CN1300332C - 检测样品中多余残留物的设备和方法 - Google Patents
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Abstract
通过确定与L*a*b颜色模型相关的样品色值，一种用于检测样品中是否存在残留物的检测设备和方法，按照以下公式计算复合参数Z的值：Z＝wLL+waa+wbb，其中wL，wa和wb是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品，并确定所述样品是否包括大于或小于预定量的所述残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。在一个优选实施例中，检测设备用于检测抗菌素残留物，例如，食品或体液中的青霉素G，如牛奶或血液，尿液。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测设备，用于检测样品中是否存在残留物，包括：处理器，存储器，显示器，和扫描器；所述存储器，所述显示器和所述扫描器安排成与所述处理器通信，所述扫描器安排成产生光信号，发送所述光信号到所述样品，从所述样品接收反射的光信号，把所述反射的光信号转换成颜色信号，和发送所述颜色信号到所述处理器，所述处理器是受所述存储器中存储指令的操作，并安排成根据所述颜色信号至少显示一个色值到所述显示器上，所述至少一个色值是与L*a*b颜色模型相关。
可以看出，应当从广义上理解此处的术语“样品”。最好是，它是指动物，人体或其他生物体(例如，植物)的固定部分和诸如牛奶，血液，肌肉组织液，蜂蜜和蛋类的游离部分。以下给出更多的例子。
背景技术
食品中存在某些残留物，例如，杀虫剂，抗菌素或激素，由于涉及健康问题以及抗药菌的增多，这些残留物的存在成为消费者日益关心的问题。抗菌素不但是药物，而且也是抗微生物生长的刺激物质。
抗微生物残留物可能存在于食用的体液，器官，肌肉组织，蛋类和植物组织中。抗微生物残留物还可能存在于食品中，其中加入所述动物产品是作为成分。食品的例子是牛奶；牛肉，猪肉，家禽肉和鱼肉；诸如虾的海鲜；肝；诸如香肠的肉制品；快餐，婴儿食品蔬菜和水果。抗微生物残留物还可能存在于体液或动物组织中，它们适合于由食品检查当局或中心实验室进行检查。这些例子是牛奶，血液，从肾得到的前尿液，尿液，从肌肉组织和其他器官得到的流体。
众所周知，诸如食用肉，器官，牛奶，海鲜，动物体液和动物组织的食品可能包含过高浓度的抗微生物残留物。在大多数国家中，例如，欧盟国家，加拿大和美国，立法当局制定最大的残留物水平(MRL)。
检测食品中抗微生物残留物的测试方法，例如，微生物抑制测试(例如，琼脂扩散测试)，或利用选择性粘合剂(例如，抗体或示踪物)的方法，人们早已熟知这两种方法。在GB-A-1467439，EP 0005891，DE 3613794，CA 2056581，EP 0285792，US 5434053和US 5494805中描述了微生物测试方法的例子。
这些描述涉及利用测试微生物的现成测试方法。测试微生物主要(但不是必须)埋入在琼脂基质中，它可以包含指示剂，缓冲液，营养素和按照正方式或负方式改变某些抗菌素化合物的物质。指示剂可以是颜色指示剂，它在微生物生长的条件下改变其颜色。
合适的测试生物体的例子是杆菌属，链球菌属或大肠菌属的菌株。一般地说，这些测试的原理是，若抗菌化合物存在于样品中的浓度足以抑制测试生物体的生长，则酸/碱或氧化还原指示剂的颜色保持不变，而在不发生抑制效应时，则测试生物体的生长伴随着形成酸性或还原代谢产物，它可以改变指示剂的颜色。
测试还可以基于利用检测分子，例如，酶，抗体，和络合物。检测分子可以粘附到含颜色或颜色生成分子上。对检测分子具有亲合力的接受分子粘附到一个装置(例如，试管或试验纸条)。在没有分析物的情况下，检测分子粘附到接受分子并显示颜色。此外，可以设计这样的试验纸条，分析物的存在可以导致显示颜色。
在有分析物的情况下，不会发生粘附到接受分子位置。对分析物具有亲合力的俘获分子可以出现在另一个位置，例如，试验纸条。在有分析物的情况下，分析物检测分子颜色产生分子粘附到俘获区并显示颜色。
显示颜色以及接受位置与俘获位置颜色之间的强度差确定测试结果。
至今，利用测试生物体和指示剂的测试和包含粘附分子的测试主要是通过视觉进行读数。然而，视觉读数对于检测样品(例如，个别牛奶中的某些类型牛奶，肝，尿，肾，肉汁，蛋类，蜂蜜，食品)中的抗菌素残留物是不容易进行的。眼睛的读数受到人眼性能的限制，因此不能作出客观的读数。其他类型的测试，即，医学应用，涉及颜色阅读装置，它要求利用几个被检测分析物的参考浓度以建立定标曲线，这是非常费事的，而且不能基于给定的阈值产生容易读出的正值或负值结果，仅仅提供关于浓度或浓度范围的信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于检测样品中是否存在残留物的检测设备，其中利用颜色测量指出残留物数量是否在某个预定的阈值之上。
为此，本发明涉及一种开端的设备，其特征是，处理器是受指令的操作，根据以下公式计算复合参数Z的值：
其中wx是权重因子，其值取决于残留物和样品和x是取决于颜色模型的色值，用于确定样品是否包括大于或小于预定量的残留物，它取决于复合参数Z的值。在利用L*a*b颜色模型时，复合参数Z的值表示为以下的公式：
Z＝wL·L+wa·a+wb·b
其中wL，wa和wb是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品，用于确定所述样品是否包括大于或小于预定量的残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。
按照与残留物和样品有关的预定方式，在L*a*b模型中组合两个或多个颜色分量，可以获得远远超过现有技术的准确检测。
本发明还涉及权利要求9请求保护的方法，按照权利要求10的计算机程序产品，和按照权利要求11的数据载体。
附图说明
参照一些附图描述本发明。这些附图不是对本发明保护范围的限制，而仅仅是用于描述本发明。因此，本发明仅受所附权利要求书的限制。
图1表示可用于实现本发明的设备方框图。
图2a表示包括多个待测试样品的微滴定板。
图2b表示包括多个待测试样品的试管架。
图3a，3b和3c分别表示牛奶中不同青霉素G浓度的色值L，a和b测试结果。
图4表示在三个不同时间间隔的牛奶中不同青霉素G浓度的色值L，a和b和复合参数Z测试结果。
图5表示肉液中不同enrofloxacin浓度的复合参数Z测试结果
图6表示鸡肉液中不同羟氨苄青霉素浓度的复合参数Z测试结果。
图7表示再循环液流中各个颜色分量浓度的色值L，a和b的测试结果。
具体实施方式
图1表示可以实施本发明方法的检测设备方框图。该检测设备包括：用于执行算术运算的处理器1。
处理器1连接到多个存储器元件，包括：硬盘5，只读存储器(ROM)7，电可擦可编程只读存储器(EEPROM)9，和随机存取存储器(RAM)11。不需要提供所有这些存储器类型。此外，这些存储器元件的位置不必是在处理器1的邻近，而是可以远离处理器1。
处理器1还连接到用户输入指令，数据等的装置，例如，键盘13，和鼠标15。还可以提供专业人员熟知的其他输入装置，例如，触摸屏，跟踪球和/或话音转换器。
配置连接到处理器1的阅读单元17。阅读单元17安排成读出数据载体上可能写入的数据，例如，软盘19或CDROM 21。其他的数据载体可以是专业人员熟知的磁带，DVD等。
处理器1还连接到打印机23，用于打印输出数据到纸片上，以及连接到显示器3，例如，监视器或LCD(液晶显示器)屏幕，或专业人员熟知的任何其他类型显示器。
借助于I/O装置25，处理器1可以连接到通信网络27，例如，公用交换电话网(PSTN)，局域网(LAN)，广域网(WAN)，等等。处理器1可以安排成通过网络27与其他的通信设备进行通信。
处理器1可以是单独的系统，或者是多个并行运行的处理器，每个处理器安排成执行较大计算机程序的子任务，或者是有几个子处理器的一个或多个主处理器。远程处理器通过网络27与处理器1通信，甚至可以执行本发明的部分功能。
处理器1还连接到扫描器29，例如，HP 6300C Scanjet。在扫描器的顶部可以放置一个或多个试管架或微滴定板31。可以采用其他类型的样品夹持装置以代替微滴定板。合适的例子是包含试管的试管架，把它设计成这样的方式，至少从放置扫描器的一侧可以看见其包含的内容。所述物体的照片图像也可以放置在扫描器的顶部。
或者，能够完成与扫描器29相同功能的装置可以代替扫描器29。这种装置可以是数字照相机或摄像机，web CAM设备等。所述装置可以是这样安排的，它能够方便地收集需要定位的物体图像。最好是，物体放置在所述装置的透镜之上位置，例如，利用透明材料的安装结构和/或支承面，如玻璃板。所述装置的透镜与需要定位的物体之间距离最好小于1米，更好的是小于0.5米，甚至小于0.1米。最好是，光源安装成可以照明物体。
中央处理器通过诸如互联网的WAN执行某些功能，可以实现附加的优点。按照这种方式，不管用户是在什么位置，他们都可以利用相同和最新的软件版本。因此，避免了某些情况下使用过时软件的风险。利用过时软件的缺点是，例如，没有包含最新的法规要求，没有包含关于偏离扫描器29或物体的修正，以及不能统一解释不同用户所得到的结果。任何的个人或组织，例如，测试系统制造商或管理机构，可以运行中央处理器。因此，附加的优点是，测试系统制造商或管理机构可以利用与生产批量相关的特殊代码配置测试系统，因此利用该代码可以访问中央处理器上的专用程序。最好是，利用本领域专业人员熟知的个人化存取码系统的互联网，实现对所述中央处理器的访问。或者，用户可以对物体扫描或拍照，然后可以用各种方式，即，电子邮件，发送这种扫描或拍照得到的数字或模拟图像给测试系统制造商，管理机构或其他单位对它作进一步的处理，例如，定标，测量等。
图2a表示一个例子中包含待测试样品的96个杯子33的微滴定板31顶视图。图2b表示一个例子中包含待测试样品的50个安瓿33的试管架31底视图。微滴定板和试管架可以由塑料或任何其他专业人员熟知的合适材料制成。
现在参照一些例子详细地解释本发明。
在第一个实施例中(仅仅作为例子)，本发明涉及检测分析物，例如，牛奶中的抗菌素残留物。如今，人们利用Delvotest进行这种测试。另一个例子是BR测试。Delvotest是包含琼脂基质的商品化测试装置，它包括成酸微生物的残留物以及颜色指示剂。首先，有营养素的片剂放置在测试装置上，再加入100μl待测试的牛奶。在此之后是温度64℃下2.5小时的培养时间。若没有(或仅有少量)阻止测试生物体生长的抗菌素，则在一定量的时间之后，生长的微生物形成酸性环境。于是，指示剂的颜色从蓝/紫色变化成黄色。然而，若存在阻止生长的足够抗菌素，则指示剂的颜色没有变化，而仍然保持紫色。
在第二个实施例中，本发明涉及另一种合适的测试，PremiTest，用于检测肉中的抗菌素残留物。PremiTest是包含琼脂基质的商品化测试装置，它包括成酸微生物的残留物，营养素以及颜色指示剂。首先，待测试的100μl肉液加到琼脂基质上。在此之后是20±3℃下20分钟的预培养时间。在预培养之后，利用清水轻洗肉液，最好是利用去离子水，在此之后，在64℃下进行约3小时的附加培养。
上述的实施例是间接的检测方法。词语间接的意思是指，借助于目测一个或多个中间系统，检测样品中的残留物，即，微生物和/或所述微生物形成的产品和/或显示颜色的颜色指示剂，它与所述产品的存在有关。本领域专业人员知道，本发明的方法也适用于直接检测颜色分量，例如，在再循环液流中。词语直接的意思是指，借助于测量残留物本身的颜色，检测样品中的残留物。
利用图1所示的设备，能够自动扫描测试板上每个测试样品的底侧。为此，扫描器29产生指向测试板31上测试样品的光。每个测试样品反射接收的光。
扫描器接收反射的光，并发送具有每个扫描位置颜色信息的信号到处理器1。处理器1在它的一个存储器中存储具有颜色信息的信号，最好是，存储在硬盘5中。这一切都是自动进行的。本领域专业人员知道，在市场上可以购买到适合于完成这种功能的计算机程序。
反射光的颜色和亮度是用三个变量表示，每个变量描述有色值的一种颜色分量。存在许多不同的颜色模型。然而，最常用的颜色模型是RGB模型(指出红，绿和蓝的三种颜色中任何一种颜色“数值”的变量，其色值分别是R，G和B)和所谓的L*a*b模型。在L*a*b模型中，颜色谱被划分成一个二维矩阵。一种颜色在这个矩阵中的位置是借助于两个色值“a”(x轴)和“b”(y轴)。色值L指出强度(例如，从浅蓝到深蓝)。最好是，利用L*a*b模型，因为这个模型还用于粉末的颜色测量。我们知道，一些色值L，a，和b在某些测试中具有较大的辨别本领。例如，在利用BR测试或Delvotest检测牛奶中的抗菌素残留物时，可以省略色值L而不会使辨别本领有很大的损失。令人惊奇的是，我们知道，当被测试牛奶中存在非均匀性时，这种省略可以导致改进的测试结果。这种非均匀性可以是在测试介质下方而不是上方存在牛奶，在试管底部之外存在牛奶，等等。同样，在利用PremiTest检测肉中的抗菌素残留物时，也可以省略色值L。
以下的过程可用于得到非常良好的颜色定标。为了使测量(扫描)的颜色与真色对应，需要对扫描器定标。这种定标可以通过扫描已知颜色的参考物体完成。然后，能够确定单个扫描器的系统偏差，并在以后的扫描中校正颜色。合适的参考物体是“Kodak Q-60Color InputTarget”。这个Q-60Target包含264种颜色，可以通过互联网下载264种颜色的准确色值。Q-60Target是全球通用的。所述定标方法对常规的定标过程提供一个良好和简单的解决方法，常规的定标过程涉及利用被检测分析物的几个参考浓度产生定标曲线，例如，利用十分费时的查阅表，而且不是在所有的情况下可以提供与传统视觉测定所对应的判定值。此外，所述定标方法与处理器相结合，指示每个扫描装置解释与另一个扫描装置有相同数字值的任何给定颜色。以下详细描述按照本发明定标方法的另一个优点，该优点是，对于每个扫描装置仅需要一次可以完成定标。不仅在扫描装置的使用位置而且可以在其他的位置完成定标。借助于以下描述的方法，利用简单的参考物体可以完成定标，例如，利用所述“Kodak Q-60 Color Input Target”。该方法可以简单地固定单个参考点，在此参考点以下或以上的测量结果称之为负值或正值。例如，在测试牛奶样品中诸如青霉素G的抗菌素时，所述参考点可以设置在4ppb青霉素G，但还可以包括每隔一个值作为所要求的阈值。因此，本发明的方法涉及提供可变阈值的方法，而不是提供一个预定的阈值。
按照本发明的一个实施例，可以确定最佳的wL，wa，和wb值，使组平均值表示与所选阈值之间有最大的间距。一旦借助于参考样品确定这些权重因子的最佳值之后，可以保持这些最佳值用于有相同阈值的未来测试。一般地说，wL，wa，和wb值是不相同的，最好是，wa和wb的值是在0.1与0.9之间。借助于上述的步骤，以下给出用于检测牛奶中青霉素G的最佳wL，wa，和wb值。本领域专业人员明白，类似的步骤可适用于其他类型的检测。
测试板31上的所有样品配置有不同青霉素G浓度的牛奶。在第一个测试中，8个测试板上有48个100μl牛奶和48个含4ppb青霉素G的牛奶。在第二个测试中，4个测试板上仅有牛奶的32个样品，含1.5ppb青霉素G牛奶的32个样品，和含2ppb青霉素G牛奶的32个样品。
图3a，3b和3c分别表示测量这12个测试板得到的L，a，b色值。每个样品有一个编号：最后两位数字表示测试板上的杯子(或样品)的编号，而在这最后两位数字之前的一位或两位数字是指测试板编号，例如，第11个测试板上第20个样品的编号是1120。这个编号是在x轴上，而L，a，b色值分别是在y轴上。
在第一个实施例中，测试方法是用于检测牛奶中是否存在抗菌素，而不是提供抗菌素浓度的定量测量。换句话说，测试必须基于测量结果把每个牛奶样品分类成“负值”或“正值”。“负值”或“正值”判定分别指出抗菌素数量是在某个阈值之下或在该阈值之上。
图3a，3b和3c表示浓度为0与1.5ppb的测量结果之间的间距，其中最好的是a值(图3b)，较差的是b值(图3c)，而最差的是L值(图3a)。然而，这些图还说明b值在1.5-2ppb与4ppb之间的间距非常好。因此，我们可以得出结论，色值有另一种分辨率。此外，这种分辨率与青霉素G的浓度有关。
图3b还说明，例如，我们可以定义a＝3作为阈值。基于这个测量结果，不可期望没有抗菌素的牛奶样品的a值高于这个阈值。换句话说，若我们发现a值高于3的样品，则几乎可以肯定该牛奶中有残留物。
然而，若我们发现a值低于3，则不能得出这样的结论，在测试的牛奶样品中完全没有残留物。例如，残留物浓度可能是1ppb。若我们发现a值低于3，则可以得出这样的结论，青霉素G的浓度最可能是低于1.5ppb。
为了进一步改进测量方法，列出不同的色值进行比较。换句话说，作出不同色值之间的相关图形。我们发现，相关与残留物的浓度有关。例如，L值和a值的组平均是负相关。然而，在0ppb的组内，L值和a值是不相关的，并说明随着浓度增大到4ppb出现更负的相关。L值和b值在该组内几乎是不相关的，但在4ppb以下的各组之间有正相关。b值和a值是的组平均是负相关。b值和a值在该组内仅仅在1.5ppb下相关。
因此，我们可以得出结论，相同残留物浓度的样品几乎没有色差，而各个测量值之间的差别主要是由于测量噪声。
图3b说明a值在残留物浓度0ppb与1.5ppb或高于1.5ppb之间有较大的间距。然而，包含残留物浓度2和4ppb的各组a值测量结果有很大的重叠。
然而，b值展示相反的关系。对于残留物浓度在2ppb与4ppb之间的各组，b值测量结果没有重叠，而对于残留物浓度在0ppb与1.5ppb之间的各组存在重叠。
所以，可以作出包括两个色值的判据，即a值和b值。更一般地说，可以利用a值，b值和L值形成一个复合函数。一般地说，这个复合函数可以如下所示：
Z＝wL·L+wa·a+wb·b
其中wL，wa和wb分别是L值，a值和b值的权重因子。借助于“判别分析”，可以计算这些权重因子的值，因此，组平均表示与扩展有关的最大间距。
在图3a，3b和3c所示的全部数据中，我们发现最佳函数是：
Z＝0.35a-0.65b
当然，这个最佳函数是与牛奶中青霉素G的残留物有关。在其他的样品类型中，可以发现其他残留物的不同最佳函数。实际上，最佳函数还可以随被测试奶中青霉素G的含量而不同。例如，若我们希望区分开残留物浓度0ppb，1.5ppb和2ppb，则最佳函数可能是：
Z＝0.70a-0.15b-0.15L
因此，通过改变权重因子，可以按照不同方式改变测量的残留物浓度之间的重叠量。
在本发明第二个实施例中，我们作了定量的测量：借助于合适选取权重因子wL，wa和wb，可以定量地测量某个范围内的残留物浓度。对于不同的残留物浓度范围，必须选取不同的权重因子值。
虽然以下给出的例子涉及牛奶中的青霉素G，肉中的enrofloxacin，鸡肉中的羟氨苄青霉素。和再循环液流中的颜色分量，本领域专业人员显然知道，以上解释的方法一般也适用于β内酰胺和喹诺酮抗菌素，以及样品中所有其他种类的残留物浓度测量，如在本说明书的前言部分中所描述的。
因此，我们已经证明，可以利用可靠和非常简单的方法，实施用户低成本的电子扫描技术以改进当前诊断测试中的视觉读数。可以非常快速地进行自动反射颜色分析，而且在测试结果的准确性和客观性方面大大改进测定性能。
本发明不局限于使用可见光谱。需要强调的是，该检测设备利用红外和紫外光线也可以获得良好的结果。
例子
例1
微滴定板31上的样品分别是有不同青霉素G浓度0ppb，0.5ppb，1.0ppb，1.5ppb，2.0ppb，2.5ppb，3.0ppb，和6.0ppb的牛奶。图4表示在三个不同时间间隔测得这些微滴定板上的L，a，b和Z色值。
例2
微滴定板31上的样品分别是有不同enrofloxacin浓度0ppb，19ppb，38ppb，和75ppb的肉组织液。在这个例子中，所用的微生物是大肠杆菌。图5表示这些滴定板31上测得的Z色值。在培养期间(x轴)测量Z色值(y轴)。测试方法设计成检测是否存在抗菌素。换句话说，基于某个阈值之下或之上的抗菌素含量，测试方法必须分别把每个肉液样品分类成“负值”或“正值”。图5表示enrofloxacin浓度为0ppb，19ppb，38ppb，和75ppb的测量结果之间的间距随时间的增大。
例3
微滴定板31上的样品是有不同羟氨苄青霉素浓度的鸡肉液。25个安瓿中是100μl鸡肉液和25个安瓿中是含10ppb羟氨苄青霉素的鸡肉液。图6表示在微滴定板上测量的Z色值。在2小时50分钟的培养时间之后测量Z色值(y轴)。给每个样品编号并把它显示在x轴上。图6表示“负值”鸡肉液和“正值”鸡肉液(含10ppb羟氨苄青霉素)的测量结果之间的间距。
例4
这个例子涉及检测再循环液流中的颜色污染。在生产抗菌素中间体的过程中，可以形成对过程优化有经济效益的副产品。例如，可以回收反应物并使它再循环回到过程中，从而降低原材料的成本。然而，目标反应物的再循环产生多余杂质的堆积，例如，颜色分量。在目标反应物的回收期间，不但应当减少这些颜色分量，而且在随后的处理过程期间，例如，在灭菌期间，应当避免其他颜色的产生。因此，灭菌之后的颜色变成再循环液流的技术规格，所以应当测量这种颜色。在这个情况下，本发明的方法是有用的，因为它产生由L，a和b色值规定的颜色定量测量。在葡萄糖基发酵过程中反应物再循环期间，通过葡萄糖溶液与新鲜反应物溶液的混合，混合比是在20/80与80/20的范围内变化，可以实施灭菌或热震荡。该混合物在连续系统中加热到128℃，停留时间在2分钟至10分钟之间。
在较小的规模上，按照如下方法可以在压力加热器中分批实施热震荡。利用回收的反应物，和取决于它的成分，制备与新鲜反应物溶液有相同最终成分的反应物溶液。至少制备葡萄糖溶液和新鲜反应物溶液的三个参考混合液，其比率为20/80，50/50和80/20。制备与参考混合液相同比率的葡萄糖溶液和回收反应物溶液的三个混合液。在充分搅拌之后，按照本发明的方法测量初始的颜色，每种混合液至少测两次。所有的混合液放置在128℃的压力加热器中10分钟，并按照本发明的方法测量最终的颜色，每种混合液至少测两次。通过结晶和再循环所回收的反应物是所需全部反应物的40％，图7表示在热震荡之前和之后的L值，a值和b值。
Claims (20)
1.一种检测设备，用于检测样品中是否存在残留物，包括：处理器(1)，存储器(5，7，9，11)，显示器(3)，和扫描器(29)，所述存储器(5，7，9，11)，所述显示器(3)和所述扫描器(29)安排成与所述处理器(1)通信，所述扫描器安排成产生光信号，发送所述光信号到所述样品，从所述样品接收反射的光信号，把所述反射的光信号转换成颜色信号，和发送所述颜色信号到所述处理器(1)，所述处理器(1)是由所述存储器(5，7，9，11)中存储的指令操作，并安排成根据所述颜色信号至少显示一个色值到所述显示器，所述至少一个色值是与颜色模型相关，其特征是，受所述指令操作的所述处理器(1)安排成根据以下公式计算复合参数Z的值：
其中wx是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品和x是取决于颜色模型的色值，用于确定所述样品是否包括大于或小于预定量的所述残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。
2.按照权利要求1的检测设备，其中所述颜色模型是L*a*b和所述公式是：
Z＝wL·L+wa·a+wb·b
其中wL，wa和wb是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品，用于确定所述样品是否包括大于或小于预定量所述残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。
3.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中计算所述复合参数Z以获得最佳辨别本领。
4.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述处理器(1)通过网络(27)至少连接到一个远程处理器。
5.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述样品是体液，动物组织和食品中的一个。
6.按照权利要求5的检测设备，其中所述食品是牛奶，蛋类，海鲜，肉制品中的一个。
7.按照权利要求6的检测设备，其中所述肉制品是牛肉，猪肉，家禽肉或鱼肉。
8.按照权利要求5的检测设备，其中所述体液是尿液和血液中的一个。
9.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述残留物是杀虫剂和抗茵素中的一个。
10.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述样品是牛奶，所述残留物是抗菌素，而所述公式是：
Z＝0.35a-0.65b。
11.按照权利要求10的检测设备，其中所述牛奶的温度是64℃。
12.按照权利要求10的检测设备，其中所述抗菌素是青霉素G。
13.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述处理器是受所述指令的操作，至少计算所述样品中所述残留物的绝对量或相对量中的一个，它取决于所述复合参数Z的所述值。
14.按照权利要求1至2中任何一个的检测设备，其中所述扫描器是利用有已知颜色的参考物体进行定标。
15.一种借助于检测设备检测样品中是否存在残留物的方法，检测设备包括：处理器(1)，存储器(5，7，9，11)，显示器(3)，和扫描器(29)，所述存储器(5，7，9，11)，所述显示器(3)和所述扫描器(29)安排成与所述处理器(1)通信，该方法包括以下步骤：所述扫描器(29)产生光信号，发送所述光信号到所述样品，接收从所述样品反射的光信号，把所述反射的光信号转换成颜色信号，和发送所述颜色信号到所述处理器(1)，根据所述颜色信号在所述显示器上至少显示一个色值，所述至少一个色值是与颜色模型相关，其特征是，所述方法包括步骤：所述处理器(1)根据以下公式计算复合参数Z的值：
其中wx是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品且x是取决于颜色模型的色值，用于确定所述样品是否包括大于或小于预定量的所述残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。
16.按照权利要求15的方法，其中所述颜色模型是L*a*b模型，而所述公式是：
Z＝wL·L+wa·a+wb·b
其中wL，wa和wb是权重因子，其值取决于所述残留物和所述样品，用于确定所述样品是否包括大于或小于预定量的所述残留物，它取决于所述复合参数Z的所述值。
17.按照权利要求15至16中任何一个的方法，其中所述处理器(1)通过网络(27)至少连接到一个远程处理器。
18.按照权利要求15至16中任何一个的方法，其中计算所述复合参数z以获得最佳辨别本领。
19.按照权利要求15至16中任何一个的方法，其中所述扫描器是利用有已知颜色的参考物体进行定标。
20.权利要求1至14中任何一个所述的检测设备的用途，用于检测样品中是否存在残留物。
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