本发明专利技术涉及试纸颜色分析技术领域，具体涉及一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，具体包括如下步骤：首先相机定时积分得到色块RGB数据，将其输入颜色校准矩阵得到标准色和校准值，然后进入待检项循环查找是否仍有待检项目，若有则运动至下一检测色块，进行同时长的颜色积分得到RGB数据，然后结合校准值得到校准RGB数据，进入分析模块后先将RGB数据转换为LAB空间数据，进行同色系判断，若在同一色系则计算Lab空间欧式距离，直接查找最近邻色，若不属于同色系则采用色差比较算法加以优化进行色差比较选出最小色差色；然后查找对应样本浓度值作为检测结果，最后返回循环直至所有项目检测完成后退出循环。循环直至所有项目检测完成后退出循环。
【技术实现步骤摘要】
一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法
[0001]本专利技术涉及试纸颜色分析
，具体涉及一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法。
技术介绍
[0002]尿干化试纸条自动识别检测样本物质浓度技术是实现尿液检测自动化与智能化的关键技术，也适用于其他试剂比色及试剂卡的自动识别，如阴道炎五联检试剂的过氧化氢、白细胞脂酶、β
‑
氨基半乳糖苷酶、唾液酸苷酶、PH值等项目检测。
[0003]目前，尿干化试纸条多采用人工比色或RGB颜色比色或反射光电比色法，人工比色存在效率低、依赖经验、无法量化、易疲劳等问题，RGB比色因为颜色RGB空间距离无法代表真实色差，且易受颜色亮度影响，导致算法复杂、结果不稳定、可靠性低等问题，反射光电比色法一般只能适用少数几种品牌和规格的干化学试纸条，由于尿干化学试纸条的不同批次之间存在差别，会造成检测结果有较大偏差，此外仪器需要频繁校准，一旦发现有偏差，需要仪器厂家技术人员修改仪器硬件电路参数或直接更换光学配件，此外由于设备之间的差别，一台设备采集的标准数据库拷贝到另一台设备中作为标准数据库时，可能会由于设备之间的误差导致最终的检测结果不准确。
[0004]因此如何采用精简的方法实现尿干化试纸条的稳定、准确的颜色识别及比色是目前有待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的通过以下技术方案来实现：
[0006]本专利技术提出一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，具体包括如下步骤：<br/>[0007]S1：通过采集模块采取试纸条图像，并对试纸条图像进行预处理，得到样本图像；
[0008]S2：提取样本图像中的第一序列色块的RGB数据，将第一序列色块的RGB数据输入颜色校准矩阵，输出色块RGB数据和校准值，并将校准值记录，将色块RGB数据输入分析模块；
[0009]S3：分析模块将输入的色块RGB数据转换成若干个点RGB数据，并通过主色分析，得到主色块RGB数据；
[0010]S4：分析模块将主色色块RGB数据转换成LAB数据，得到待检测数据，并进行同色分析：
[0011]若为同色系，则依次计算待检测数据与标准数据库中不同浓度色块的LAB颜色空间欧式距离，得到最近邻色，并转换成对应浓度输出为检测结果；
[0012]若不为同色系，则将待检测数据依次与标准数据库中不同浓度色块的LAB数据输入色差比较算法，计算得到最近邻色，并转换成对应浓度输出为检测结果；
[0013]S5：分析模块对样本图像进行待检测项分析：
[0014]若存在待检测项，则提取样本图像中下一序列色块的RGB数据，并根据当前记录的校准值对下一序列色块的RGB数据进行校准，并输入分析模块，执行S3；
[0015]若不存在待检测项，分析模块依次输出所有的检测结果，并清除当前记录的校准值。
[0016]优选的，S1中，包括采集步骤和预处理：
[0017]S11：设定采集模块的定时积分时间，采集试纸条图像；
[0018]S12：对采集到的试纸条图像进行二值化处理、开运算、闭运算以及试纸条定位与矫正。
[0019]优选的，所述二值化处理包括：
[0020]S121：将试纸条图像转换成灰度图；
[0021]S122：对灰度图采用最大类间自动阙值分割法进行二值化处理。
[0022]优选的，所述试纸条定位与矫正包括：
[0023]S123：采用Canny轮廓算法结合面积筛选查找试纸条轮廓，并计算出轮廓的最小外接矩形，确定试纸条的位置与角度；
[0024]S124：通过仿射变换矫正试纸条的位置及角度，对试纸条进行畸变及方向矫正。
[0025]优选的，S3中，主色分析包括：
[0026]S31：将若干个点RGB数据转换为LAB数据；
[0027]S32：将若干个LAB数据做K聚类，其中K＝1；
[0028]S33：将计算得到的聚类中心作为色块主色，并转换为RGB数据，绘制出主色色块图像。
[0029]优选的，S4中，不为同色系时：
[0030]S41：对校准后的RGB数据进行加权计算，其中k1、k2、k3分别是待检测色块对应RGB三基色的权重，权重根据定标实验数据统计得到；
[0031]S42：将加权后得到的R'G'B'数据转换为LAB数据进行计算；
[0032]S43：计算L
*
、a
*
、b
*
、计算公式为其中，X、Y、Z是主色块的三刺激值，X0、Y0、Z0是标准数据库中不同标准浓度色块的三刺激值；
[0033]S44：计算L'、a'、C'、h'、G，计算公式为其中，C'是心理彩度，h'是心理色相角，G是Lab颜色空间的轴的调整因子；
[0034]S45：计算ΔL'明度差、ΔC
’
ab
彩度差、ΔH'
ab
色相差，计算公式为
[0035]S46：计算S
L
、S
C
、S
H
权重系数、T和R
T
，计算公式为
[0036][0037]S47：逐个计算主色块与标准数据库中不同标准浓度色块的色差，计算公式为
[0038]得出最小色差，其中，表示总色差，K
L
＝K
C
＝K
H
＝1；
[0039]S48：将最小色差对应的标准数据库中对比色块的浓度作为结果输出。
[0040]本专利技术提出的一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，具有以下有益效果：
[0041](1)本专利技术能够完全排除外界所有干扰，无需更好的硬件条件要求，即可实现尿干
化试纸条的自动识别；
[0042](2)本专利技术能够实现尿干化试纸条的自动定位、矫正与识别分析，采用基于LAB颜色模型的人眼色差对比模型，实现尿干化试纸条准确、稳定的自动识别，经质控验证，结果满足实用要求。
附图说明
[0043]图1是本专利技术涉及的数据采集与处理算法流程图；
[0044]图2是本专利技术采集的试纸条图；
[0045]图3是本专利技术的ROI图；
[0046]图4是本专利技术的二值化图；
[0047]图5是本专利技术经过开闭运算后的二值化图；
[0048]图6是本专利技术轮廓定位及矫正后试纸条图；
[0049]图7是本专利技术颜色校准矩阵后输出的归一化图；
[0050]图8是本专利技术的各色块主色图。
具体实施方式
[0051]下文将结合具体实施例对本专利技术的技术方案做更进一步的详细说明。下列实施例仅为示例性地说明和解释本专利技术，而不应被解释为对本专利技术保护范围的限制。凡基于本专利技术上述内容所实现的技术均涵盖在本专利技术旨在保护的范围内。
[0052]除非另有说明，以下实施例中使用的原料和试剂均为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：通过采集模块采取试纸条图像，并对试纸条图像进行预处理，得到样本图像；S2：提取样本图像中的第一序列色块的RGB数据，将第一序列色块的RGB数据输入颜色校准矩阵，输出色块RGB数据和校准值，并将校准值记录，将色块RGB数据输入分析模块；S3：分析模块将输入的色块RGB数据转换成若干个点RGB数据，并通过主色分析，得到主色块RGB数据；S4：分析模块将主色色块RGB数据转换成LAB数据，得到待检测数据，并进行同色分析：若为同色系，则依次计算待检测数据与标准数据库中不同浓度色块的LAB颜色空间欧式距离，得到最近邻色，并转换成对应浓度输出为检测结果；若不为同色系，则将待检测数据依次与标准数据库中不同浓度色块的LAB数据输入色差比较算法，计算得到最近邻色，并转换成对应浓度输出为检测结果；S5：分析模块对样本图像进行待检测项分析：若存在待检测项，则提取样本图像中下一序列色块的RGB数据，并根据当前记录的校准值对下一序列色块的RGB数据进行校准，并输入分析模块，执行S3；若不存在待检测项，分析模块依次输出所有的检测结果，并清除当前记录的校准值。2.根据权利要求1所述的一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，其特征在于，所述S1中，包括采集步骤和预处理：S11：设定采集模块的定时积分时间，采集试纸条图像；S12：对采集到的试纸条图像进行二值化处理、开运算、闭运算以及试纸条定位与矫正。3.根据权利要求2所述的一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，其特征在于，所述二值化处理包括：S121：将试纸条图像转换成灰度图；S122：对灰度图采用最大类间自动阙值分割法进行二值化处理。4.根据权利要求2所述的一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，其特征在于，所述试纸条定位与矫正包括：S123：采用Canny轮廓算法结合面积筛选查找试纸条轮廓，并计算出轮廓的最小外接矩形，确定试纸条的位置与角度；S124：通过仿射变换矫正试纸条的位置及角度，对试纸条进行畸变及方向矫正。5.根据权利要求1所述的一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰佳，王力宇，
申请(专利权)人：长沙协大生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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