RGB检测方法研究进展

刘国宏， 于竞翔， 任丽君

(陆军防化学院，北京 102205)

1 前言

自本世纪以来，基于RGB(其中R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色)检测的分析方法得到越来越多研究人员的关注[1 - 3]。随着能够记录物体颜色特征图像的数码产品的不断发展普及，使用数码产品，比如数码相机[4]、扫描仪[5]和手机[6]等，人们已经建立简便、快速的现场检测RGB的分析方法。

目前，我国化学事故频发，化学恐怖威胁严重，需要发展现场快速检测方法[7]。传统的分析方法多采用经典的化学分析及仪器分析，这些方法均需要取样至实验室进行分析，费时费力，不易现场作业，尤其对于突发事件，传统的实验室方法无法快速应对，不能够满足现场快速定量分析的要求。RGB检测方法则是以生成有色化合物的显色反应为基础，通过比较或测量生成的有色物质溶液颜色RGB值来确定待测组分含量的方法，具有快速、准确、简便和稳定等特点，可以在现场快速定性定量检测中发挥重要作用。

2 RGB检测原理

颜色空间主要包括有RGB、CMY、CMYK、Lab、HSV、HSI和YUV等空间。在这些颜色空间中，RGB空间是最基本的颜色空间，它也是最常用的颜色空间[8]。RGB空间是所有基于光学原理的设备所采用的色彩空间[9]，与其他空间相比，RGB空间表示的色域更广，能够显示更多颜色。其他的颜色空间，也都可以通过RGB空间转化而来。RGB空间的三种基本颜色就是红、绿、蓝。RGB空间的颜色是一种加成色，对于三种基色的光，当它们按不同比例混合时，会形成不同颜色。三个成分的值的范围都是0到255，当它们以不同的比例混合时，就可以组合出2563种颜色。

白光是一切颜色的基础，通过RGB三原色滤色镜可将其分解成RGB三原色。等量RGB三原色的混合又可复原为白色。在加法混色中其基本规律是由格拉斯曼在1854年提出的，称为格拉斯曼颜色混合定律，是目前颜色测量的理论基础。根据格拉斯曼定律[10]，由三种颜色(三原色)混合能产生任意颜色，三原色可以选取，但必须相互独立，即其中任何一种原色不能与其余两种原色相加混合得到，目前最常用的是红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色，色配中所需要的三原色数量称为三刺激值，可得颜色匹配方程：

C(C)=R(R)+G(G)+B(B)

(1)

(2)

任何颜色都可视为不同的单色光混合而成，因此光谱三刺激值作为颜色色度计算的基础。光谱的色品坐标为

(3)

3 RGB检测手段

光电积分法、分光光度法和目测法是常用的RGB颜色检测方法[12]。近年来，一种称之为数码成像比色分析[13]的方法正在慢慢进入人们的视线。目前，RGB颜色的检测分为检测光源的颜色和检测物体的颜色[14]。物体颜色检测可分为荧光物体检测和非荧光物体检测，而在实际生产、生活和科研中，较多涉及的是非荧光物体的颜色检测。

3.1 目测法

目测法是通过人眼识别颜色，主要用于比较待测物的颜色与标准颜色之间的差异，实际操作时则需要在标准照明光源下进行。其主要缺点为：需要长时间保持稳定的照明；具有一维标尺的均色系统，且用作检测对比的参照物需要具有单色彩变化均匀的特点；需要稳定的观察测量操作者。参与识别颜色的专业人员需要具有高度的辨别能力，并能够区分微小色差。同时，颜色检测识别时容易受到检测人员主观心理因素的影响[15]。由于这种方法的准确性和检测效率低，因此很少使用。

3.2 光电积分法

光电积分法[16]是20世纪60年代仪器颜色测量中常见的方法。光电积分法不是测量某一波长的三刺激值，而是在整个测量波长区间内，通过积分测量测得样品的三刺激值X、Y、Z，再由此计算出样品的色品坐标等参数。只是检测RGB三基色的比例，忽略或者说不考虑光强的影响。在实际检测的过程中，通过滤光片将待测物体反射的光中的红、绿、蓝三原色过滤出来。当检测器接收到光刺激时，把待测物体反射的光谱响应与CIE标准色度的光谱三刺激值相匹配，就可以测量出待测物体颜色的三刺激值。这种方法具有一定的精度，测色的速度比较快，测量范围宽。测量仪器的传感器模块精度与CIE曲线的吻合情况通常是有限的，并且也普遍存在一些小的误差偏离。基于这一原理的新型颜色传感器芯片以及产生连续光谱的新型LED的推出，使开发低成本、便携式、高性能的测色仪器成为可能。

3.3 分光光度法

分光光度法，又称三刺激值法，是使用三原色的透射光强度来检测[17]。分光光度法的基础是朗伯-比尔定律。分光光度法测量颜色主要是测量物体透射的光谱功率分布或者物体本身的特性，然后用这些光谱测量数据通过计算得到物体在各种标准光源和标准照明体下的三刺激值。这种方法精准度较高，可以制成自动化的测量设备。但是，在数据处理过程上较为复杂，并且需要精确地计算待测物的光谱。基于分光光度法的颜色测量仪器大多数需要恒定光源，需要高性能微处理器，需要测量数据较多，需要复杂的数学运算。

3.4 数码成像比色法

通过利用数码设备记录与待测成分浓度直接相关的颜色，并通过一定方式将颜色的深浅进行数值化来表示。数码成像比色法的具体过程是，首先用硬件设备进行拍照得到图像，然后用软件对图像进行处理。拍照过程中可应用不同的成像硬件设备得到分析物的图像，如网络摄像头、数码相机、扫描仪、手机等。可以通过Adobe Photoshop、Image J、MATLAB、Image Processing Toolbox、Image Color Picker、Color Assist等软件对数字图像进行数据处理。该方法具有灵活方便，同时也具有一定的测量精度。所用仪器具有一定的便携化、小型化、快速化，对于其他方法不能使用或者不便使用的场所，起到一个补充的作用。这一类的研究在一定程度上为便携式检测起到了积极的推动作用。

4 RGB检测的应用

溶液的颜色值与溶液的浓度有关。通常，溶液颜色与分析物浓度之间的相应关系通过适当的化学反应确定。通过RGB颜色检测装置，获得待测溶液中R、G和B三个刺激值。用标准的已知浓度的溶液进行比色测试，利用R、G、B值，得到标准溶液的RGB值与浓度所成的相应的函数关系，然后可以定量检测未知浓度的样品[18]。

4.1 无机物的检测

4.1.1 无机小分子2017年，Amirjani等[19]提出了一种快速直观的智能手机比色法测定氨的方法。其机理是在含有银纳米颗粒的溶液中加入氨，形成银氨络合物，导致溶液外观颜色的变化(黄色溶液转变为无色溶液)。紫外-可见分光光度计可以跟踪溶液颜色强度的变化，同时使用智能手机借助免费软件OSnap获取图像，通过Image J软件提取RGB值。根据吸光度A=-log(Ichannel/I0)，其中Ichannel为对应信道的强度(红、绿、蓝)，I0为空白值的强度，对校正曲线的斜率进行分析，找到合适的通道，从而得到更好的线性拟合吸光度值,进而得到确定氨浓度的校准方程。紫外-可见分光光度计和RGB法成功测定了浓度范围为10～1 000 mg/L的氨，检出限分别为180 mg/L和200 mg/L，回归率可以达到92%～112%。所研制的比色传感器的响应时间约为20 s。

2011年，de Sena等[20]建立了一种简单、快速、低成本的基于视频图像分析的检测低浓度BaSO4沉淀的方法。作者分别测量了2.5、5.0、7.5、10、15、25、100、150、200、250 mg/L的BaSO4悬浮液。在图像的采集时采用PC网络摄像头(Philips SPC 900NC)实时采集图像。该方法具有很好的重复性和线性，比标准浊度法具有更高的灵敏度。该方法为无机盐沉淀的研究和有机化合物的结晶检测提供了一种简单的方法。

近年来，基于RGB颜色设备的检测方法也被应用在氨气[21]、二氧化碳[21]、肼[22]、硫化氢[23]、氧气[24 - 27]、过氧化氢[28]等检测中，为无机小分子的检测提供了更加简单、快捷、准确的方法。

4.1.2 阳离子2014年，Firdaus等[29]用数字图像比色法测定铬和铁。铬的比色测定是基于Cr(Ⅵ)与1,5-二苯并卡巴嗪反应，产生紫红色络合物，最大吸收峰为540 nm。铁的测定是基于Fe(Ⅲ)与KSCN反应产生橙红色的络合物，最大吸收峰为480 nm。通过使用Matlab软件从数码相机采集的数字图像中提取RGB数据，分别构建定量测定Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)的校准曲线。在实验中，使用已知浓度的Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)(0.6 mg/L)，以分光光度法为参照，对所提方法的准确度进行了评价，两种金属离子的相对误差均优于2.5%。但是该方法的缺点是，检测限不足。

2018年，Li等[30]提出了基于三角形银纳米片快速、灵敏和选择性检测Hg(Ⅱ)的方法。Hg(Ⅱ)的比色检测是通过测量蚀刻三角形银纳米片前后RGB图像的颜色变化来进行的，只需要数码相机进行数据采集，Photoshop软件进行RGB变量提取和数据处理即可。该方法检测限为0.35×10-9mol/L。该方法具有较好的选择性和抗干扰性，在样品分析中与标准值吻合较好。

在镍(Ⅱ)[31]、铅(Ⅱ)[32]、铵根离子[33]、钙(Ⅱ)[34]、钛(Ⅳ)[35]、钍(Ⅳ)[36]、铁(Ⅲ)[37,38]、钴(Ⅱ)[37]、锡(Ⅱ)[37]、铜(Ⅱ)[39]等阳离子的检测中，基于RGB的检测方法同样应用广泛，并且获得较好的效果。

Apyari等[41]建立以聚合物偶氮染料为显色剂测定亚硝酸盐的方法。通过偶氮化聚氨酯泡沫与3-羟基-7,8-苄基-1,2,3,4-四氢喹啉的偶氮联苯反应得到聚合偶氮染料。选择了亚硝酸盐测定灵敏度最高的比色坐标。比色坐标与亚硝酸盐在水溶液中的浓度的标准曲线可用一阶指数表示，即y=y0+Ae-c/t，其中y0、A、t为回归方程的参数，描述了曲线的位置和形状；y是R、G或B坐标在0到255之间变化；c是被亚硝酸盐的浓度，单位μg/mL。对亚硝酸盐的检测限为1 μg/mL。

4.2 有机物的检测

4.2.1 一般有机物2019年，Nguyen等[42]开发了一种一次性的高精度、高选择性、低成本的基于纸张的探针，并且根据颜色的变化来检测气态胺化合物。作者使用自制的智能手机应用程序从图像中提取的RGB值来分析探针的颜色。比色探针对胺类化合物的检测具有良好的准确性、快速的响应性和高选择性。该方法可以用于检测乙醇胺、二甲胺和三甲胺气体。2019年，Leng等[43]提出了一种简便、快速、灵敏、选择性好的通过HAuCl4和NaOH测定林可霉素的方法。在水和实际样品中，该比色法的检出限低至1.0×10-6mol/L。建立的方法对环境水和牛奶中林可霉素的检测具有很大的潜力。

2010年，Steiner等[44]报道了采用对胺特异性反应显色试剂作为探针和绿色荧光染料(对胺不敏感)作为参照的RGB检测方法。这种方法能够快速测定伯胺，特别是生物胺。该方法采用数码相机获得数字图像，提取RGB颜色信息。检测过程中，采用目测与数码相机结合的方式进行准确的定量分析。2008年，Apyari等[45]利用数码相机和计算机软件估算聚氨酯泡沫与不同有机化合物偶氮偶联反应合成的聚合物偶氮化合物的色强。该方法的优点在于操作简单、灵敏度高、成本低廉和高效。2007年，Alimelli等[46]利用数字扫描仪和数码相机对红酒中的多酚类物质进行测定，并且阐述了颜色的色调和强度在一定程度上与多酚的种类、含量及其在老化过程中的变化有关。

4.2.2 生化物质2016年，Kostelnik等[47]研究了在明胶基质中固定化乙酰胆碱酯酶(AChE)，并采用酚红作为乙酰胆碱酯酶活性的指示剂，建立了一种与摄像装置兼容检测他克林的方法。AChE把乙酰胆碱分解成胆碱和乙酸，培养基的pH值发生改变，导致酚红颜色变化。作者使用手机拍照，对图像的RGB值进行了分析。该方法检测限为1.1×10-9mol/L。

2011年，Krissanaprasit等[48]提出了一种基于Y形捕获探针的同时分析三种DNA的新方法。该方法通过三种DNA目标物与荧光标记相结合，得到彩色编码，再用RGB方法进行分析。采用这种方法对致病性菌株大肠杆菌、霍乱弧菌和沙门氏菌的基因序列进行半定量检测。同年，Ornatska等[49]以纳米CeO2为比色探针对葡萄糖进行测定，该方法对葡萄糖的检测具有较高的灵敏度，在人体血清样品中取得了良好的检测效果。2014年，Chun等[50]以葡萄糖氧化酶和辣根过氧化物酶作为葡萄糖生物传感原理测定葡萄糖。在实验中，为了确认检测区域信号强度的变化，通过智能手机拍照图像获得RGB值，在几分钟内精确地测定了人血清中的葡萄糖。2013年，Yang等[51]使用便携式扫描仪对血样进行数字化分析，有效测定了血液中血红蛋白的含量，对于诊断贫血具有积极的意义。Bang-iam等[52]和Kucheryavskiy等[53]应用数码相机分别完成对天然胶乳、医用胶乳手套蛋白含量和牛奶中蛋白质的测定。

4.2.3 色素2019年，Damirchi等[54]提出了一种简便、新颖的动态分光光度法测定艳绿(一种碱性染料)的方法。作者利用紫外-可见分光光度计-二极管阵列检测器和数码相机记录了亮绿色与Triton X-100的动力学相互作用的情况。实验结果表明，亮绿分别可在1.0～12.0 mg/L、1.0～10.0 mg/L的范围内测定，分光光度计检出限为0.047 mg/L,数码相机检出限为0.037 mg/L。该检测方法已成功地应用于纺织染料废水和金鱼养殖废水中三苯基甲基化染料干扰下的亮绿测定。

2013年，Kehoe等[55]测定了蓝色食用色素、柠檬酸橙运动饮料和氯化铁的浓度。在该实验中，作者应用了Casio数码相机、Nikon Cool Pics L120和Samsung Galaxy SⅢ手机等采集实验图像。在图像处理中，应用到了Image J、Adobe Photoshop、Image Color Picker软件。最后，依据朗伯-比耳定律，通过吸光度A=-log(In/Iblank)与物质浓度的关系对待测物质进行了测定。

2014年，Botelho Bruno等[56]应用CanoScan LiDE 110平板扫描仪作为图像的采集手段，运用多元图像分析法检测饮料中的色素日落黄，线性范围为7.8～39.7 mg/L，相对误差小于10%。

4.2.4 易燃易爆物2012年，Choodum等[57]建立了RGB快速检测三硝基甲苯(TNT)的方法。以奈斯勒试剂作为显色剂，研究从每个标准溶液中获得红色、绿色和蓝色的平均强度，用标准方法计算TNT检测限。除了G与TNT浓度的关系的线性范围为1～25 mg/L，其他的线性关系都为1～50 mg/L，最终测定了土壤中的TNT含量。2013年，Belyaevaa等[58]应用普遍使用的通讯工具IPhone 4.0作为检测设备，检测汽油添加剂N-甲基苯胺含量，同样得到了良好的线性关系。

4.2.5 毒物2019年，Dennison等[59]在基于纸张的双发光铱-铕(Ir(Ⅲ)-Eu(Ⅲ))的双金属配合物中添加G类和V类的有机磷毒剂和模拟剂，在化合物类别和化合物类型上均有不同的响应。在实验中发现，该响应是复杂的，不仅与改变红色Eu(Ⅲ)和蓝色Ir(Ⅲ)发光成分之间的平衡有关，而且还与其他因素，如分析物的挥发性、浓度和紫外吸收有关。同时，该团队对发光的颜色变化的程度进行了比色分析，指出其颜色变化与RGB的输出随时间的变化有关。

2019年，Venkatesan等[60]通过视觉测试、紫外-可见分光光度法和基于智能手机的RGB工具检测氰根离子(CN-)。基于智能手机的RGB工具可实时分析检测的CN-浓度。采用分光光度法、试纸带和RGB显色仪对不同样品中的CN-含量进行分析，均达到了较好的测量结果。同年，Kangas等[61]研制了一种比色检测阵列来识别化学战剂模拟剂。该比色阵列的微型化允许更少的传感器和分析物品的消耗，以及更快的分析RGB数据。同时，该作者提出未来使用纸基板替代传感器或者实验室仪器，通过智能手机成像的方法，在未来识别化学战剂和危险化学品分类等方面存在极大潜力。

5 展望

由于目前有关数码摄像产品作为定量分析工具使用时，颜色的解析往往需要在电脑上完成的。这种解析方式经过将拍摄的数据向电脑传输、解析区间的选定、数据的记录等环节，破坏了摄像结果的快速迅捷的优点。为此，寻找合适的显色试剂、高效快速解析方法以及便携式RGB仪器设备，并将其应用到化学、医学、农林、反恐和化学应急救援等领域中是一项非常有意义的工作。