RGB檢測方法研究進展

劉國宏， 于競翔， 任麗君

(陸軍防化學院，北京 102205)

1 前言

自本世紀以來，基于RGB(其中R代表紅色，G代表綠色，B代表藍色)檢測的分析方法得到越來越多研究人員的關(guān)注[1 - 3]。隨著能夠記錄物體顏色特征圖像的數(shù)碼產(chǎn)品的不斷發(fā)展普及，使用數(shù)碼產(chǎn)品，比如數(shù)碼相機[4]、掃描儀[5]和手機[6]等，人們已經(jīng)建立簡便、快速的現(xiàn)場檢測RGB的分析方法。

目前，我國化學事故頻發(fā)，化學恐怖威脅嚴重，需要發(fā)展現(xiàn)場快速檢測方法[7]。傳統(tǒng)的分析方法多采用經(jīng)典的化學分析及儀器分析，這些方法均需要取樣至實驗室進行分析，費時費力，不易現(xiàn)場作業(yè)，尤其對于突發(fā)事件，傳統(tǒng)的實驗室方法無法快速應對，不能夠滿足現(xiàn)場快速定量分析的要求。RGB檢測方法則是以生成有色化合物的顯色反應為基礎(chǔ)，通過比較或測量生成的有色物質(zhì)溶液顏色RGB值來確定待測組分含量的方法，具有快速、準確、簡便和穩(wěn)定等特點，可以在現(xiàn)場快速定性定量檢測中發(fā)揮重要作用。

2 RGB檢測原理

顏色空間主要包括有RGB、CMY、CMYK、Lab、HSV、HSI和YUV等空間。在這些顏色空間中，RGB空間是最基本的顏色空間，它也是最常用的顏色空間[8]。RGB空間是所有基于光學原理的設備所采用的色彩空間[9]，與其他空間相比，RGB空間表示的色域更廣，能夠顯示更多顏色。其他的顏色空間，也都可以通過RGB空間轉(zhuǎn)化而來。RGB空間的三種基本顏色就是紅、綠、藍。RGB空間的顏色是一種加成色，對于三種基色的光，當它們按不同比例混合時，會形成不同顏色。三個成分的值的范圍都是0到255，當它們以不同的比例混合時，就可以組合出2563種顏色。

白光是一切顏色的基礎(chǔ)，通過RGB三原色濾色鏡可將其分解成RGB三原色。等量RGB三原色的混合又可復原為白色。在加法混色中其基本規(guī)律是由格拉斯曼在1854年提出的，稱為格拉斯曼顏色混合定律，是目前顏色測量的理論基礎(chǔ)。根據(jù)格拉斯曼定律[10]，由三種顏色(三原色)混合能產(chǎn)生任意顏色，三原色可以選取，但必須相互獨立，即其中任何一種原色不能與其余兩種原色相加混合得到，目前最常用的是紅(R)、綠(G)、藍(B)三原色，色配中所需要的三原色數(shù)量稱為三刺激值，可得顏色匹配方程：

C(C)=R(R)+G(G)+B(B)

(1)

(2)

任何顏色都可視為不同的單色光混合而成，因此光譜三刺激值作為顏色色度計算的基礎(chǔ)。光譜的色品坐標為

(3)

3 RGB檢測手段

光電積分法、分光光度法和目測法是常用的RGB顏色檢測方法[12]。近年來，一種稱之為數(shù)碼成像比色分析[13]的方法正在慢慢進入人們的視線。目前，RGB顏色的檢測分為檢測光源的顏色和檢測物體的顏色[14]。物體顏色檢測可分為熒光物體檢測和非熒光物體檢測，而在實際生產(chǎn)、生活和科研中，較多涉及的是非熒光物體的顏色檢測。

3.1 目測法

目測法是通過人眼識別顏色，主要用于比較待測物的顏色與標準顏色之間的差異，實際操作時則需要在標準照明光源下進行。其主要缺點為：需要長時間保持穩(wěn)定的照明；具有一維標尺的均色系統(tǒng)，且用作檢測對比的參照物需要具有單色彩變化均勻的特點；需要穩(wěn)定的觀察測量操作者。參與識別顏色的專業(yè)人員需要具有高度的辨別能力，并能夠區(qū)分微小色差。同時，顏色檢測識別時容易受到檢測人員主觀心理因素的影響[15]。由于這種方法的準確性和檢測效率低，因此很少使用。

3.2 光電積分法

光電積分法[16]是20世紀60年代儀器顏色測量中常見的方法。光電積分法不是測量某一波長的三刺激值，而是在整個測量波長區(qū)間內(nèi)，通過積分測量測得樣品的三刺激值X、Y、Z，再由此計算出樣品的色品坐標等參數(shù)。只是檢測RGB三基色的比例，忽略或者說不考慮光強的影響。在實際檢測的過程中，通過濾光片將待測物體反射的光中的紅、綠、藍三原色過濾出來。當檢測器接收到光刺激時，把待測物體反射的光譜響應與CIE標準色度的光譜三刺激值相匹配，就可以測量出待測物體顏色的三刺激值。這種方法具有一定的精度，測色的速度比較快，測量范圍寬。測量儀器的傳感器模塊精度與CIE曲線的吻合情況通常是有限的，并且也普遍存在一些小的誤差偏離?；谶@一原理的新型顏色傳感器芯片以及產(chǎn)生連續(xù)光譜的新型LED的推出，使開發(fā)低成本、便攜式、高性能的測色儀器成為可能。

3.3 分光光度法

分光光度法，又稱三刺激值法，是使用三原色的透射光強度來檢測[17]。分光光度法的基礎(chǔ)是朗伯-比爾定律。分光光度法測量顏色主要是測量物體透射的光譜功率分布或者物體本身的特性，然后用這些光譜測量數(shù)據(jù)通過計算得到物體在各種標準光源和標準照明體下的三刺激值。這種方法精準度較高，可以制成自動化的測量設備。但是，在數(shù)據(jù)處理過程上較為復雜，并且需要精確地計算待測物的光譜?；诜止夤舛确ǖ念伾珳y量儀器大多數(shù)需要恒定光源，需要高性能微處理器，需要測量數(shù)據(jù)較多，需要復雜的數(shù)學運算。

3.4 數(shù)碼成像比色法

通過利用數(shù)碼設備記錄與待測成分濃度直接相關(guān)的顏色，并通過一定方式將顏色的深淺進行數(shù)值化來表示。數(shù)碼成像比色法的具體過程是，首先用硬件設備進行拍照得到圖像，然后用軟件對圖像進行處理。拍照過程中可應用不同的成像硬件設備得到分析物的圖像，如網(wǎng)絡攝像頭、數(shù)碼相機、掃描儀、手機等?？梢酝ㄟ^Adobe Photoshop、Image J、MATLAB、Image Processing Toolbox、Image Color Picker、Color Assist等軟件對數(shù)字圖像進行數(shù)據(jù)處理。該方法具有靈活方便，同時也具有一定的測量精度。所用儀器具有一定的便攜化、小型化、快速化，對于其他方法不能使用或者不便使用的場所，起到一個補充的作用。這一類的研究在一定程度上為便攜式檢測起到了積極的推動作用。

4 RGB檢測的應用

溶液的顏色值與溶液的濃度有關(guān)。通常，溶液顏色與分析物濃度之間的相應關(guān)系通過適當?shù)幕瘜W反應確定。通過RGB顏色檢測裝置，獲得待測溶液中R、G和B三個刺激值。用標準的已知濃度的溶液進行比色測試，利用R、G、B值，得到標準溶液的RGB值與濃度所成的相應的函數(shù)關(guān)系，然后可以定量檢測未知濃度的樣品[18]。

4.1 無機物的檢測

4.1.1 無機小分子2017年，Amirjani等[19]提出了一種快速直觀的智能手機比色法測定氨的方法。其機理是在含有銀納米顆粒的溶液中加入氨，形成銀氨絡合物，導致溶液外觀顏色的變化(黃色溶液轉(zhuǎn)變?yōu)闊o色溶液)。紫外-可見分光光度計可以跟蹤溶液顏色強度的變化，同時使用智能手機借助免費軟件OSnap獲取圖像，通過Image J軟件提取RGB值。根據(jù)吸光度A=-log(Ichannel/I0)，其中Ichannel為對應信道的強度(紅、綠、藍)，I0為空白值的強度，對校正曲線的斜率進行分析，找到合適的通道，從而得到更好的線性擬合吸光度值,進而得到確定氨濃度的校準方程。紫外-可見分光光度計和RGB法成功測定了濃度范圍為10～1 000 mg/L的氨，檢出限分別為180 mg/L和200 mg/L，回歸率可以達到92%～112%。所研制的比色傳感器的響應時間約為20 s。

2011年，de Sena等[20]建立了一種簡單、快速、低成本的基于視頻圖像分析的檢測低濃度BaSO4沉淀的方法。作者分別測量了2.5、5.0、7.5、10、15、25、100、150、200、250 mg/L的BaSO4懸浮液。在圖像的采集時采用PC網(wǎng)絡攝像頭(Philips SPC 900NC)實時采集圖像。該方法具有很好的重復性和線性，比標準濁度法具有更高的靈敏度。該方法為無機鹽沉淀的研究和有機化合物的結(jié)晶檢測提供了一種簡單的方法。

近年來，基于RGB顏色設備的檢測方法也被應用在氨氣[21]、二氧化碳[21]、肼[22]、硫化氫[23]、氧氣[24 - 27]、過氧化氫[28]等檢測中，為無機小分子的檢測提供了更加簡單、快捷、準確的方法。

4.1.2 陽離子2014年，F(xiàn)irdaus等[29]用數(shù)字圖像比色法測定鉻和鐵。鉻的比色測定是基于Cr(Ⅵ)與1,5-二苯并卡巴嗪反應，產(chǎn)生紫紅色絡合物，最大吸收峰為540 nm。鐵的測定是基于Fe(Ⅲ)與KSCN反應產(chǎn)生橙紅色的絡合物，最大吸收峰為480 nm。通過使用Matlab軟件從數(shù)碼相機采集的數(shù)字圖像中提取RGB數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建定量測定Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)的校準曲線。在實驗中，使用已知濃度的Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)(0.6 mg/L)，以分光光度法為參照，對所提方法的準確度進行了評價，兩種金屬離子的相對誤差均優(yōu)于2.5%。但是該方法的缺點是，檢測限不足。

2018年，Li等[30]提出了基于三角形銀納米片快速、靈敏和選擇性檢測Hg(Ⅱ)的方法。Hg(Ⅱ)的比色檢測是通過測量蝕刻三角形銀納米片前后RGB圖像的顏色變化來進行的，只需要數(shù)碼相機進行數(shù)據(jù)采集，Photoshop軟件進行RGB變量提取和數(shù)據(jù)處理即可。該方法檢測限為0.35×10-9mol/L。該方法具有較好的選擇性和抗干擾性，在樣品分析中與標準值吻合較好。

在鎳(Ⅱ)[31]、鉛(Ⅱ)[32]、銨根離子[33]、鈣(Ⅱ)[34]、鈦(Ⅳ)[35]、釷(Ⅳ)[36]、鐵(Ⅲ)[37,38]、鈷(Ⅱ)[37]、錫(Ⅱ)[37]、銅(Ⅱ)[39]等陽離子的檢測中，基于RGB的檢測方法同樣應用廣泛，并且獲得較好的效果。

Apyari等[41]建立以聚合物偶氮染料為顯色劑測定亞硝酸鹽的方法。通過偶氮化聚氨酯泡沫與3-羥基-7,8-芐基-1,2,3,4-四氫喹啉的偶氮聯(lián)苯反應得到聚合偶氮染料。選擇了亞硝酸鹽測定靈敏度最高的比色坐標。比色坐標與亞硝酸鹽在水溶液中的濃度的標準曲線可用一階指數(shù)表示，即y=y0+Ae-c/t，其中y0、A、t為回歸方程的參數(shù)，描述了曲線的位置和形狀；y是R、G或B坐標在0到255之間變化；c是被亞硝酸鹽的濃度，單位μg/mL。對亞硝酸鹽的檢測限為1 μg/mL。

4.2 有機物的檢測

4.2.1 一般有機物2019年，Nguyen等[42]開發(fā)了一種一次性的高精度、高選擇性、低成本的基于紙張的探針，并且根據(jù)顏色的變化來檢測氣態(tài)胺化合物。作者使用自制的智能手機應用程序從圖像中提取的RGB值來分析探針的顏色。比色探針對胺類化合物的檢測具有良好的準確性、快速的響應性和高選擇性。該方法可以用于檢測乙醇胺、二甲胺和三甲胺氣體。2019年，Leng等[43]提出了一種簡便、快速、靈敏、選擇性好的通過HAuCl4和NaOH測定林可霉素的方法。在水和實際樣品中，該比色法的檢出限低至1.0×10-6mol/L。建立的方法對環(huán)境水和牛奶中林可霉素的檢測具有很大的潛力。

2010年，Steiner等[44]報道了采用對胺特異性反應顯色試劑作為探針和綠色熒光染料(對胺不敏感)作為參照的RGB檢測方法。這種方法能夠快速測定伯胺，特別是生物胺。該方法采用數(shù)碼相機獲得數(shù)字圖像，提取RGB顏色信息。檢測過程中，采用目測與數(shù)碼相機結(jié)合的方式進行準確的定量分析。2008年，Apyari等[45]利用數(shù)碼相機和計算機軟件估算聚氨酯泡沫與不同有機化合物偶氮偶聯(lián)反應合成的聚合物偶氮化合物的色強。該方法的優(yōu)點在于操作簡單、靈敏度高、成本低廉和高效。2007年，Alimelli等[46]利用數(shù)字掃描儀和數(shù)碼相機對紅酒中的多酚類物質(zhì)進行測定，并且闡述了顏色的色調(diào)和強度在一定程度上與多酚的種類、含量及其在老化過程中的變化有關(guān)。

4.2.2 生化物質(zhì)2016年，Kostelnik等[47]研究了在明膠基質(zhì)中固定化乙酰膽堿酯酶(AChE)，并采用酚紅作為乙酰膽堿酯酶活性的指示劑，建立了一種與攝像裝置兼容檢測他克林的方法。AChE把乙酰膽堿分解成膽堿和乙酸，培養(yǎng)基的pH值發(fā)生改變，導致酚紅顏色變化。作者使用手機拍照，對圖像的RGB值進行了分析。該方法檢測限為1.1×10-9mol/L。

2011年，Krissanaprasit等[48]提出了一種基于Y形捕獲探針的同時分析三種DNA的新方法。該方法通過三種DNA目標物與熒光標記相結(jié)合，得到彩色編碼，再用RGB方法進行分析。采用這種方法對致病性菌株大腸桿菌、霍亂弧菌和沙門氏菌的基因序列進行半定量檢測。同年，Ornatska等[49]以納米CeO2為比色探針對葡萄糖進行測定，該方法對葡萄糖的檢測具有較高的靈敏度，在人體血清樣品中取得了良好的檢測效果。2014年，Chun等[50]以葡萄糖氧化酶和辣根過氧化物酶作為葡萄糖生物傳感原理測定葡萄糖。在實驗中，為了確認檢測區(qū)域信號強度的變化，通過智能手機拍照圖像獲得RGB值，在幾分鐘內(nèi)精確地測定了人血清中的葡萄糖。2013年，Yang等[51]使用便攜式掃描儀對血樣進行數(shù)字化分析，有效測定了血液中血紅蛋白的含量，對于診斷貧血具有積極的意義。Bang-iam等[52]和Kucheryavskiy等[53]應用數(shù)碼相機分別完成對天然膠乳、醫(yī)用膠乳手套蛋白含量和牛奶中蛋白質(zhì)的測定。

4.2.3 色素2019年，Damirchi等[54]提出了一種簡便、新穎的動態(tài)分光光度法測定艷綠(一種堿性染料)的方法。作者利用紫外-可見分光光度計-二極管陣列檢測器和數(shù)碼相機記錄了亮綠色與Triton X-100的動力學相互作用的情況。實驗結(jié)果表明，亮綠分別可在1.0～12.0 mg/L、1.0～10.0 mg/L的范圍內(nèi)測定，分光光度計檢出限為0.047 mg/L,數(shù)碼相機檢出限為0.037 mg/L。該檢測方法已成功地應用于紡織染料廢水和金魚養(yǎng)殖廢水中三苯基甲基化染料干擾下的亮綠測定。

2013年，Kehoe等[55]測定了藍色食用色素、檸檬酸橙運動飲料和氯化鐵的濃度。在該實驗中，作者應用了Casio數(shù)碼相機、Nikon Cool Pics L120和Samsung Galaxy SⅢ手機等采集實驗圖像。在圖像處理中，應用到了Image J、Adobe Photoshop、Image Color Picker軟件。最后，依據(jù)朗伯-比耳定律，通過吸光度A=-log(In/Iblank)與物質(zhì)濃度的關(guān)系對待測物質(zhì)進行了測定。

2014年，Botelho Bruno等[56]應用CanoScan LiDE 110平板掃描儀作為圖像的采集手段，運用多元圖像分析法檢測飲料中的色素日落黃，線性范圍為7.8～39.7 mg/L，相對誤差小于10%。

4.2.4 易燃易爆物2012年，Choodum等[57]建立了RGB快速檢測三硝基甲苯(TNT)的方法。以奈斯勒試劑作為顯色劑，研究從每個標準溶液中獲得紅色、綠色和藍色的平均強度，用標準方法計算TNT檢測限。除了G與TNT濃度的關(guān)系的線性范圍為1～25 mg/L，其他的線性關(guān)系都為1～50 mg/L，最終測定了土壤中的TNT含量。2013年，Belyaevaa等[58]應用普遍使用的通訊工具IPhone 4.0作為檢測設備，檢測汽油添加劑N-甲基苯胺含量，同樣得到了良好的線性關(guān)系。

4.2.5 毒物2019年，Dennison等[59]在基于紙張的雙發(fā)光銥-銪(Ir(Ⅲ)-Eu(Ⅲ))的雙金屬配合物中添加G類和V類的有機磷毒劑和模擬劑，在化合物類別和化合物類型上均有不同的響應。在實驗中發(fā)現(xiàn)，該響應是復雜的，不僅與改變紅色Eu(Ⅲ)和藍色Ir(Ⅲ)發(fā)光成分之間的平衡有關(guān)，而且還與其他因素，如分析物的揮發(fā)性、濃度和紫外吸收有關(guān)。同時，該團隊對發(fā)光的顏色變化的程度進行了比色分析，指出其顏色變化與RGB的輸出隨時間的變化有關(guān)。

2019年，Venkatesan等[60]通過視覺測試、紫外-可見分光光度法和基于智能手機的RGB工具檢測氰根離子(CN-)?；谥悄苁謾C的RGB工具可實時分析檢測的CN-濃度。采用分光光度法、試紙帶和RGB顯色儀對不同樣品中的CN-含量進行分析，均達到了較好的測量結(jié)果。同年，Kangas等[61]研制了一種比色檢測陣列來識別化學戰(zhàn)劑模擬劑。該比色陣列的微型化允許更少的傳感器和分析物品的消耗，以及更快的分析RGB數(shù)據(jù)。同時，該作者提出未來使用紙基板替代傳感器或者實驗室儀器，通過智能手機成像的方法，在未來識別化學戰(zhàn)劑和危險化學品分類等方面存在極大潛力。

5 展望

由于目前有關(guān)數(shù)碼攝像產(chǎn)品作為定量分析工具使用時，顏色的解析往往需要在電腦上完成的。這種解析方式經(jīng)過將拍攝的數(shù)據(jù)向電腦傳輸、解析區(qū)間的選定、數(shù)據(jù)的記錄等環(huán)節(jié)，破壞了攝像結(jié)果的快速迅捷的優(yōu)點。為此，尋找合適的顯色試劑、高效快速解析方法以及便攜式RGB儀器設備，并將其應用到化學、醫(yī)學、農(nóng)林、反恐和化學應急救援等領(lǐng)域中是一項非常有意義的工作。