圖像RGB數值衍生的歐氏距離用于手機比色法檢測石油類物質

王嘉輝，吳 限，李麗華，馮恩臨，吳 麗

(遼寧石油化工大學 化學化工與環境學部，遼寧 撫順 113001)

石油類物質是一種含有多種烴類及少量其他有機物的混合物[1]，按各種化合物具有不同沸點這一特征，一般可將石油分為汽油餾分、煤油餾分、輕柴油餾分、重柴油餾分和潤滑油餾分，以及殘渣(渣油)。石油類污染物被歸類為HW08危險廢物，屬于具有易燃性和毒性的固體廢物[2]。各類標準中對石油類污染物含量要求不盡相同，但不論怎樣，石油類污染物處理前后的檢測都有迫切需求。

石油類污染物的檢測方法有重量法[3-5]、電阻法[6]、氣相色譜法[7-8]、熱解法[9]、濁度法[9]、分光光度法[10-12]、熒光光度法[13-14]和紅外分光光度法[15-16]等。一些標準中應用分光光度法測定石油類物質，使用波長為410～430 nm，屬于藍紫色光的吸收范圍；而在各種油料含油率的測試上，羅維朋比色法在可見光范圍內檢測含油率的方法已經發展得非常成熟[17-18]。

隨著移動設備的快速普及和發展，基于數字圖像的比色分析方法在手機平臺上的定量分析檢測得到了快速發展。圖像比色法的分析對象廣泛，從生物領域的蛋白質檢測[19-20]、生物標記檢測[21-22]、指標物檢測[23-25]和指定疾病檢測[26]，到具體的染料[27-29]、各類農殘藥殘[30-31]以及某些可顯色物質[32-33]，都能借助移動設備上圖像比色的定量分析，實現簡單、廉價、可靠的檢測。本文首次通過圖像比色和歐氏距離計算油含量，將圖像比色法引入石油類物質濃度的測試，實現了含油污染物的快速檢測，為現場自動化反饋提供了基礎。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

測試使用智能手機為MI8(小米公司)，Samsung SM-G960N和Samsung SM-A8S(三星公司)，均使用標準CMOS圖像傳感器；碘鎢燈(300 W，飛利浦公司)；紫外可見分光光度計(蘇州島津儀器有限公司)；恒溫加熱磁力攪拌器(鞏義市予華儀器有限公司)；測光儀(TA8131，蘇州特安斯)；石油醚(分析純，阿拉丁公司)。

1.2 樣品的制備

標準油的提取：參考標準[11]中的標準樣品和操作要求，取50 g油泥樣品置于分液漏斗中，加入一定量的石油醚，在酸性環境下提取油泥中油品，提取液經無水氯化鈣脫水后過濾，再于80 ℃水浴蒸去石油醚，得到標準油樣。

含石油類物質標準溶液的制備：取標準油，用石油醚使其完全溶解稀釋，配制成質量濃度為1 000 mg·L-1的石油類標準溶液儲備液，避光低溫密封保存，待用。取4、8、12、16、20、24、28、32 mL上述儲備液于100 mL 容量瓶中，用石油醚稀釋后搖勻，得到質量濃度為40、80、120、160、200、240、280、320 mg·L-1的含油石油醚溶液，并取適量溶液移至比色皿中，供分光光度計和手機拍照分析。

1.3 圖片采集裝置及數據提取

300 W碘鎢燈作為手機數字圖片采集時的補光設備，與手機攝像頭置于同一平面內，固定在距離待測樣品比色皿正前方55 cm處。比色皿后以純白A4紙作為背景。整套裝置置于暗室環境中，智能手機基于設定好的參數拍照。

圖片通過Matlab語言編制的軟件處理，由imread命令導入比色皿溶液中心部位16像素×16像素區域的顏色矩陣，得出對應的RGB值及其標準偏差，并按公式計算歐式距離(D)值。

2 結果與討論

2.1 圖片的處理方式

目前，數碼照片的彩色模式以RGB(紅綠藍)最為普遍和常用，已有研究大多數是利用其中一個顏色通道或其灰度值建立待測目標(濃度等定量指標)與顏色值的線性關系[19-33]；然而由于顏色表現和傳感器硬件條件的限制，這個線性關系的范圍和線性程度往往不是很理想。

在圖片采集裝置內，利用三星G960N手機在最優條件下采集對應圖像，300 W碘鎢燈做光源，白平衡色溫取2 800 K，樣品處的光照度為7 500 Lux，拍攝時曝光模式設為自動(AE)，對焦模式設為自動(AF)。結合不同濃度溶液的RGB值與空白值按公式(1)求得歐式距離(Euclidean distance，D)。其中Ri、Gi、Bi分別為對應濃度下的RGB值，R0、G0、B0為相同拍攝條件下純石油醚溶液的RGB值。

(1)

將各分量(RGB值與D值)與質量濃度(C，mg·mL-1)進行線性擬合(圖1)，發現在同樣條件下，RGB顏色通道的各分量都與質量濃度存在較好的線性關系，但線性相關系數和濃度梯度均不如計算后的D值。在適當條件下，歐式距離D與質量濃度C的相關系數(r2)可達0.999 3。這是因為計算后的D值消除了一定的背景誤差和空白誤差，提高了方法的精密度和準確度。

圖1 RGB各分量(A)、歐氏距離(B)與質量濃度的線性關系Fig.1 Linear relationship between concentration and RGB components(A) and Euclidean distance(B)

測試結果說明在一定的拍攝條件下，含石油類物質溶液顏色隨質量濃度C的變化在RGB 3個顏色分量上呈線性分布，各個顏色點在RGB顏色空間內也呈線性分布。所以總體上，以歐氏距離D來衡量質量濃度C的變化，比用RGB某個單一分量更準確。

2.2 不同品牌手機的測試

選取三星G960N、三星A8S和小米MI8 3款手機為實驗樣品拍照并分析，手機拍攝時曝光模式、對焦模式設為自動，白平衡模式設為2 800 K以取得最佳圖像表現，結果見圖2和表1。結果表明，采用不同品牌手機檢測不同濃度的標準液，在恰當的范圍內均有較好的線性關系，可用于定量測量。但各手機之間的線性相關程度、濃度梯度和濃度范圍因硬件和軟件不同有一定的差別。不同性能的手機攝像頭，在不同自動曝光算法的控制下有不同的表現。對比圖2和表1發現,在7 500 Lux的照度下自動拍攝，相機的光圈值越小，進光量越大，圖像就越明亮越蒼白，數據上顯示為低濃度標準液和零濃度標準液的D值就越小，線性程度和范圍也有所下降；另一方面，當光圈值相近時，相機的質量(像素和圖片優化算法)對標準曲線的表現影響可能更大。

圖2 3款手機D值與質量濃度的線性關系Fig.2 Linear relationship between D value and concentration of 3 mobile phones

表1 3款手機的各項參數及D值與質量濃度C(mg·mL-1)的線性關系Table 1 The parameters of 3 mobile phones and linear relationship between D value and C(mg·mL-1)

2.3 影響因素的考察

數字圖像的質量容易受光源條件、環境條件等因素的影響，其中以相機傳感器色彩表現模式(白平衡模式)和光源種類對圖像顏色影響最為明顯；所以控制這些因素對提高方法精密度和準確度有很大的幫助。

利用三星G960N手機，在光源照度7 500 Lux，拍攝距離55 cm條件下，考察了不同白平衡模式(對應色溫值為2 800、5 500、7 500 K)對標準溶液濃度檢測的影響。由圖3可見，標準溶液的顏色隨濃度的升高向棕色變化，照片的整體背景顏色隨著色溫值的升高從冷色調向暖色調移動。在數值(圖4)上顯示為，隨著色溫值的升高，R顏色通道上的分量逐漸趨于飽和(越來越接近255的滿值)，B顏色通道上分量的線性區域快速變小；而同一色溫下不同濃度對應的D值雖然仍保持一定的線性，但其線性相關系數隨著色溫的升高也有所下降。結果表明，偏冷色調的白平衡模式更有利于石油類物質濃度的定量測試，顏色不容易飽和失真，顏色值受到的干擾小，D值線性更好。本文選擇在2 800 K白平衡模式下測定。

圖3 白平衡模式2 800 K(A)、5 500 K(B)和7 500 K(C)下采集的圖片Fig.3 The images obtained in white balance mode at 2 800 K(A),5 500 K(B)and 7 500 K(C)

圖4 2 800、5 500、7 500 K白平衡模式下RGB各分量D值與質量濃度的關系變化Fig.4 Linear relationship between the concentration and RGB components D value in the white balance mode of 2 800,5 500，7 500 K

產生數字圖像時，圖像中的RGB值與光照有密切聯系。利用三星G960N手機，固定白平衡模式色溫為2 800 K，手機與比色皿距離為55 cm，分別在正午日光(日光組)和300 W碘鎢燈(300 W組，距離手機攝像頭55 cm)做光源的條件下采集圖片并進行分析(圖5)。由圖5可見，300 W組對應的RGB顏色值在標準偏差上比日光組的更低，在一系列質量濃度下的梯度更大，線性關系更好。這說明，與日光相比，300 W碘鎢燈做光源采集到的圖像顏色變化更均勻，更適合線性定量分析。

圖5 日光和300 W碘鎢燈環境下RGB各分量及其標準偏差與濃度變化的對比Fig.5 Comparison of RGB components,standard deviation and concentration in sunlight and 300 W iodine tungsten lamp

2.4 標準曲線及檢出限

取0.08、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40 mg·mL-18個質量濃度的含石油類物質標準溶液，以石油醚作參比，在波長410 nm 處測定吸光度(ABS)，得到分光光度法標準曲線。由表2可知，最優條件下(300 W碘鎢燈做光源、白平衡色溫2 800 K),圖像比色法與分光光度法測試范圍相當，但前者線性更好，且方便廉價，無需設定光源波長，易于操作。

以純石油醚作為空白樣本，利用三星G960N手機進行21次空白試驗，按公式(2)計算方法檢出限(MDL)。

MDL=t(N-1，0.99)×S

(2)

式中N為樣品平行測定次數21次；t為自由度N-1、置信度99% 時的t分布(單側)，查表為2.528；S為N次平行測定的標準偏差。計算得到MDL為7.12 mg·L-1，測定下限為28.5 mg·L-1(4倍檢出限)，約等于0.03 g·L-1。

表2 手機比色法與分光光度法參數Table 2 Analytical parameters of phone colorimetric method and spectrophotometry

2.5 樣品的測定及回收率實驗

取9 mL含油標準液(1 g·L-1)至50 mL 容量瓶中定容，在300 W碘鎢燈、2 800 K色溫下，使用三星G960N 進行圖片采集，對6組樣品進行平行測定。測得結果相對誤差(δ)為2.13%，相對標準偏差(RSD)為3.0%。

每次取5 mL配好的含油樣品A加入6個比色皿中，再向比色皿中分別滴加1 mL 0.28 g·L-1的加標樣，加標前后用圖片比色法測定其質量濃度。得到6組實驗的加標回收率為92.0%～105%(表3)，說明該方法的準確度較高。

表3 含油樣品的回收率實驗Table 3 Recovery experiments of oil sample

3 結 論

本文將一種新的圖像比色模型應用于含石油類物質的測量，該模型以RGB顏色值間接計算得到的歐氏距離D為測量參數，用于石油類物質的質量濃度測定。方法在300 W碘鎢燈，色溫2 800 K的白平衡模式下有良好的線性相關性，測量準確。該方法操作簡單，適用性強，在確定的參數條件下較為穩定，性價比高，在工廠無人自動化、實時在線檢測含油濃度方面有廣闊的應用前景。