图像RGB数值衍生的欧氏距离用于手机比色法检测石油类物质

王嘉辉，吴 限，李丽华，冯恩临，吴 丽

(辽宁石油化工大学 化学化工与环境学部，辽宁 抚顺 113001)

石油类物质是一种含有多种烃类及少量其他有机物的混合物[1]，按各种化合物具有不同沸点这一特征，一般可将石油分为汽油馏分、煤油馏分、轻柴油馏分、重柴油馏分和润滑油馏分，以及残渣(渣油)。石油类污染物被归类为HW08危险废物，属于具有易燃性和毒性的固体废物[2]。各类标准中对石油类污染物含量要求不尽相同，但不论怎样，石油类污染物处理前后的检测都有迫切需求。

石油类污染物的检测方法有重量法[3-5]、电阻法[6]、气相色谱法[7-8]、热解法[9]、浊度法[9]、分光光度法[10-12]、荧光光度法[13-14]和红外分光光度法[15-16]等。一些标准中应用分光光度法测定石油类物质，使用波长为410～430 nm，属于蓝紫色光的吸收范围；而在各种油料含油率的测试上，罗维朋比色法在可见光范围内检测含油率的方法已经发展得非常成熟[17-18]。

随着移动设备的快速普及和发展，基于数字图像的比色分析方法在手机平台上的定量分析检测得到了快速发展。图像比色法的分析对象广泛，从生物领域的蛋白质检测[19-20]、生物标记检测[21-22]、指标物检测[23-25]和指定疾病检测[26]，到具体的染料[27-29]、各类农残药残[30-31]以及某些可显色物质[32-33]，都能借助移动设备上图像比色的定量分析，实现简单、廉价、可靠的检测。本文首次通过图像比色和欧氏距离计算油含量，将图像比色法引入石油类物质浓度的测试，实现了含油污染物的快速检测，为现场自动化反馈提供了基础。

1 实验部分

1.1 仪器与试剂

测试使用智能手机为MI8(小米公司)，Samsung SM-G960N和Samsung SM-A8S(三星公司)，均使用标准CMOS图像传感器；碘钨灯(300 W，飞利浦公司)；紫外可见分光光度计(苏州岛津仪器有限公司)；恒温加热磁力搅拌器(巩义市予华仪器有限公司)；测光仪(TA8131，苏州特安斯)；石油醚(分析纯，阿拉丁公司)。

1.2 样品的制备

标准油的提取：参考标准[11]中的标准样品和操作要求，取50 g油泥样品置于分液漏斗中，加入一定量的石油醚，在酸性环境下提取油泥中油品，提取液经无水氯化钙脱水后过滤，再于80 ℃水浴蒸去石油醚，得到标准油样。

含石油类物质标准溶液的制备：取标准油，用石油醚使其完全溶解稀释，配制成质量浓度为1 000 mg·L-1的石油类标准溶液储备液，避光低温密封保存，待用。取4、8、12、16、20、24、28、32 mL上述储备液于100 mL 容量瓶中，用石油醚稀释后摇匀，得到质量浓度为40、80、120、160、200、240、280、320 mg·L-1的含油石油醚溶液，并取适量溶液移至比色皿中，供分光光度计和手机拍照分析。

1.3 图片采集装置及数据提取

300 W碘钨灯作为手机数字图片采集时的补光设备，与手机摄像头置于同一平面内，固定在距离待测样品比色皿正前方55 cm处。比色皿后以纯白A4纸作为背景。整套装置置于暗室环境中，智能手机基于设定好的参数拍照。

图片通过Matlab语言编制的软件处理，由imread命令导入比色皿溶液中心部位16像素×16像素区域的颜色矩阵，得出对应的RGB值及其标准偏差，并按公式计算欧式距离(D)值。

2 结果与讨论

2.1 图片的处理方式

目前，数码照片的彩色模式以RGB(红绿蓝)最为普遍和常用，已有研究大多数是利用其中一个颜色通道或其灰度值建立待测目标(浓度等定量指标)与颜色值的线性关系[19-33]；然而由于颜色表现和传感器硬件条件的限制，这个线性关系的范围和线性程度往往不是很理想。

在图片采集装置内，利用三星G960N手机在最优条件下采集对应图像，300 W碘钨灯做光源，白平衡色温取2 800 K，样品处的光照度为7 500 Lux，拍摄时曝光模式设为自动(AE)，对焦模式设为自动(AF)。结合不同浓度溶液的RGB值与空白值按公式(1)求得欧式距离(Euclidean distance，D)。其中Ri、Gi、Bi分别为对应浓度下的RGB值，R0、G0、B0为相同拍摄条件下纯石油醚溶液的RGB值。

(1)

将各分量(RGB值与D值)与质量浓度(C，mg·mL-1)进行线性拟合(图1)，发现在同样条件下，RGB颜色通道的各分量都与质量浓度存在较好的线性关系，但线性相关系数和浓度梯度均不如计算后的D值。在适当条件下，欧式距离D与质量浓度C的相关系数(r2)可达0.999 3。这是因为计算后的D值消除了一定的背景误差和空白误差，提高了方法的精密度和准确度。

图1 RGB各分量(A)、欧氏距离(B)与质量浓度的线性关系Fig.1 Linear relationship between concentration and RGB components(A) and Euclidean distance(B)

测试结果说明在一定的拍摄条件下，含石油类物质溶液颜色随质量浓度C的变化在RGB 3个颜色分量上呈线性分布，各个颜色点在RGB颜色空间内也呈线性分布。所以总体上，以欧氏距离D来衡量质量浓度C的变化，比用RGB某个单一分量更准确。

2.2 不同品牌手机的测试

选取三星G960N、三星A8S和小米MI8 3款手机为实验样品拍照并分析，手机拍摄时曝光模式、对焦模式设为自动，白平衡模式设为2 800 K以取得最佳图像表现，结果见图2和表1。结果表明，采用不同品牌手机检测不同浓度的标准液，在恰当的范围内均有较好的线性关系，可用于定量测量。但各手机之间的线性相关程度、浓度梯度和浓度范围因硬件和软件不同有一定的差别。不同性能的手机摄像头，在不同自动曝光算法的控制下有不同的表现。对比图2和表1发现,在7 500 Lux的照度下自动拍摄，相机的光圈值越小，进光量越大，图像就越明亮越苍白，数据上显示为低浓度标准液和零浓度标准液的D值就越小，线性程度和范围也有所下降；另一方面，当光圈值相近时，相机的质量(像素和图片优化算法)对标准曲线的表现影响可能更大。

图2 3款手机D值与质量浓度的线性关系Fig.2 Linear relationship between D value and concentration of 3 mobile phones

表1 3款手机的各项参数及D值与质量浓度C(mg·mL-1)的线性关系Table 1 The parameters of 3 mobile phones and linear relationship between D value and C(mg·mL-1)

2.3 影响因素的考察

数字图像的质量容易受光源条件、环境条件等因素的影响，其中以相机传感器色彩表现模式(白平衡模式)和光源种类对图像颜色影响最为明显；所以控制这些因素对提高方法精密度和准确度有很大的帮助。

利用三星G960N手机，在光源照度7 500 Lux，拍摄距离55 cm条件下，考察了不同白平衡模式(对应色温值为2 800、5 500、7 500 K)对标准溶液浓度检测的影响。由图3可见，标准溶液的颜色随浓度的升高向棕色变化，照片的整体背景颜色随着色温值的升高从冷色调向暖色调移动。在数值(图4)上显示为，随着色温值的升高，R颜色通道上的分量逐渐趋于饱和(越来越接近255的满值)，B颜色通道上分量的线性区域快速变小；而同一色温下不同浓度对应的D值虽然仍保持一定的线性，但其线性相关系数随着色温的升高也有所下降。结果表明，偏冷色调的白平衡模式更有利于石油类物质浓度的定量测试，颜色不容易饱和失真，颜色值受到的干扰小，D值线性更好。本文选择在2 800 K白平衡模式下测定。

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

图4 2 800、5 500、7 500 K白平衡模式下RGB各分量D值与质量浓度的关系变化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

产生数字图像时，图像中的RGB值与光照有密切联系。利用三星G960N手机，固定白平衡模式色温为2 800 K，手机与比色皿距离为55 cm，分别在正午日光(日光组)和300 W碘钨灯(300 W组，距离手机摄像头55 cm)做光源的条件下采集图片并进行分析(图5)。由图5可见，300 W组对应的RGB颜色值在标准偏差上比日光组的更低，在一系列质量浓度下的梯度更大，线性关系更好。这说明，与日光相比，300 W碘钨灯做光源采集到的图像颜色变化更均匀，更适合线性定量分析。

图5 日光和300 W碘钨灯环境下RGB各分量及其标准偏差与浓度变化的对比Fig.5 Comparison of RGB components,standard deviation and concentration in sunlight and 300 W iodine tungsten lamp

2.4 标准曲线及检出限

取0.08、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40 mg·mL-18个质量浓度的含石油类物质标准溶液，以石油醚作参比，在波长410 nm 处测定吸光度(ABS)，得到分光光度法标准曲线。由表2可知，最优条件下(300 W碘钨灯做光源、白平衡色温2 800 K),图像比色法与分光光度法测试范围相当，但前者线性更好，且方便廉价，无需设定光源波长，易于操作。

以纯石油醚作为空白样本，利用三星G960N手机进行21次空白试验，按公式(2)计算方法检出限(MDL)。

MDL=t(N-1，0.99)×S

(2)

式中N为样品平行测定次数21次；t为自由度N-1、置信度99% 时的t分布(单侧)，查表为2.528；S为N次平行测定的标准偏差。计算得到MDL为7.12 mg·L-1，测定下限为28.5 mg·L-1(4倍检出限)，约等于0.03 g·L-1。

表2 手机比色法与分光光度法参数Table 2 Analytical parameters of phone colorimetric method and spectrophotometry

2.5 样品的测定及回收率实验

取9 mL含油标准液(1 g·L-1)至50 mL 容量瓶中定容，在300 W碘钨灯、2 800 K色温下，使用三星G960N 进行图片采集，对6组样品进行平行测定。测得结果相对误差(δ)为2.13%，相对标准偏差(RSD)为3.0%。

每次取5 mL配好的含油样品A加入6个比色皿中，再向比色皿中分别滴加1 mL 0.28 g·L-1的加标样，加标前后用图片比色法测定其质量浓度。得到6组实验的加标回收率为92.0%～105%(表3)，说明该方法的准确度较高。

表3 含油样品的回收率实验Table 3 Recovery experiments of oil sample

3 结 论

本文将一种新的图像比色模型应用于含石油类物质的测量，该模型以RGB颜色值间接计算得到的欧氏距离D为测量参数，用于石油类物质的质量浓度测定。方法在300 W碘钨灯，色温2 800 K的白平衡模式下有良好的线性相关性，测量准确。该方法操作简单，适用性强，在确定的参数条件下较为稳定，性价比高，在工厂无人自动化、实时在线检测含油浓度方面有广阔的应用前景。