仿生视觉色度识别的浓度快速测定

对分光光度计检测设备的依赖,以及通过系列浓度样品测量建立标准曲线的操作限制,极大限制了分光光度法使用场景。 当前日益增长的日常健康监测、大样本量的临床测试、野外环境监测等巨大需求,渴望通过触手可及的设备,实现快速、便捷的样本定量分析。受视觉对色度快速识别的启发,设计了一种深度学习辅助的比色法,利用相机拍照,将样品的色度、亮度等信息与对应浓度建立联系,应用于宽浓度范围测定和多组分体系分析。相比传统的分光光度法,深度学习辅助的比色法对单组分体系、多组分体系检测能力均有显著提升,对KMnO₄单组分体系的浓度检测范围从1×10^-5~9×10^-4 mol/L拓宽到1×10^-6~8×10^-2 mol/L,对Co²⁺、Ni²⁺多组分体系的检测浓度范围也从1×10^-2~1×10^-1 mol/L拓宽到1×10^-2~1.0 mol/L,并且检测效率显著提高,建立宽范围浓度样品的检测模型,可对后续未知样品浓度进行快速检测,为家庭临床检测与野外监测工作,提供了快速、便捷的定量分析手段。