基于卟啉传感器的三聚氰胺检测研究#
侯长军，李江杰，霍丹群，罗小刚**
基金项目：国家自然科学基金（30770568），中央高校基本科研业务费资助（CDJXS102300），重庆大学
研究生科技创新基金（201005B1A0010337）重庆市科委攻关项目（2008AB2024，2008AC7037），CQDX “211
工程”三期创新人才培养计划（S-09104）资助项目,泸州老窖股份有限公司合作研究基金项目
（0221002605033）
作者简介：侯长军，男，现为重庆大学生物工程学院教授，博士生导师，主要研究方向为纳米技术及传感
材料研制，生化传感器与检测技术，生物芯片与微系统，细胞信号检测技术与应用，生物医学信息检测与
处理
通信联系人：李江杰，（1986-），女，重庆大学生物工程学院硕士研究生，主要研究方向为图像处理以及
信号检测与处理. E-mail: lijiangjie003110@163.com
（重庆大学生物工程学院"生物流变科学与技术"教育部重点实验室，重庆 400044）
5 摘要：针对传统三聚氰胺检测方法成本高、分析时间长等不足之处，根据卟啉阵列与液体中
分子或离子结合产生光谱变化的基本原理，设计了一种基于卟啉化学传感器的三聚氰胺检测
系统。针对系统的软硬件设计，研究了光谱信号、模式识别、通过图像处理获得目标物质的
特征信息，经过匹配识别，从而实现目标物质的检测。结合实例，运用该装置对牛奶中三聚
氰胺进行了检测，实验结果表明，该系统对牛奶中低于2ppm 的三聚氰胺能进行有效的检测
10 和预警。
关键词：卟啉阵列；三聚氰胺；图像处理；牛奶检测
中图分类号：TP2 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：520.20
 30 0 引言
三聚氰胺（C3N6H6）是一种三嗪类含氮杂环的有机化合物，是有机化工的中间产品，
主要用作生产三聚氰胺甲醛树脂（ MF）。三聚氰胺含氮量高，近年来一些不法商人利用
其做食品添加剂，以提升食品中蛋白质含量指标[1]。2007 年美国宠物食品污染事件、2009
年中国三鹿婴幼儿奶粉污染事件[2]，都是由食物中过量三聚氰胺导致。长期摄入三聚氰胺
35 会对生殖、泌尿系统等造成损害，严重者可导致膀胱癌、肾结石病症等，对生命造成
极大的威胁[3]。因此，建立三聚氰胺含量的快速检测方法具有重要意义。
目前，三聚氰胺的检测方法主要有高效液相色谱-质谱法（HPLC-MS）、气相色谱－质
谱法（GC-MS）、比色法、生物分析法、苦味酸法、升华法[2-4]等。高效液相色谱-质谱法检
测精确，但仪器昂贵，需要专业人士进行操作，所耗时间较长。气相色谱－质谱法（GC-MS）
 40 检测灵敏度高，方法较稳定，然而需要进行衍生化处理,处理步骤复杂。高效液相色谱-质谱
法（HPLC-MS）、气相色谱－质谱法（GC-MS）方法一般只用于实验室检测。比色法能方
便快速地目测出三聚氰胺的含量, 也可用较便宜且易得的分光光度计进行测定，但测量误差
较大。生物分析法是一种专一性很强准确度高的方法,且可以制成检测盒，但它所需试剂较
多,当过氧化酶储藏过程中失去活性后容易导致检测误差。而苦味酸法和升华法虽然检测的
45 准确度高，但操作过程都很繁琐，分析时间长，不能及时反映检测信息。因此开发建立一种
方便快捷检测三聚氰胺的方法是很有必要的。
卟啉类化合物光敏性好、性能稳定、易于修饰,可实现微小变化信息检测,成为传感器研
究的理想模型化合物[5]。卟啉传感器技术近年在分析化学中应用较广，如用卟啉化学传感器
测溶液中物质 [6]，检测易爆、有毒气体[7-9]等，因此卟啉传感器具有广阔的发展前景。根据
50 卟啉光谱特性，结合MCU 技术[10]可设计基于卟啉传感器的三聚氰胺检测系统，基于此，本
文基于卟啉传感器对牛奶中三聚氰胺检测进行了探索。
1 检测原理及流程
1.1 检测原理
卟啉是一类由四个吡咯环通过次甲基相连形成共轭骨架的大环化合物，与金属离子结合
55 后，卟啉分子中的吡咯质子被金属离子取代后形成大环共轭体系结构的金属卟啉[11]。金属
卟啉具有很好的分子识别作用，卟啉环的刚性结构使其周边官能团的方向和位置能很好得到
控制，使之与客体分子发生相互作用最佳。金属卟啉与溶液中的分子或离子发生键合作用，
这种键合作用对不同目标物具有特异性，因此，在检测方面具有高选择性，即该传感器对不
同目标物具有专一性，发生这种键合作用之后，卟啉吸收光谱改变，呈现出不同的颜色变化
60 [12,13]，任何颜色都是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三基色在一定比例下的组合，颜色改变
相应的RGB 值（即特征值）也发生改变[14]，金属卟啉与溶液中分子或离子发生键和作用的
程度随溶液浓度改变而改变，吸收光谱也发生改变，即颜色变化值（特征值）与溶液浓度存
在一一对应关系。
设计采用含有不同敏感单元的金属卟啉作为传感器阵列，通过颜色变化组合来表征待测
65 物的特征信息。采用6×6 敏感单元卟啉阵列（图1），表征目标物信息。
系统通过CMOS 传感器设备获取目标物质与卟啉阵列反应前后的光谱信息，经过光谱
信号处理、匹配识别，检测出牛奶中三聚氰胺的含量等信息，并进行及时的显示和报警。
 图1 金属卟啉化学传感阵列模型
Fig.1 model of Metalloporphyrin 70 chemical sensor array
1.2 检测流程
用牛奶配制成含三聚氰胺和不含三聚氰胺的溶液。初始化硬件检测设备，光源和摄像头
工作，同时初始化环境监测设备(湿度、温度传感器[15])，采集反应前阵列光谱信号并传送到
75 上位机PC 机，湿度、温度传感器将检测到的环境参数通过下位机MCU 传送到PC 机进行
存储；用卟啉阵列传感器对三聚氰胺检测，待其反应完全后，采集反应后的光谱信号以及环
境参数传送到PC 机并存储。通过上位机软件对采集到的反应前后光谱信号图像进行处理和
信息提取，最后与数据库进行匹配识别，有效的检测出牛奶中三聚氰胺含量，当含量高于安
全值（2ppm）时，系统及时报警（图2）。
 图2 系统检测流程框图
Fig.2 Diagram of detection flow of the system
85 2 光谱信号处理
2.1 光谱信号预处理
系统利用校正、灰度化处理以及滤波等方法对图像进行预处理以提高图像质量。图像校
正涉及图像旋转和剪切。图像旋转用于校正图像位置偏移，矫正图像变形造成的点阵倾斜，
便于后续剪切和网格划分。图像旋转是图像围绕中心以顺时针或逆时针方向旋转任意角度，
90 使旋转后图像达到系统所处理的最佳角度。
彩色图像的灰度处理是将彩色图像像素的RGB 分量转换成灰度图像像素，转换后灰度
图像的每个像素点的像素由3 个分量变成1 个分量，以提高后续图像处理的速度。灰度处理
一般有三种方法：最大值法，最小值法和加权平均值法。卟啉传感器图像中卟啉点比背景颜
色深，为突出卟啉点，采用最小值法。
95 采用形态学滤波法[16]消除环境光照不均和芯片制造工艺不同造成卟啉传感器阵列图像
中形状较大的干扰，采用均值滤波法[17]消除图像中由于CMOS 图像传感器物理性质带入的
散点噪声。
2.2 模式识别
系统中模式识别主要是对卟啉阵列敏感单元进行识别、信号的特征提取和编码，敏感单
100 元识别和信号特征提取的准确性直接影响检测结果的准确性。
2.2.1 卟啉阵列敏感单元识别
卟啉传感阵列敏感单元识别是将36 敏感点全部分割出来，根据卟啉点在图像中的排列
方式，采用网格划分和阈值分割算法进行分割[18]。
 105 图3 基于投影的网格划分流程图
Fig.3 Flow chart of the gridding based on the projection
系统采用预处理后的图像在水平和垂直方向上的灰度投影信号来进行自动网格划分
[19]，灰度投影信号计算公式如下：
1
0
1 ( ) ( , ) (1) M
M x
H y I x y −
= = Σ 1
0
( ) 1 ( , ) (2) N
y V x I x y
N
−
= 110 = Σ
式(1)为水平方向投影，式(2)为垂直方向投影。其中，H、V 分别表示图像I 在水平方向
和垂直方向上的灰度投影，M、N 表示图像I 矩阵的行数和列数。以行投影的波峰中心位置
来确定行敏感点阵列，以列投影的波峰中心位置来确定列敏感点阵列，划分网格线，将6×6
 阵列划分到6×6 个子区域中，其中每个区域包含一个卟啉单元。自动网格划分流程图如图3
115 所示。
卟啉传感器芯片图像上卟啉单元数量多，分布广，单一阈值[20]不易分割，系统采用多
阈值分割方法（式（3））对卟啉传感器芯片进行图像分割。
k 1 k g(x, y) k, T f (x, y) T , k 1,2, ,k (3) − = ≤ < = K 其中T0，T1，…，Tk 是一系列
分割阈值，k 表示赋予分割后图像各个区域标号。自适应阈值分割流程如图4 所示。
120
图4 自适应阈值分割流程图
Fig.4 Flow chart of adaptive threshold segmentation
2.2.2 信号特征提取及编码
125 确定每个卟啉单元的位置后，采用比例半径法（以每个卟啉点的中心为圆心，取其70%
半径内的所有像素点的平均值作为该卟啉单元的光谱特征）得到其光谱信息。在获取36 卟
啉阵列信息后，将反应前图像和反应后图像特征提取值对应点作差（以阵列中点（2,3）为
例，如式（4）所示），得到特征响应信息（图5）。
(2,3) 1(2,3) 0(2,3)
(2,3) 1(2,3) 0(2,3)
(2,3) 1(2,3) 0(2,3)
R R R
G G G
B B B
Δ = −
Δ = −
Δ = −
（4）
其中R0(2,3)，表示提取出的阵列中第2 行第3 列卟啉点在反应前的红色分量，R1(2, 3)
130 为该
卟啉点反应后的红色分量,ΔR(2,3)
为该卟啉点反应前后红色分量的差值；ΔG(2,3)
，ΔB(2,3)
分别为
绿色分量和蓝色分量差值。
 图5 信号特征信息提取图
Fig.5 Image of 135 signal feature extraction
3 结果及讨论
用设计的三聚氰胺的卟啉传感检测系统，对牛奶中三聚氰胺进行检测实验。牛奶溶液中
本身含有与传感器阵列反应发生变化的物质，为了消除这些物质对三聚氰胺检测的干扰，检
140 测时，将预处理过的牛奶分成两份，一份中加入三聚氰胺，另一份不加三聚氰胺作为对照，
两种牛奶溶液分别与传感器阵列进行反应（条件相同），分别采集反应前后的图像，得到四
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