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微流控圖像處理方法在亞硝酸鹽快檢中的應用研究

發(fā)布時間:2020-10-27 20:48
   微流控技術作為一種較新的技術,由于其集成化與微型化的特點,能夠大大縮短檢測時間,減少檢測成本,在快速檢測領域受到越來越多的關注與研究。微流控芯片中溶液成分濃度的檢測一直是微流控技術的重點和難點之一,傳統(tǒng)的檢測方法需要內(nèi)置電極、加高壓或磁場等,由于微米至毫米量級的流道和反應池,給宏觀檢測器件的置入帶來了困難,而光學、色譜等微型檢測器尚處于研究中,因此難以將微流控快檢儀微型化,給微流控的普及和推廣帶來了困難。隨著計算機視覺技術的發(fā)展,在微流控芯片中采用圖像處理的方法對溶液濃度成分進行檢測,對微流控芯片沒有任何破壞和改動,不會對溶液造成污染,僅需添加光學攝像頭即可完成對溶液的檢測,是一種新的研究思路。本文結合圖像分析處理方法與微流控技術,定量分析基于生化顯色反應原理的樣品濃度快速檢測方法,并開展了食品中亞硝酸鹽的含量微流控芯片中快速檢測的應用研究。具體內(nèi)容如下:(1)首先以食品亞硝酸鹽檢測為應用背景,基于鹽酸萘乙二胺法設計一種二級筆狀的微流控芯片;對流體驅動方式進行考察,研究PMMA微流控芯片材料的激光加工方法與鍵合工藝;最后,制作用于亞硝酸鹽檢測的微流控芯片。(2)對亞硝酸鹽檢測系統(tǒng)進行了整體設計,為保證光照強度、攝像頭的高度與角度、微流控芯片位置,將芯片檢測系統(tǒng)設計為一個密封的暗箱,并對暗箱內(nèi)部結構進行了詳細的設計。(3)使用Sobel邊緣檢測方法進行了芯片流道邊緣的檢測,采用圖像邊緣投影法準確定位芯片邊緣;根據(jù)背景區(qū)域的灰度值均值和標準方差動態(tài)確定前景圖像二值化閾值,避免了采用固定閾值可能導致的不佳分割效果;最后,采用圖像形態(tài)學運算消除孤立點以及細小線條,經(jīng)帶通濾波處理,提取顯色區(qū)域并計算特征值,為實驗驗證墊定了基礎。(4)根據(jù)設計的微流控芯片與搭建的圖像采集系統(tǒng),進行了芯片中的亞硝酸鹽實驗研究。實驗結果表明:在15~30℃范圍內(nèi),溫度對最終結果的影響不大;芯片厚度為2mm時:最佳初級、顯色反應時間分別為210s和150s,檢測時間約為10min;線形范圍在0.5~10mg/L之間,檢出限為0.8mg/L;加標回收率為94.1%~108.0%;樣品消耗量與試劑消耗量分別為分光光度法的1/4與1/3,是比色卡法的1/30與1/24。本文搭建的平臺以及方法成本低,檢測時間短,重復性好,可以滿足亞硝酸鹽的現(xiàn)場快速檢測需求。圖[37]表[16]參[71]。
【學位單位】:安徽理工大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TP391.41;TN492;TS207.3
【部分圖文】:

亞硝酸鹽,乳清


Carvalho[22]等通過使用中紅外光譜(MIR)測量糖巨肽蛋法測定糖大肽蛋白,建立了乳清添加物的快速檢測方法,奶粉。通過對乳樣品中摻入不同濃度的 GMP 蛋白和乳清根據(jù)光譜數(shù)據(jù),采用多變量技術建立校準模型,通過主方法進行判分析,結果表明,隨著乳清樣品比例的增加,也較高。使用最小二乘法進行分析,相關系數(shù)(r)和預測SEP)分別為 0.9885 和 1.17。光度檢測方法,通過使用分光光度計測量待測物溶液的吸建立的模型,實現(xiàn)待測物的快速檢測。龐向東[23]等采用分快速檢測青蘋果中蘋果酸的方法,通過三波長法實現(xiàn)了對,但是靈敏度較低。是色譜法還是分光光度法,雖然可以實現(xiàn)待測物的定量、快法依舊存在設備價格高昂,操作繁瑣,需要專業(yè)人員操作足低成本、操作簡便的檢測要求。

微流控芯片,離心式


也將增大檢測的錯誤率。顏色深淺變化將無法為待測物提供可不需要進行設備操作,并且檢測流程非上,解決了常規(guī)檢測方法中設備昂貴、耗等問題,適合廣大的基層單位、家庭的避免了某些安全隱患,滿足了人們對亞便了人們的生活。比色卡檢測方法由于顏色判讀時存在較大誤差,并且,試比色卡檢測方法的推廣使用受到了一測技術為微流控檢測技術的載體,僅有數(shù)個平與結構,是一種快速檢測平臺。圖 1.2指標檢測。

蠕動泵,工作原理圖,驅動電壓


泵種類 優(yōu)勢 不足壓式微泵 響應快、驅動力大驅動電壓高、制雜電式微泵 效率高、功耗小 驅動電壓高、動式微泵控制方便、性能穩(wěn)定、便攜、效率高輸出力滲式微泵 無脈動、連續(xù)輸液 驅動電壓張力式微泵 成本低、工藝簡單 驅動力不足、流泡式微泵可靠性高、結構簡單、工藝簡單散熱要求選用蠕動泵作為流體的驅動件,使用 STM32 單片機為控電機驅動器,進而驅動步進電機,將其與氣動式微泵相連體,如圖 2.1 所示。
【參考文獻】

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1 張楠楠;劉偉;王偉;陸文玲;袁寧;;基于圖像處理的玉米顆粒霉變程度檢測方法研究[J];中國糧油學報;2015年10期

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本文編號:2859043

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