李怡燃,庞春颖,常知强

(长春理工大学生命科学技术学院，长春 130022)

1 引 言

目前医院的尿检仪器主要采用光电比色法来进行颜色的识别，该方法易受到环境光变换影响，分辨率低，误差大。为此，研究人员提出了基于图像处理的方法，通过摄像头对试剂带进行拍照，然后准确定位试纸条上反应块的边缘，最后通过建立各反应块灰度值与指标浓度间的关系模型来获得各项检测参数。通过该原理研发的仪器检测速度快、精度高、体积小、易操作，具有较高的性价比。

基于图像处理算法研发的尿检仪器，决定其检测精度的一个先决条件是试纸条图像边缘的准确定位，为此，很多研究者提出了不同的检测方法。吉林大学宋佳等人选取Roberts来提取尿液试纸条的边缘，该方法获取的边缘较粗，定位不够准确[1]。吉林大学张萍等人研究了基于彩色图像处理的干式生化分析技术，对颜色的R、G、B三个分量进行分析且选用模糊C均值聚类算法进行处理，明显提高了检测精度，但此聚类算法复杂，降低了运算速度[2]。Antonio等人研究了一种基于手机平台的便携式分析仪，使用内置相机来捕获比色化学传感器的图像，使用定制开发的软件应用处理图像以获得色调值，得到了较为准确的结果，但其边缘检测算法选用一维边缘检测算子，导致检测精度较低[3]。Karam等人研发了一种基于智能手机的尿液试剂条读取器，用于快速和准确地筛选尿液中的白细胞酯酶和亚硝酸盐，此设备节省时间且经济实用，但只能检测两项指标，不具普适性[4]。……