试纸条的生产厂商和生产批号信息，在移动终端的“现场检测”模块中，从云平台上查找出对应的标准图片组编号，并获得该标准图片组说明，选择与待用试纸条生产厂商、生产批号、拍摄手机型号一致的标准图片组作为参照图片组；

步骤四，加样检测

按待用试纸条的产品说明书要求，将待检测样本滴入待用试纸条的加样孔进行层析反应，观察是否有控制线，如没有控制线则表示检测结果不成立，此时需要更换待用试纸条重复本步骤，直到检测结果成立；

步骤五，采集现场检测层析条图片

使用移动终端拍摄步骤四中的待用试纸条，获得现场检测图片，并将现场检测图片通过互联网上传云平台；

步骤六，判定检测结果

云平台接收到现场检测图片后，将现场检测图片依次与参照图片组中各个标准图片做对比，找到颜色最接近的标准图片，并将其对应的浓度值或阴阳性结果赋予本次检测获得的现场检测图片，同时反馈信息至移动终端。

步骤七，云平台将检测结果存入个人账户，供移动终端显示、统计或打印。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤二和步骤五中，移动终端拍摄获得的图片经过尺寸裁剪和白平衡处理后才上传云平台。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤二和步骤六中，云平台根据图片灰度级别，判定出图片中试纸条的检测窗口并提取出来，获得检测框。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：云平台在检测框内获得检测线和控制线，并将现场检测图片的检测线依次与参照图片组中各个标准图片的检测线做对比，找到颜色最接近的标准图片。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：云平台获取检测线上每个像素的颜色的色调数据、饱和度数据、明度数据，并计算出平均HSV值。