CN117475246A - 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法 - Google Patents

一种多线程高通量胶体金检测系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117475246A
CN117475246A CN202311827423.6A CN202311827423A CN117475246A CN 117475246 A CN117475246 A CN 117475246A CN 202311827423 A CN202311827423 A CN 202311827423A CN 117475246 A CN117475246 A CN 117475246A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample
detected
image acquisition
colloidal gold
acquisition module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311827423.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117475246B (zh
Inventor
丁越
苏莉
潘成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Chengjian Biotechnology Co ltd
Original Assignee
Suzhou Chengjian Biotechnology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Chengjian Biotechnology Co ltd filed Critical Suzhou Chengjian Biotechnology Co ltd
Priority to CN202311827423.6A priority Critical patent/CN117475246B/zh
Publication of CN117475246A publication Critical patent/CN117475246A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117475246B publication Critical patent/CN117475246B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/558Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor using diffusion or migration of antigen or antibody
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/25Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/26Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/774Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及胶体金检测卡分析技术领域,具体涉及一种多线程高通量胶体金检测系统及方法,首先构建组,将图像获取模块与至少两个待检样本构建形成组模块;其次标定补偿系数,基于参照样本获得各样本位对应的补偿系数;最后,无时序检卡,基于补偿系数处理计算得到理论T/C值。本申请基于单个图像获取模块,同步获取整个组模块对应的区域图像,并经剔除得到发生介入的待检样本的有效图像,图像获取模块始终基于待检样本的介入发生拍摄,避免判断摄像头是否被占用的问题;同时,由于图像获取模块与待检样本属于一对多的方式,图像获取模块与各样本位之间的距离、姿态等均不相同,因而通过对不同样本位设置补偿系数,保证最终数据的反馈精度。

Description

一种多线程高通量胶体金检测系统及方法
技术领域
本发明涉及胶体金检测卡分析技术领域,特别涉及一种多线程高通量胶体金检测系统及方法。
背景技术
胶体金检测卡的原理是将特异性的抗原或抗体以条带状固定在膜上,胶体金标记试剂(抗体或单克隆抗体)吸附在结合垫上,当待检样本加到试纸条一端的样本垫上后,通过毛细作用向前移动,溶解结合垫上的胶体金标记试剂后相互反应,当移动至固定的抗原或抗体的区域时,待检物与金标试剂的结合物又与之发生特异性结合而被截留,聚集在检测带上,可通过肉眼观察到显色结果。
但是,肉眼观察的显色结果只用于判断“阴性”、“阳性”、“无效”的检测结果,无法对待检物质的浓度清晰判断。传统的金标仪器则实现了通过采集图像的方式对T线与C线的灰度值进行判断,进而得到较为精确的T/C值;当应用于农产品、水产品的药物残留检测中,能够清晰判断药物残留情况,但现有的金标仪器存在的缺陷在于:
a、多通道检测时,采用移动的相机依次获取图像,具有规律的插卡与抽卡,无法顺应不同通道内因处理时间不一致而存在的无规律性;
b、多通道检测时,基于植入的图像获取模组的数量,基本实现一对一,或者一对多的组合方式,前者增加成本及设备占用空间,后者存在处理误差,同时还需判断摄像头是否被占用的问题;
c、传统检测方法,为了获得更准确的T/C值,一般会在不同场景下切换光源亮度,或者光源与样本之间的距离,这在调试过程中必然提高了精度,但时间上得不到保障,并且每个样本至少需采集两张以上的照片。
因此本申请研制了一种多线程高通量胶体金检测系统及方法,以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明目的是:提供一种多线程高通量胶体金检测系统及方法,以解决现有技术中多通道同步检测时效率与检测精度无法得到同步保障的问题。
本发明的技术方案是:一种多线程高通量胶体金检测系统及方法,包括:
构建组,将图像获取模块与至少两个待检样本构建形成组模块,每个所述待检样本对应有样本位,所述图像获取模块的图像采集范围覆盖所有所述样本位;
标定补偿系数,确定参照样本及其额定T/C值,将所述参照样本置于所述组模块的各样本位内,并依次获取对应的实际T/C值,得到各样本位对应的补偿系数;
无时序检卡,以所述组模块为插卡单元,将多个待检样本顺次插入样本位中,基于补偿系数处理计算得到理论T/C值;并在任意样本位检卡完成后补入新的待检样本,且任意所述样本位发生待检样本更新时,所述图像获取模块均采集一次图像。
优选的,对T/C值所能遍历的范围进行区域分割,得到多个范围域,并选取额定T/C值在各范围域内的参照样本,得到各样本位在不同范围域内对应的补偿系数。
优选的,在进行无时序检卡时,每个所述组模块中,在任意所述样本位发生待检样本介入时,所述图像获取模块采集对应所述组模块中的所有样本位对应的区域图像,并将所述区域图像按所述样本位进行分割,得到介入的所述待检样本的有效图像。
优选的,基于采集到的所述有效图像,计算所述待检样本的实际T/C值,基于实际T/C值所处范围域,采用对应补偿系数进行校正,进而得到所述待检样本的理论T/C值。
优选的,在计算实际T/C值时,具体方法为:
对获取到的所述待检样本的所述有效图像进行分割并灰度处理,得到灰度曲线;
在灰度曲线中,以T线与C线对应的半峰高度为截线,计算截线以上的灰度曲线所围成的有效面积的比值,即为检测到的实际T/C值;
在计算理论T/C值时,将获取到的实际T/C值乘以补偿系数。
优选的,所述样本位发生待检样本更新的时间节点,以所述样本位对应的显示模块显示检测结果为基准;
所述图像获取模块采集图像的时间节点,以所述样本位供所述待检样本完全插入为基准。
优选的,每个所述组模块中配置有多个光源模块,所述光源模块采用条形光源,并置于所述样本位正上方;在无时序检卡过程中,所述条形光源始终照射于所述样本位内的所述待检样本。
优选的,所有所述光源模块的亮度统一,且所述光源模块的亮度设定基准,使至少一个所述样本位在任一所述范围域内的补偿系数为一。
基于一种多线程高通量胶体金检测方法,本发明还公开了执行该检测方法的一种多线程高通量胶体金检测系统。
与现有技术相比,本发明的优点是:
(1)本申请基于单个图像获取模块,同步获取整个组模块对应的区域图像,并经剔除得到发生介入的待检样本的有效图像,图像获取模块始终基于待检样本的介入发生拍摄,相较于传统单通道获取图像的方式,避免判断摄像头是否被占用的问题;同时,由于图像获取模块与待检样本属于一对多的方式,图像获取模块与各样本位之间的距离、姿态等均不相同,因而通过对不同样本位设置补偿系数,有效保证最终数据的反馈精度。
(2)本申请主要针对应用于农产品、水产品等食品类检测过程中使用的胶体金检测卡,C线为对照线,T线为检测线,T线相对于C线的深浅可用于反馈药物的残留情况,进而T/C值是用于判断药物残留的最佳参数;为了反馈数据的准确性,T线在不同的深浅状态下,所需最佳的光照强度、光源与待检样本之间的最佳距离不一样,本申请采用补偿系数弥补因光照强度及距离所带来的微小误差,提高数据精度。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为本发明所述组模块的模拟图;
图2为本发明所述图像获取模块采集图像后图像被分割的流程图;
图3为本发明所述的一种多线程高通量胶体金检测系统的所述数据显示模块的界面图。
其中,1、图像获取模块,2、光源模块,3、待检样本,31、主体区域,32、显示区域,4、样本位。
具体实施方式
下面结合具体实施例,对本发明的内容做进一步的详细说明:
为了便于理解,首先说明本申请的应用场景,农产品在投入市场时药剂/代谢物的含量必须达标,而关于其含量的检测则可采用胶体金法,基于检测卡上的C线与T线的显色情况,实现有害物质残留的精准测量。
一种多线程高通量胶体金检测方法,包括如下步骤:
第一步,将图像获取模块1与至少两个待检样本3构建形成组模块,每个待检样本3对应有样本位4,图像获取模块1的图像采集范围覆盖所有样本位4;在一实施方式中,参照图1所示,每个组模块中,包括一个图像获取模块1及三个待检样本3,图像获取模块1采用CCD相机,并置于三个样本位4上方,本申请中,待检样本3为胶体金检测卡,每个胶体金检测卡包括主体区域31及显示区域32,显示区域32用于显示C线与T线的颜色深浅。
为了满足图像获取的有效性,每个组模块中配置有多个相同强度、相同高度的光源模块2,光源模块2采用条形光源,配合显示区域的条形结构,并置于样本位4正上方;在无时序检卡过程中,条形光源始终照射于样本位4内的待检样本。结合图1所示,当采用三个待检样本3时,图像获取模块1处于中间的样本位4正上方,而条形光源也处于样本位4正上方,因此需要注意的是,在空间布局上,光源模块2与图像获取模块1在空间上错开设置,光源模块2不影响图像获取模块1的图像采集。
第二步,选取参照样本,并获取该参照样本的额定T/C值,将参照样本置于组模块的各样本位内,并依次获取对应的实际T/C值,得到各样本位对应的补偿系数,基于补偿系数对设备进行调试处理。
以检测豇豆的呋喃西林代谢物为例,将对应参照样本采用传统的单通道金标仪器检测其T/C值为1.35;之后,将参照样本依次放入样本位,以图1所示方向为例,由左至右将样本位分别编号为①、②、③,并获取未标定补偿系数时的实际T/C值,分别为1.3392、1.348、1.3387,进而对应的补偿系数分别为1/0.992、1/0.998,1/0.992。
基于上述数据的获取,存在如下现象:
a、样本位②获取到的实际T/C值与额定T/C值存在差异:
由于T/C值的大小与光源强度、光源与参照样本之间的距离等因素有关,因此当光源存在差异的情况下,最终获取的T/C值也相异。在本申请中,可通过调试光源的强度或者高度,使得处于样本位②的实际T/C值与额定T/C值相等,进而使得补偿系数为1。
b、样本位①和样本位③的实际T/C值相异:
以图像获取模块为基准,理论上讲,样本位①和样本位③处于对称的位置,具有相同的光源强度和光源高度,其实际T/C值应相等;但基于图像处理过程中的细小差异,其实际值也存在微小差异,但并不影响其最终补偿系数的确定。
因此,在对设备进行调试时,可直接将各获得的补偿系数标定给对应的样本位;还可修正任一样本位,使其补偿系数达到1,再获取其他样本位的补偿系数进行标定。
在实际应用场景下,不同深浅的C线与T线所需的最佳光源亮度是存在差异的,也就是说,所需要的补偿系数也是不一样的,因此对T/C值所能遍历的范围进行区域分割,得到多个范围域,并选取额定T/C值在各范围域内的参照样本,得到各样本位在不同范围域内对应的补偿系数。
具体的,在常态化的检测过程中,针对农产品残留物剂的T/C值所能遍历的范围一般为0.3-1.75,对该区域进行分割,得到范围为0.3-0.6的范围域A,以及范围为0.6-1.75的范围域B。选取额定T/C值为0.45的参照样本,以及额定T/C值为1.35的参照样本,进而可以得到两个参照样本分别对应的各样本位的补偿系数,参照下表1:
表1:不同范围域内参照样本获取得到的各样本位的补偿系数
当获取补偿系数后,对设备进行调试,将各样本位按照范围域区间进行补偿系数的标定;当补偿系数标定完成后,各样本位获得的实际T/C值即为经过补偿系数处理的数据。即,补偿系数标定完成后,额定T/C值为1.35的参照样本依次插入三个样本位内,最终得到的实际T/C值均为1.35,经补偿系数介入的实际T/C值可定义为理论值,理论值与额定值无限接近,进而有效保证最终数据获取的精度。
第三步,无时序检卡,以组模块为插卡单元,将多个待检样本顺次插入样本位中,基于补偿系数处理计算得到理论T/C值;并在任意样本位检卡完成后补入新的待检样本,且任意样本位发生待检样本更新时,图像获取模块均采集一次图像。过程中,样本位发生待检样本更新的时间节点,以样本位对应的显示模块显示检测结果为基准;图像获取模块采集图像的时间节点,以样本位供待检样本完全插入为基准。
本实施方式中,在进行无时序检卡时,每个组模块中,在任意样本位发生待检样本介入时,图像获取模块采集对应组模块中的所有样本位对应的区域图像,并将区域图像按样本位进行分割,得到介入的待检样本的有效图像。基于采集到的有效图像,计算待检样本的实际T/C值,基于实际T/C值所处范围域,采用对应补偿系数进行校正,进而得到待检样本的理论T/C值。
如图2所示,当样本位①发生待检样本更新时,图像获取模块采集“区域图像”,该区域图像包括样本位①、②、③的所有待检样本,采集完成后,对区域图像进行一次分割,得到样本位①对应的待检样本的“有效图像”,该有效图像对应的待检样本即为触发图像采集模块在对应轮次发生采集动作的主体;之后,在进行T/C值计算时,需继续将有效图像进行二次分割,得到显示区域所对应的“分割图像”。
关于T/C值的计算,具体方法为:
(1)对获取到的待检样本的有效图像进行分割得到分割图像,并对分割图像进行灰度处理,得到灰度曲线,灰度曲线即为图3中所示的曲线,其中两个峰值点对应于C线和T线区域;
(2)在灰度曲线中,以T线与C线对应的半峰高度为截线,计算截线以上的灰度曲线所围成的有效面积的比值,即为检测到的实际T/C值;
(3)将获取到的实际T/C值乘以补偿系数,即得到理论T/C值。
本申请中,由于图像获取模块与待检样本属于一对多的方式,图像获取模块与各样本位之间的距离、姿态等均不相同,因而通过对不同样本位设置补偿系数,有效保证最终反馈的理论T/C值的精度。
基于一种多线程高通量胶体金检测方法,本发明还公开了执行该检测方法 的一种多线程高通量胶体金检测系统,主要包括若干个组模块。
每个组模块中,结合图1、图3所示,包括图像获取模块1,光源模块2,信息处理模块,数据显示模块,多个待检样本3,每个待检样本对应有样本位4,该样本位可以理解为插卡通道。如图3所示,数据显示模块对应待检样本的相关信息,并具有与样本位数量相同的灰度曲线反馈区。需要注意的是,在具体实施过程中,各个组模块中的样本位数量不超过4个,当数量过多,所需进行的补偿也就越多,精度会下降。
在初始状态下,所有样本位均处于“空”状态,将多个待检样本依次插入样本位①、②、③内,当样本位内插入待检样本之后,对应点击开始检测,图像获取模块便获取一次区域图像(包含三个样本位),信息处理模块依次对区域图像进行分割、灰度处理、T/C值计算等,得到对应样本位的待检样本的理论T/C值,并通过数据显示模块的灰度曲线反馈区进行显示;为了便于操作者能够及时获知对应样本位的处理结果已出,对应的灰度曲线反馈区会发生屏闪、增亮或变色;以图3所示为例,此时样本位③对应的灰度曲线反馈区发生了变色(以阴影示出),即可告知操作者样本位③的待检样本可进行更新,当待检样本抽出后,色样会发生恢复,直至下一轮检测结果被显示;图3中的样本位①和样本位②即为当前数据正在处理中。
本申请中,由于无法使各个样本位的数据处理时间保持一致,因此当任一样本位对应的数据显示模块反馈数据后,即可将对应待检样本抽出并重新替换新的待检样本,进而在后续的插卡过程中实现了待检样本的无规律更新,即:无时序检卡。同时本申请中,图像获取模块与待检样本之间采用了一对多的布局方式,图像获取模块始终基于待检样本的介入发生拍摄,相较于传统单通道获取图像的方式,避免判断摄像头是否被占用的问题。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明,因此无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (8)

1.一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于,包括:
构建组,将图像获取模块与至少两个待检样本构建形成组模块,每个所述待检样本对应有样本位,所述图像获取模块的图像采集范围覆盖所有所述样本位;
标定补偿系数,对T/C值所能遍历的范围进行区域分割,得到多个范围域,选取额定T/C值在各范围域内的参照样本,将所述参照样本依次置于所述组模块的各样本位内,分别获取对应的实际T/C值,并得到各样本位在不同范围域内对应的补偿系数;
无时序检卡,以所述组模块为插卡单元,将多个待检样本顺次插入所述样本位中,基于补偿系数处理计算得到理论T/C值;并在任意样本位检卡完成后补入新的待检样本,且任意所述样本位发生待检样本更新时,所述图像获取模块均采集一次图像。
2.根据权利要求1所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:在进行无时序检卡时,每个所述组模块中,在任意所述样本位发生待检样本介入时,所述图像获取模块采集对应所述组模块中的所有所述样本位对应的区域图像,并将所述区域图像按所述样本位进行分割,得到介入的所述待检样本的有效图像。
3.根据权利要求2所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:基于采集到的所述有效图像,计算所述待检样本的实际T/C值,基于实际T/C值所处范围域,采用对应补偿系数进行校正,进而得到所述待检样本的理论T/C值。
4.根据权利要求3所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:在计算实际T/C值时,具体方法为:
对获取到的所述待检样本的所述有效图像进行分割并灰度处理,得到灰度曲线;
在灰度曲线中,以T线与C线对应的半峰高度为截线,计算截线以上的灰度曲线所围成的有效面积的比值,即为检测到的实际T/C值;
在计算理论T/C值时,将获取到的实际T/C值乘以补偿系数。
5.根据权利要求1所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:所述样本位发生待检样本更新的时间节点,以所述样本位对应的显示模块显示检测结果为基准;
所述图像获取模块采集图像的时间节点,以所述样本位供所述待检样本完全插入为基准。
6.根据权利要求2所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:每个所述组模块中配置有多个光源模块,所述光源模块采用条形光源,并置于所述样本位正上方;在无时序检卡过程中,所述条形光源始终照射于所述样本位内的所述待检样本。
7.根据权利要求6所述的一种多线程高通量胶体金检测方法,其特征在于:所有所述光源模块的亮度统一,且所述光源模块的亮度设定基准,使至少一个所述样本位在任一所述范围域内的补偿系数为一。
8.一种多线程高通量胶体金检测系统,其特征在于:执行权利要求1-7任一项所述的一种多线程高通量胶体金检测方法。
CN202311827423.6A 2023-12-28 2023-12-28 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法 Active CN117475246B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311827423.6A CN117475246B (zh) 2023-12-28 2023-12-28 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311827423.6A CN117475246B (zh) 2023-12-28 2023-12-28 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117475246A true CN117475246A (zh) 2024-01-30
CN117475246B CN117475246B (zh) 2024-03-22

Family

ID=89638296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311827423.6A Active CN117475246B (zh) 2023-12-28 2023-12-28 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117475246B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106771169A (zh) * 2017-01-19 2017-05-31 厦门海荭兴仪器股份有限公司 一种基于图像处理的胶体金检测方法及系统
CN111220801A (zh) * 2019-12-25 2020-06-02 华南农业大学 基于智能手机的高通量多通道免疫层析分析方法及系统
WO2021093714A1 (zh) * 2019-11-15 2021-05-20 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 利用移动终端对目标成分进行检测的方法及系统
CN115267180A (zh) * 2022-09-23 2022-11-01 南京晶捷生物科技有限公司 一种层析免疫检测方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106771169A (zh) * 2017-01-19 2017-05-31 厦门海荭兴仪器股份有限公司 一种基于图像处理的胶体金检测方法及系统
WO2021093714A1 (zh) * 2019-11-15 2021-05-20 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 利用移动终端对目标成分进行检测的方法及系统
CN111220801A (zh) * 2019-12-25 2020-06-02 华南农业大学 基于智能手机的高通量多通道免疫层析分析方法及系统
CN115267180A (zh) * 2022-09-23 2022-11-01 南京晶捷生物科技有限公司 一种层析免疫检测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN117475246B (zh) 2024-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108627513A (zh) 一种用于试剂卡的预扫描方法、系统及终端
JP6490337B2 (ja) 物体の最大解像度カラー撮像
CN106546581A (zh) 试纸检测卡智能检测系统以及试纸检测卡智能分析方法
KR100467885B1 (ko) 응집반응을분석하기위한이미지시스템교정방법및장치
CN102680481B (zh) 棉纤维杂质的检测方法
CN112700442A (zh) 基于Faster R-CNN的模切机工件缺陷检测方法和系统
KR20170036755A (ko) 색조에 기초한 화학적 매개변수의 값을 결정하는 센서 장치 및 그 방법
US8712699B2 (en) Agglutination judgment method
CN110161234B (zh) 一种胶体金试纸检测方法
CN117475246B (zh) 一种多线程高通量胶体金检测系统及方法
CN115078425A (zh) 用于膜电极组件的检测方法和检查装置
US8705698B2 (en) X-ray analyzer and mapping method for an X-ray analysis
CN111398138A (zh) 一种干式血液细胞分析装置的光学检测系统及方法
CN115839957A (zh) 显示模组夹层缺陷的检测方法、装置、设备及存储介质
JP3933548B2 (ja) X線検査装置、x線検査方法およびx線検査制御プログラム
CN115494062A (zh) 一种基于机器视觉识别缺陷的印刷方法
CN104677906A (zh) 影像信息检测方法
CN103592304A (zh) 梗物分析系统及其分析方法
CN113406042A (zh) 用于确定体外诊断系统中样品容器的特性的方法、分析装置和体外诊断系统
US20140329716A1 (en) Devices having a calibration control region, systems and methods for immunohistochemical analyses
US7193196B2 (en) Methods and systems for evaluating optical systems
JP2015206702A (ja) 画像検査方法、および画像検査装置
US20230375480A1 (en) System, method and point of care device for image analysis of diagnostic assays
CN108535255B (zh) 文件物证制成时间检验方法
CN110987984A (zh) 一种检测系统及其检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant