|易操作、好推广！以智能手机为平台的荧光免疫层析定量检测装置( 二 )
为了提高试条图像数据的一致性 ， 系统应消除外界光线的干扰 ， 整个光路尽可能空间密闭[11] 。 采集图像时所需要的照明光线 ， 由340nm波长的激发光源提供 。 取景口加装微距镜 ， 将暗盒高度从7cm缩小到3.5cm；微距镜前添加中心波长610nm的滤光镜 ， 减小其他波长的光线对荧光的影响；荧光暗盒内部部分区域贴上漫反射片 ， 延长光路并增大LED照射范围 。
2.1 Android软件设计
本文设计的检测装置软件 ， 基于Android Studio平台开发 ， 同时借助OpenCV计算机视觉库、LitePal开源Android数据库进行图像分析及数据处理 。 以高精度、高效率、友好的人机交互体验为目标 ， 提高不同Android版本、终端设备间的兼容性 ， 为后期的大面积推广应用做准备 。
软件流程如图3所示 ， 图中图像处理环节：调用截图函数对试条图像进行剪切 ， 以获得试条观察窗部分的图像；再使用OpenCV计算机视觉库的降噪函数进行图像降噪处理 。
人机交互流程如图4所示 ， 整个程序以主页面为中心枢纽 ， 首页可跳转至历史记录显示页面 ， 方便用户查询数据 ， 同时也支持触发程序主页面 。 主页面内包含程序的主要功能 ， 按需跳转至不同的功能页面 。 为支持对前期采集的试条图像进行计算 ， 采集按钮设计成触发相册页面 。 采集新图像时 ， 点击相册内置的拍照按钮 ， 程序转至拍照页面 。
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图3 荧光免疫层析试条检测软件流程图
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图4 人机交互流程
2.2 T线、C线图像分割及特征值提取
对试条图像进行观察、比较过程中 ， 发现试条做工比较精细；质控线（control line, C线）、测试线（test line, T线）垂直方向上荧光物质分布均匀 ， 形状为矩形；不同批次的试纸条T线、C线位置基本一致；试条观察窗背景颜色单一 ， 与目标图形差异主要体现在灰度值上 。 荧光暗盒上设计的试条、手机固定装置 ， 结实牢靠且匹配精度高 。
基于软件图像处理、分析的灵活性考虑 ， 本文采用固定窗口预截图后 ， 计算、比较滑动窗口覆盖区域的灰度值 ， 实现T线、C线的图像探测与分割 。 该方法既有效地提取图像中的目标区域 ， 又节约系统的运算资源 ， 提高软件运行速度 。
滑动窗口运动方式如图5所示 ， 黑色矩形代表左边滑动窗口 ， 灰色矩形代表右边滑动窗口 ， 以横坐标X中点为界把图像分为左右两个部分 ， 两个滑动窗口在各自的区域内 ， 以一个像素点为步长水平移动 。 每移动一次 ， 计算出当前覆盖像素的灰度值总和 ， 经过比较算出左右区域的最大值 。
在双抗夹心荧光免疫层析试条定量分析时 ， 可用T线、C线像素灰度值的比值作为特征值 。 荧光标记物在层析的过程中 ， 少量残留于试条背景区域上 ， 在设定特征值时应考虑背景区域的影响 。 令左边滑动窗口当前覆盖区域的灰度值总和为Hx ， 最大值为HC；右边滑动窗口当前覆盖区域的灰度值总和为Hy ， 最大值为HT；特征值
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公式（1）
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【|易操作、好推广！以智能手机为平台的荧光免疫层析定量检测装置】图5 滑动窗口运动方式
2.3 标准试条图像测试
为了验证软件设计的图像分割、特征值提取算法 ， 本文使用标准荧光试条图片 ， 对检测装置进行测试 。
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