手机APP免疫层析定量检测 — 灰度算法+环境光补偿+标准曲线拟合全方案

手机APP免疫层析定量检测全方案: 一、环境光补偿(物理暗盒+主动光源):3D打印密闭暗盒消除外界光线干扰。胶体金层析:手机白色LED闪光灯作光源。荧光层析:340nm紫外LED激发+610nm滤光镜减小杂散光。暗盒内贴漫反射片延长光路增大照射范围。加装微距镜可将暗盒高度从7cm缩至3.5cm。固定装置确保手机摄像头与检测窗口成一直线。 二、图像处理管线:原始图像→灰度化(0~255)→加权均值滤波(去高斯噪声)+中值滤波(去椒盐噪声/OpenCV)→Canny/Sobel边缘检测+灰度累加定位检测窗口→滑动窗口灰度最大值搜索定位T/C线(1像素步长水平移动/窗口宽度10~70pixel)。 三、双模态信号提取:胶体金(有色)→RGB三通道值之和作为该像素点信号强度。量子点荧光→仅取R通道(G/B对荧光无响应)。 四、T/C比值计算:T/C=HT/HC=max(T线灰度)/max(C线灰度)。背景扣除:T/C=(T灰度−B背景)/(C灰度−B背景)。测试重复性:试条左右/上下微移时特征值变化仅0~0.002,重复性极好。 五、标准曲线拟合:基于Lambert-Beer定律→纵坐标Bx/Bo(阳性/阴性T/C比值)/横坐标lg(目标物浓度)。线性拟合R²>0.96。程序耗时约260~310ms。 六、开发方案:Android Studio+OpenCV+SQLite/LitePal。也可用Python opencv-python+matplotlib本地验证算法后再移植。 来源:专利CN107121542B+CN107255712B+CN111220801A+福州大学/电气技术2020年第21卷第4期