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    RGB圖像顏色檢測的Cd(II)濃度測量研究*

    2016-11-15 06:12:38胡衛(wèi)軍
    傳感器與微系統(tǒng) 2016年10期
    關(guān)鍵詞:顏色離子傳感器

    胡衛(wèi)軍

    (重慶市檢測控制集成系統(tǒng)工程實(shí)驗(yàn)室 重慶工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院,重慶 400067)

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    RGB圖像顏色檢測的Cd(II)濃度測量研究*

    胡衛(wèi)軍

    (重慶市檢測控制集成系統(tǒng)工程實(shí)驗(yàn)室 重慶工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院,重慶 400067)

    在實(shí)驗(yàn)中,鎘離子(Cd(II))與對(duì)硝基苯重氮氨基偶氮苯反應(yīng)的溶液隨著Cd(II)濃度從0.066 0~0.648 2 μg/mL會(huì)有顏色深淺的變化。為了探求顏色變化與Cd(II)濃度之間的關(guān)系,本研究包含了紅綠蘭(RGB)測量結(jié)構(gòu)、實(shí)驗(yàn)圖像采集、對(duì)實(shí)際采集的RGB圖像數(shù)據(jù)處理,其中重點(diǎn)在于RGB圖像處理中的圖像定位、圖像分割和RGB圖轉(zhuǎn)YUV圖時(shí)V值計(jì)算。最終通過非線性擬合得到顏色變化(V值)與Cd(II)五種濃度之間的關(guān)系服從指數(shù)函數(shù)關(guān)系。

    Cd(II); 紅綠蘭; 圖像分割

    0 引 言

    鎘離子(Cd(II)) 是一種廣泛存在于空氣、水和食物中的對(duì)人體健康危害極大的重金屬污染物[1],因而對(duì)Cd(II)的檢測具有重要的意義。目前測定Cd(II)的主要儀器或分析方法有:原子吸收光譜法、原子發(fā)射光譜法、ICP—質(zhì)譜法、X射線熒光光譜法、離子選擇性電極、伏安法及庫侖計(jì)等。這些測定方法對(duì)重金屬離子的檢測限都可達(dá)10-9級(jí),但這些方法一般是在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行,存在耗時(shí)、分析步驟復(fù)雜、分析儀器昂貴、采樣頻率低及樣品不易保存等缺點(diǎn)[2]。此外,Shweta C利用酞菁染料與酶的作用來進(jìn)行Cd2+和Cu2+的檢測[3]。李俊立等人基于Cd(II)和人血清白蛋白(HSA)之間的結(jié)合特征及機(jī)理采用熒光猝滅法定量檢測Cd(II)濃度[4]。胡衛(wèi)軍采用塑料光纖對(duì)Cd(II) 與對(duì)硝基苯重氮氨基偶氮苯反應(yīng)的溶液進(jìn)行吸收光譜采集和處理,測量下限可以達(dá)到0.004 7 μg /mL[5],并且對(duì)采用高斯函數(shù)來對(duì)離子敏光纖傳感器陣列進(jìn)行仿真[6]。在研究過程中,發(fā)現(xiàn)Cd(II) 與對(duì)硝基苯重氮氨基偶氮苯反應(yīng)的溶液顏色隨著Cd(II)濃度的增大會(huì)由淺變深。因而考慮通過對(duì)紅綠藍(lán)(RGB)顏色進(jìn)行檢測來實(shí)現(xiàn)Cd(II)濃度的測量。RGB顏色檢測已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。Senthilnath J等人采用RGB圖像進(jìn)行番茄的檢測[7]。Nguyen Tien Thanh等人采用RGB攝像機(jī)對(duì)蘋果進(jìn)行檢測[8]。說明這一方法是可行的。

    1 Cd(II) RGB測量結(jié)構(gòu)

    Cd(II)的測量結(jié)構(gòu)如圖1所示。當(dāng)4種濃度的Cd(II)與對(duì)硝基苯重氮氨基偶氮苯(C18H14N6O2)指示劑在反應(yīng)板中反應(yīng)后得到不同濃度RGB顏色信息,經(jīng)過對(duì)攝像頭采集的圖像信息進(jìn)行處理來確定Cd(II)的濃度與RGB顏色之間的關(guān)系。

    圖1 Cd(II)RGB測量結(jié)構(gòu)Fig 1 Structure of Cd(II) RGB measurements

    2 實(shí) 驗(yàn)

    選用中國國家有色金屬與電子材料分析測試中心濃度為1 000 μg/mL的Cd (II) 標(biāo)準(zhǔn)試劑進(jìn)行測試溶液配置,將Cd (II)與對(duì)硝基苯重氮氨基偶氮苯(C18H14N6O2)分別配置成0.066,0.131 7,0.327 3,0.436 3,0.648 2 μg/mL共5種濃度的溶液置于反應(yīng)板中,攝像頭采集的RGB圖像如圖2所示,從左至右分別對(duì)應(yīng)著前述5種濃度。

    圖2 5種濃度Cd(II)的RGB圖像Fig 2 RGB image of 5 concentrations of Cd(II)

    3 圖像數(shù)據(jù)處理

    由圖2可見,每個(gè)反應(yīng)板邊緣部分有背景光干擾,對(duì)RGB信息的提取會(huì)有影響,所以只需要截取中心部分圖像,這就需要先對(duì)反應(yīng)池每個(gè)中心進(jìn)行定位,即在圖2中找到各反應(yīng)池的圓心位置,那么首先要進(jìn)行圖像的二值化處理,經(jīng)過濾波后進(jìn)行定位然后再分割圖像。圖像數(shù)據(jù)處理的過程如圖3所示。以下的處理均用MatLab軟件實(shí)現(xiàn)。

    圖3 圖像數(shù)據(jù)處理流程Fig 3 Process of image data processing

    由于反應(yīng)板背景和顏色比較淡,直接灰度化再二值化的效果不理想。在此應(yīng)先將RGB圖轉(zhuǎn)換為HSV圖,其S層圖像如圖4所示。

    圖4 HSV圖的S層圖像Fig 4 S layer image of HSV image

    在此基礎(chǔ)上將圖4二值化得到圖5所示二值化圖像。

    圖5 二值化圖像Fig 5 Binary image

    如圖5所示,Cd(II)d的各濃度二值化圖像疊加著很多高頻噪聲信息,會(huì)影響最終的各反應(yīng)池中心定位。在此采用50×50中值濾波的方式對(duì)二值化圖像做平滑處理,得到圖6。可以明顯地看到去噪后圖像的噪點(diǎn)基本消除,信噪比有較大的改善。

    圖6 中值濾波后二值化圖像Fig 6 Binary image after median filtering

    在此基礎(chǔ)上,采用regionprops()函數(shù)[9]求得反應(yīng)池圓心位置。該函數(shù)在MatLab中是用來度量圖像區(qū)域?qū)傩缘暮瘮?shù)。其屬性“Centroid”表征每個(gè)區(qū)域的質(zhì)心(重心)。通過調(diào)用該函數(shù),可以得到第四個(gè)和第五個(gè)反應(yīng)池圓心位置的像素坐標(biāo)分別為(986,155)和(1263,155),根據(jù)反應(yīng)池的結(jié)構(gòu)可以分別得到第一個(gè)、第二個(gè)和第三個(gè)反應(yīng)池的圓心位置坐標(biāo)為(155,155),(432,155),(709,155)。各反應(yīng)池中心位置如圖7中“*”所示。

    圖7 反應(yīng)板中心位置標(biāo)記Fig 7 Center location marker of reaction plate

    以上述5個(gè)坐標(biāo)為中心,以51像素值為邊長在RGB原圖上分割出如圖8所示正方形區(qū)域圖形分別對(duì)應(yīng)這5種不同濃度的圖形。

    圖8 分割圖像Fig 8 Splited image

    根據(jù)得到Cd(II)的5種濃度的RGB圖,通過取每一個(gè)正方形區(qū)域圖像的R,G,B的平均值,得到如表1所示的RGB分量平均值。

    表1 RGB分量均值表

    將各濃度的RGB值分別代入RGB彩色模型轉(zhuǎn)YUV模型的式(1)[10]中計(jì)算V值,將得到的V值與對(duì)應(yīng)的濃度進(jìn)行非線性擬合

    V=0.615R-0.515G-0.100B

    (1)

    圖9 Cd(II)V值擬合曲線Fig 9 Fitted curve of V value of Cd(II)

    擬合曲線為y=-74.845 3exp(-x/1.398 64)+87.784 22,擬合相關(guān)系數(shù)R2為0.962 15,擬合度比較高。

    4 結(jié) 論

    本文對(duì)Cd(II)與敏感試劑在反應(yīng)板上反應(yīng)后生成絡(luò)合溶液的RGB圖像進(jìn)行采集。經(jīng)過對(duì)RGB圖像進(jìn)行一系列的處理得到Cd(II)的5種濃度對(duì)應(yīng)的RGB圖的V值來反映各種濃度圖像的顏色變化,在此基礎(chǔ)上通過非線性擬合研究得到V值與5種濃度之間的關(guān)系服從指數(shù)表達(dá)形式,擬合的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.962 15。通過這種方法的測量濃度范圍為0.066 0~0.648 2μg/mL。對(duì)Cd(II)的RGB圖像顏色信息處理的研究為研究其他重金屬離子的濃度檢測以及重金屬離子敏傳感器陣列的研究提供了良好的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。

    [1] 吳 剛,劉月明,樓 俊.光纖水質(zhì)傳感器的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J].傳感器與微系統(tǒng),2012,31(10):6-8,15.

    [2] 方惠群,于俊生,史 堅(jiān).儀器分析[M].北京:科學(xué)出版社,2002.

    [3]ShwetaC,DeepenP,PankajV.Spectroscopicinvestigationofsulfonatephthalocyaninetoprobeenzymereactionsforheavymetalsdetection[J].JournalofHazardousMaterials,2010,173:253-257.

    [4] 李俊立,楊葉子,劉華榮,等.熒光猝滅法定量檢測鎘離子濃度的可行性研究[J].中國衛(wèi)生檢驗(yàn)雜志,2015,25(3):320-322.

    [5] 胡衛(wèi)軍.基于塑料光纖的Cd(II) 傳感器吸收光譜信號(hào)處理研究[J].傳感器與微系統(tǒng),2015,34(9):11-16.

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    [7]SenthilnathJ,DokaniaAkanksha,KandukuriManasa,etal.Detectionoftomatoesusingspectral-spatialmethodsinremotelyensedRGBimagescapturedbyUAV[J].BiosystemsEnginee-ring,2016,146:16-32.

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    [10] 程 星,吳 金,陸生禮,等.色彩空間RGB與YUV轉(zhuǎn)換的硬件設(shè)計(jì)[J].電子器件,2007,30(2):661-663.

    胡衛(wèi)軍(1977-),湖南汝城人,工學(xué)博士,副教授,主要研究方向?yàn)樯瘋鞲屑夹g(shù)、信號(hào)處理技術(shù)和測控技術(shù)與儀器等。

    Research on measurement of Cd(II) concentration based on color detection of RGB image*

    HU Wei-jun

    (Chongqing Engineering Laboratory for Detection,Control and Integrated System,College of Computer Science and Information Engineering,Chongqing Technology and Business University,Chongqing 400067,China)

    It is discovered that the color of the reaction solution between Cd(II) and 1-(4-nitrophenyl)-3-[4-(phenylazo) phenyl]-1-triazen changes corresponding to the change of Cd(II) concentration from 0.066 0 μg/mL to 0.648 2 μg/mL in experiments.For hunting for relationship between color changes and Cd(II) concentrations,the research includes measurement structure,image acquisition of experiments,data process of RGB image acquired.Among them,the keys of image processing in RGB images are the image positioning,image segmentation andVvalues calculation when RGB format transformed to YUV format.Utilizing the non-linear fitting,relationship between color changes (Vvalues) and five concentrations of Cd(II) obeys the exponential functions.

    Cd(II); red,green,blue(RGB); image segmentation

    2016—08—08

    重慶市檢測控制集成系統(tǒng)工程實(shí)驗(yàn)室開放課題

    10.13873/J.1000—9787(2016)10—0017—03

    O 657

    A

    1000—9787(2016)10—0017—03

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