研究目的
通过在嵌入式系统中提出并实现一种自动图像分割方法，用于实时应用，以减少SPR成像系统中手动选择感兴趣区域（ROI）的不确定性。
研究成果
基于分水岭算法的自动图像分割方法有效降低了SPR成像系统ROI选择中的不确定性，在葡萄糖检测中展现出良好的鲁棒性与重现性（线性范围2.5-20.4 mg/mL，R2=0.999，灵敏度2.69 a.u./mg/mL）。该方法支持多种芯片设计的自动化数据采集，提升了测量精度与操作简便性。
研究不足
该算法可能仅适用于特定的SPR芯片设计与图案，未必能良好推广至所有类型的表面功能化或流体通道设计。嵌入式系统的处理能力可能会限制超高分辨率图像的实时性能。若未妥善处理，角度扫描产生的噪声与图像畸变可能会影响分割精度。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用基于棱镜的强度调制图像型SPR传感器，配置为Kretschmann结构。在树莓派3嵌入式系统上开发并实现了基于标记控制分水岭的自动图像分割算法。方法包括直方图切片、大津法、Canny边缘检测、质心定位、直方图均衡化和中值滤波等预处理及标记分配步骤。
2：样本选择与数据来源：
通过实验装置采集Au/Cr薄膜芯片的SPR图像，使用浓度范围0至41.7 mg/mL的葡萄糖标准溶液进行测试。
3：7 mg/mL的葡萄糖标准溶液进行测试。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：设备包含树莓派3嵌入式系统、工业相机UI-3360CP-NIR-GL、850 nm红外激光二极管、B270玻璃非球面聚光透镜、用于Au/Cr沉积的电子束蒸发系统、注射泵及PMMA芯片盖。材料包括硼硅酸盐玻璃基底、Cr和Au薄膜、PMMA、双面胶垫片、丙酮、乙醇、去离子水、氮气及葡萄糖溶液。
4：实验流程与操作步骤：
通过基底清洗、Cr/Au薄膜沉积及流体芯片组装制备Au/Cr芯片；搭建包含激光源、棱镜和相机的SPR光学系统；采集SPR图像；运用开发算法处理图像：预处理（对比度增强与噪声抑制）、标记分配（背景提取、空白区域提取、ROI选择）及分水岭分割；在不同芯片上进行鲁棒性测试，并开展三重复测量的葡萄糖检测实验。
5：数据分析方法：
分析分割结果的准确性与鲁棒性。通过统计方法计算反射强度变化、线性范围、相关系数、灵敏度及葡萄糖检测的检出限。
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