综述：人工智能与机器学习在比色检测中的应用：技术、应用与未来展望

这篇综述系统阐述了AI（人工智能）和ML（机器学习）如何赋能比色检测技术，通过深度学习模型（如CNN、ColorNet）实现自动化分析，解决了传统方法依赖主观判读的局限性。文章涵盖生物医学诊断（如COVID-19检测）、环境监测（如重金属检测）和食品安全（如新鲜度评估）三大领域，并探讨了数据集泛化性、模型可解释性等挑战，为便携式智能传感平台发展指明方向。

　　

引言

比色检测技术凭借其直观、低成本的优势，在医疗诊断、环境监测和食品安全等领域广泛应用。然而，传统方法依赖人眼判读，易受光照和设备差异影响。人工智能（AI）和机器学习（ML）的引入，尤其是深度学习（DL）模型，正彻底改变这一局面，将主观的色差分析转化为客观的数字化输出。

比色检测基本原理

比色检测的核心是化学或生物反应导致的颜色变化。例如，葡萄糖氧化酶（GOx）与葡萄糖反应产生过氧化氢，进而引发显色反应。金纳米颗粒（Au NPs）的聚集状态变化（红→蓝）也被用于COVID-19快速检测。常见的平台包括：

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  纸基传感器（μPAD）：通过微流控通道引导样本至检测区

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  测试试纸：如糖尿病患者使用的血糖试纸

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  智能手机辅助套件：通过APP分析试纸图像，消除人为误差

AI/ML的技术赋能

AI处理比色数据的流程分为四步：

1. 1.

   图像采集：使用智能手机或扫描仪捕获试纸图像

2. 2.

   预处理：裁剪背景、调整亮度，转换至HSV或Lab色彩空间

3. 3.

   特征提取：量化颜色强度、分布等数值特征

4. 4.

   模型预测：

   • •

     经典ML：支持向量机（SVM）通过核技巧处理非线性数据；随机森林（RF）整合多棵决策树提升准确性

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     深度学习：卷积神经网络（CNN）自动识别复杂特征，ColorNet模型则融合RGB/HSV/YCbCr多色彩空间分析

生物医学应用突破

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  癌症诊断：金纳米棒传感器通过线性判别分析（LDA）实现神经母细胞瘤标志物HVA/VMA的尿液检测，灵敏度达100%

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  伤口监测：pH敏感水凝胶敷料结合CNN模型，区分感染伤口（pH 7-10）与健康组织（pH 4-6）

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  COVID-19筛查：RT-LAMP技术搭载AI图像分析，75分钟内完成高通量检测

环境与食品安全创新

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  重金属检测：纳米酶传感器阵列可同步识别汞（Hg²⁺）、铅（Pb²⁺）等污染物

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  食品新鲜度：基于花青素的鱼明胶薄膜通过随机森林（RF）模型判断肉类腐败，准确率99.6%

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  农药残留：金-银纳米簇（Au-Ag NCs）比色传感器检测硫化物农药，检测限低至0.03 mg/L

挑战与未来方向

当前瓶颈包括：

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  数据泛化性：模型在跨设备/环境时性能下降

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  黑箱问题：深度学习决策过程不透明

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  材料稳定性：天然染料易受温湿度影响

前沿解决方案如边缘AI（Edge AI）实现离线分析，联邦学习（Federated Learning）保护数据隐私。未来，智能包装结合物联网（IoT）有望实现从农场到餐桌的全链条监控。

结语

AI与比色检测的融合正推动诊断技术迈向智能化、便携化。随着可解释性AI（XAI）和新型材料的发展，这项技术将在全球健康、环境治理和食品安全中发挥更深远的作用。