定量检测方法和装置与流程

本发明总体上涉及物质检测领域，更具体地，涉及用于检测样本中目标物的含量的方案。

背景技术：

个人健康和食品安全等问题日益受到人们的重视，例如，在食品安全领域，肉、禽、水产等的养殖过程中的抗生素滥用和蔬菜水果等中的农药残留已经成为危害消费者健康的重大隐患并引发大量关注，相应地，产生了针对相关指标和物质的快速检测机制的极大需求，一些专用试纸、试剂/试纸卡以及检测仪等应运而生。

一些简单的快速试纸检测多是采用目测的方式来观察检测结果，这只能提供初步的定性检测，并且对检测结果的判断很容易受到观察者个体和周围环境的影响。已有的一些定量检测方式也存在种种弊端。例如，借助于试纸/试剂卡来检测样本中的目标检测物的浓度，一些方案采用能够直接给出浓度结果的检测仪，然而，这样的仪器组成部件多、构造复杂，相应地成本较高，不利于面向家庭普及。也有方案利用手机摄像头来对试纸的检测区进行拍照，将拍照结果传至服务器进行计算处理以获取检测结果，但是这种方式受到手机摄像头成像质量、用户拍照水平和拍照时周围环境等因素的影响，不易获得稳定准确的检测结果。

技术实现要素：

考虑了现有技术中存在的诸多问题而设计实现了本发明。在发明内容部分中，以简化的形式介绍一些选出的概念，其将在下面的具体实施方式部分中被进一步描述。该发明内容部分并非是要标识出所要求保护的主题的任何关键特征或必要特征，也不是要被用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

根据本公开的一个方面，提供了一种用于检测的方法，所述方法包括：在终端设备处，从检测设备接收检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的；将所接收的检测数据通过网络转发至远程服务器；以及从所述远程服务器接收针对所述检测数据的处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量。

根据本公开的另一个方面，提供了一种用于检测的方法，所述方法包括：通过网络从终端设备接收来自检测设备的检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的；对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量；以及将所述处理结果发送给所述终端设备。

根据本公开的再一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如本公开中所讨论的任意方法。

根据本公开的又一个方面，提供了一种用于检测的装置，所述装置包括用于执行如本公开中所讨论的任意方法的模块。

根据本公开的另一个方面，提供了一种用于检测的设备，所述设备包括：存储器，其用于存储指令；以及至少一个处理器，其耦合到所述存储器，其中，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如本公开中所讨论的任意方法。

附图说明

在附图中对本公开的实施例以示例的形式而非限制的形式进行了说明，附图中相似的附图标记表示相同或类似的部件，其中：

图1示出了可以在其中实施本公开的一些实施例的示例性操作环境；

图2示出了根据本公开的一些实施例的示例性方法的流程图；

图3示出了根据本公开的一些实施例的示例性方法的流程图；

图4示出了根据本公开的一些实施例的示例性装置的框图；

图5示出了根据本公开的一些实施例的示例性装置的框图；以及

图6示出了根据本公开的一些实施例的示例性终端设备的框图。

具体实施方式

在以下的说明书中，出于解释的目的，阐述了大量具体细节。然而，应当理解的是，本公开的实施例无需这些具体细节就可以实施。在其它实例中，并未详细示出公知的电路、结构和技术，以免影响对说明书的理解。

说明书通篇中对“一个实施例”、“实施例”、“示例性实施例”、“一些实施例”、“各种实施例”等的引述表示所描述的本公开的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，然而，并不是说每个实施例都必须要包含这些特定的特征、结构或特性。此外，一些实施例可以具有针对其它实施例描述的特征中的一些、全部，或者不具有针对其它实施例描述的特征。

在下面的说明书和权利要求书中，可能会用到术语“耦合”和“连接”及其派生词。需要理解的是，这些术语并非是要作为彼此的同义词。相反，在特定的实施例中，“连接”用于表示两个或更多部件彼此直接物理或电接触，而“耦合”则用于表示两个或更多部件彼此协作或交互，但是它们可能、也可能不直接物理或电接触。

图1示出了可以在其中实施本公开的一些实施例的示例性操作环境100。操作环境100可以包括检测设备110、终端设备120和远程服务器130。在一些实施例中，检测设备110可以通信地耦合到终端设备120。在一些实施例中，终端设备120可以通过网络140与远程服务器130通信地耦合。

在根据本公开的一个典型的操作场景中，用户在将样本按照指定方式进行前处理之后，将样本添加到诸如试纸/试剂卡这样的反应载体中进行反应，并将反应载体插入到检测设备110中。检测设备110通过内置的处理过程，将所采集的反应载体的显色窗口的图像/光信号检测值转换为检测数据，随后将检测数据传递给终端设备120。终端设备120将接收自检测设备110的检测数据通过网络140转发至远程服务器130，后者对检测数据进行进一步的处理，生成指示样本中目标物的含量的信息以及如果需要的话，相关的分析和建议，并将其发送给终端设备120以呈现在终端设备120上。

这里，检测设备110(以及反应载体)是检测的实际工具，也是检测数据的提供方。例如，用户若需要检测绿豆中的黄曲霉素含量，则要准备指定的仪器和试剂卡。同样，也需要相应的仪器和试剂卡以便能够对肉、禽、蛋、水产品乃至人体内的一种或多种抗生素残留进行定量检测。

可以采用的检测技术包括干化学技术、免疫层析技术(后者又包括例如胶体金免疫层析、荧光免疫层析等)，等等。在本公开中，术语“t线”是指反应载体的检测线，即检测区，而术语“c线”是指反应载体的控制线，即质控区。

在本公开的一些实施例中，针对与样本中的目标物发生反应后的反应载体的数据采集工作由专业的检测设备进行，避免了一些现有技术方案中直接通过手机拍照带来的不确定因素。另一方面，检测设备端并不需要具备直接计算得出样本中目标物的含量(如浓度)的能力，而是将一部分工作交由远程服务器来完成，这使得检测设备的复杂度得以降低，相应地减小了成本和体积，更易于向个人和家庭普及。

终端设备120的示例可以包括但不限于：移动设备，个人数字助理(pda)，可穿戴设备，智能电话，蜂窝电话，手持设备，消息传送设备，计算机，个人计算机(pc)，台式计算机，膝上型计算机，笔记本计算机，手持计算机，平板计算机，工作站，迷你计算机，大型计算机，超级计算机，网络设备，web设备，基于处理器的系统，多处理器系统，消费电子设备，可编程消费电子设备，电视，数字电视，机顶盒，或其任意组合。在一些实施例中，终端设备120的功能可以通过运行在其上的应用程序来实现。

尽管远程服务器130被示出为单个服务器，但是可以理解的是，远程服务器130也可以被实现为服务器阵列或服务器群组，或者在一些实施例中，远程服务器130可以是不同实体构成的集群，其中的每个实体被配置为执行各自的功能。远程服务器130可以被部署在分布式计算环境中。在一些实施例中，远程服务器130也可以被部署在云端，采用云计算技术来实现。在一些实施例中，可以采用微服务架构来实现远程服务器130所提供的各项服务。

在本公开的一些实施例中，一部分处理工作，尤其是涉及样本中目标物的含量的最终确定、以及数据统计、分析和提供建议等处理，可以交由位于云端的远程服务器来进行，这样可以充分利用后者强大的运算能力和存储能力，极大地提升了整个检测系统的性能。此外，微服务架构的采用也提高了系统的鲁棒性和可扩展性。

终端设备120与检测设备110之间的通信可以采用有线或无线的方式来进行。在一些实施例中，检测设备110可以借助于诸如通用串行总线(usb)、蓝牙、红外、近场通信(nfc)、或zigbee等技术来向终端设备120传输检测数据。

网络140可以包括任意类型的有线或无线通信网络，或者有线或无线网络的组合。通信网络的示例可以包括局域网(lan)、广域网(wan)、公共电话网、互联网、内联网等等。尽管在这里只示出了单个网络140，但是在一些实施例中，网络140也可以被配置为包括多个网络。

在本公开的一些实施例中，检测设备与终端设备之间采用例如usb串口或者蓝牙这样的短距离通信技术进行通信，转而利用终端设备自身的更强通信能力来与远程服务器建立连接以例如传送检测数据，这降低了对检测设备自身的通信能力的要求，相应地，也进一步降低了检测设备的成本、体积和功耗，提高了检测设备的便携性和待机水平。

此外，在一些实施例中，检测设备所采集的反应载体的显色窗口的原始图像数据的数据量较大，而通过在检测设备端对该图像数据进行预处理，例如将其转换为至少一组灰度积分值，并将该至少一组灰度积分值作为检测数据提供，以供后续处理(如在远程服务器端的样本中目标物含量计算等)，可以大大降低传输数据量和传输时间，能够更好地应对网络不佳的情况并且提升了用户体验。

此外，尽管在上面结合图1描述了根据本公开的一些实施例的示例性操作环境，在另一些实施例中，检测设备110与终端设备120之间的通信可以经由网络来进行。另一方面，终端设备120与远程服务器130也可以不通过网络而直接通信地耦合。本公开并不限于图1所示的特定架构。

图2示出了根据本公开的一些实施例的示例性方法200的流程图。例如，方法200可以在图1中所示的终端设备120上实现。在一些实施例中，终端设备120优选地被实现为用户的移动通信终端，例如，智能电话。在一些实施例中，方法200可以用来实现用户的智能电话上安装的客户端应用程序(app)的一些功能。所述app包括但不限于基于object-c语言编写的app、基于java语言编写的app，等等。在一些实施例中，所述app连接到云端服务，后者例如可以是由图1中所示的远程服务器130实现的。

示例性方法200开始于步骤210。在该步骤中，与检测设备建立连接，所述检测设备例如是图1中所示的检测设备110。与检测设备110的连接可以通过有线或无线的方式进行，例如经由终端设备120的usb串口或蓝牙接口，当然本公开并不限于此。连接建立可以采用双方握手的方式来实现。

在一些实施例中，所述方法还可以包括确定登录到终端设备120的app上的用户是否与检测设备110进行了绑定，如果没有，则执行绑定操作。在一些实施例中，绑定操作可以包括将用户标识(id)与检测设备110的id进行关联。在一些实施例中，检测设备110的id可以包括该检测设备的唯一序列号。在一些实施例中，检测设备110的id还可以指示该检测设备的型号。在一些实施例中，检测设备110的id的获取例如可以通过使用终端设备110的摄像头扫描指示检测设备110的id的二维码来实现。与检测设备110的绑定/关联信息可以被存储在检测设备110、终端设备120、和远程服务器130中的一个或多个中。

基于类似的方式，还可以执行用户与反应载体(如试剂卡)的绑定。在一些实施例中，试剂卡的id可以包括该试剂卡的唯一序列号。在一些实施例中，试剂卡的id还可以指示该试剂卡的批次。在一些实施例中，试剂卡的id还可以指示该试剂卡的检测项目。类似地，与试剂卡的绑定/关联信息也可以被存储在检测设备110、终端设备120、和远程服务器130中的一个或多个中。

此外，在一些实施例中，所述方法还可以包括将接收自远程服务器130的更新后的检测参数发送至检测设备110，以供检测设备110用来替换该设备内置的检测参数。例如，仪器在生产时，可以根据可检测的试剂指标等因素，内置3个时间，即：等待时间(t1)、最小间隔时间(t2)、以及截止时间(t3)。其中，当试剂卡插入仪器后，仪器将先按照时间t1进行等待，并且在时间t1过后，仪器每隔时间t2会存储一条数据，直到时间t3。相应地，仪器检测并生成的数据可以形成一个数组，例如[{time:aaa,data:xxx},{time:bbb,data:yyy},{time:ccc,data:zzz}]。在远程服务器130判定需要更新这样的一个或多个时间参数时(例如基于对历史数据的统计、或者基于特定样本的需求等)，可以将更新后的检测参数发送给终端设备120。终端设备120将接收到的更新后的检测参数转发至检测设备110从而实现后者内置参数的更新。可以理解的是，可更新的检测参数并不限于上述的三个时间参数。

在一些实施例中，所述方法还可以包括提供样本采集指导。可以针对不同检测项目所需样本的前处理、试剂卡添加等操作给出指导。例如：针对固体样本如何取量、如何研磨、如何添加溶解液或者稀释液稀释到什么程度；针对需要加热的样本，如何加热、加热到什么温度；如何通过配备的各类工具(例如滴管、尿杯等)将样本液添加到试剂卡中，等等。指导信息可以被以可视和/或可听的方式，例如通过终端设备120上配备的显示器和/或扬声器等，呈现给操作用户。

方法200前进到步骤220。在该步骤中，从检测设备接收检测数据，其中，所述检测数据是由检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的。在一些实施例中，终端设备120可以把接收到的检测数据暂时存储在该终端设备的缓存器/存储器中。

在一些实施例中，检测设备110可以配备有图像传感器，其用于按照指定的参数(例如，前述的时间参数)来采集插入到检测设备110中的试剂卡的显色窗口的图像。根据本公开的一些实施例，检测设备110在得到图像数据后，可以利用其处理单元对该图像数据进行积分计算，得到一系列横坐标对应的灰度积分数据。所获得的至少一组灰度积分值被作为检测数据提供给终端设备120。与原本的图像数据相比，经处理后获得的灰度积分值数据的数据量大大减少，从而降低了检测设备110与终端设备120、以及终端设备120经由网络140与远程服务器130的通信负荷。这可以减少传输出错或传输中断发生的可能性，尤其是在网络传输条件不佳的情况下。

在一些实施例中，检测数据从检测设备110到终端设备120的传输可以是检测设备110主动发起的，例如，响应于检测设备110生成了检测数据。而在另一些实施例中，检测数据的传输可以是由检测设备110响应于来自终端设备120的命令而发起的，例如，终端设备120可以定期询问检测设备120是否有检测数据要提供。此外，在一些实施例中，在试剂卡被成功插入到检测设备110后，检测设备110可以向终端设备120(更具体地，例如该终端设备上的app)发送通知以指示该情况，并且检测设备110自行开始检测环节，例如，按照前述的时间参数。终端设备120上的app在接收到通知后，可以根据所检测指标的反应时间等因素，设置等待计时，待计时完成后进入与检测设备110的数据同步环节以获取检测数据。

此外，在一些实施例中，当检测设备110进行检测时，可以对每次检测的数据标记上一定的特征值，以确保数据的唯一性。所述特征值例如可以包括检测时间、检测项目、用户id、检测设备id、反应载体id，等等。利用这些以及可能的其他信息，可以构建单次检测的唯一id。加标记操作可以是响应于来自终端设备120的指令而做出的，也可以是由检测设备110自主地进行的，本公开并不限于此。借助于这样的唯一id，如果在检测过程中例如由于不可控原因出现中断，检测设备110再次启动时通过检查这样的唯一id能够准确判断出已执行的检测阶段，例如，可以判断出是否能够继续上一次未完成的检测，并跳转到相应的操作。

方法200继续进行到步骤230。在该步骤中，判断从检测设备到终端设备的检测数据的传输是否完成。如果尚未完成检测数据传输，则方法200的流程跳转到步骤220，以继续接收检测数据。如果确定检测数据的传输已经完成，则方法200前进到步骤240。

在步骤240中，向检测设备110发送通知以指示该信息。在一些实施例中，响应于接收到来自终端设备120的指示检测数据传输已完成的通知，检测设备110可以清空存储所述检测数据的缓存器/存储器，从而减轻对检测设备110的存储能力的要求。

之后，方法200继续进行到步骤250。在该步骤中，将检测数据通过网络转发到远程服务器。在一些实施例中，终端设备120可以不对接收到的检测数据进行处理，直接通过网络140向远程服务器130进行转发。

接下来，执行方法200的步骤260。在该步骤中，从远程服务器接收针对检测数据的处理结果，其中，所述处理结果指示样本中目标物的含量。

继续前面的示例，在远程服务器130接收到的检测数据是对应于原始图像数据的至少一组灰度积分值的情况下，根据一些实施例，远程服务器130可以根据该至少一组灰度积分值构造相应的积分曲线。基于针对当前检测项目以及所使用的试剂卡等因素而预设的c线读取位置，远程服务器130可以从所构造的积分曲线上，寻找在该预设c线读取位置周围、在对应的预设可允许位置误差范围内的峰值作为c线检测值。类似地，基于预设的一个或多个t线读取位置和相应的预设可允许位置误差范围，远程服务器可以确定出积分曲线上的一个或多个峰值作为相应的t线检测值。

在一些实施例中，根据所确定的c线检测值和t线检测值，结合所选择的带参数的方程，远程服务器130可以计算得出样本中目标物的含量，如浓度。在一些实施例中，针对浓度计算，远程服务器130可以结合所维护的影响因子和实际检测过程中获取的相关参数，提供自动校准回归机制以确保最终检测结果准确有效。例如，校准机制可以包括但不限于：更换浓度计算方程、更换浓度计算方程的系数、或者直接将浓度值进行比例换算。

此外，在一些实施例中，所述处理结果除了指示样本中目标物的含量之外，还包含由远程服务器130至少部分地基于所述样本中目标物的含量而生成的分析信息。例如，针对食品中的黄曲霉检测，可以基于计算出的浓度值直接得出结论并提供相应的建议。此外，分析信息的产生还可以基于记录在远程服务器130中的相关历史数据。

此外，在一些实施例中，远程服务器130的处理结果生成机制可以支持单次单指标检测、多次单指标检测、单次多指标检测、多次多指标检测等多种模式。单次单指标检测是指：用户只需要检测一次就能得到结果，并且所使用的试剂卡仅测单项指标(例如：食品的黄曲霉检测，单联试剂卡)；单次多指标检测是指：用户只需要检测一次就能得到结果，并且所使用的试剂卡包含多项指标(例如：抗生素尿检三联，多联试剂卡)；多次单指标检测是指：用户需要在一个周期内多次检测，通过多组数据值才能得到结果，并且所使用的试剂卡仅包含单项指标(例如：lh排卵预测)。多次多指标检测是指：用户需要在一个周期内多次检测，通过多组数据值才能得到结果，并且所使用的试剂卡包含多项指标(例如：尿微量白蛋白和尿酮检测)。

回到方法200，该方法前进到步骤270。在该步骤中，将在步骤260中接收到的处理结果进行呈现。在一些实施例中，可以以可视和/或可听的方式，例如通过终端设备120上配备的显示器和/或扬声器等，将处理结果呈现给用户。

图3示出了根据本公开的一些实施例的示例性方法300的流程图。例如，方法300可以在图1中所示的远程服务器130上实现。在一些实施例中，远程服务器130是采用云计算技术来实现的。

方法300开始于步骤310。在该步骤中，通过网络从终端设备接收来自检测设备的检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的。所述终端设备例如是图1中所示的通过网络140与远程服务器130通信地耦合的终端设备120。所述检测设备例如是图1中所示的检测设备110，其可以通过例如usb串口或蓝牙接口与终端设备120相连。

方法300前进到步骤320。在该步骤中，对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量。

不同于前面结合方法200的讨论中描述的将灰度积分值作为检测设备110提供的检测数据的一些示例性实施例的是，在一些替代的实施例中，检测设备110自身可以采用与前面描述的远程服务器130类似的方式，确定c线检测值和t线检测值，并将所确定的c、t线检测值作为检测数据发送给终端设备120，再由后者经由网络140将其转发至远程服务器130。

更具体地，检测设备110可以在计算出对应于所采集的图像数据的至少一组灰度积分值之后，基于该检测设备110预设的c线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的预设可允许位置误差范围内的峰值作为c线检测值；并且基于检测设备110预设的t线位置，确定所构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为t线检测值。

相应地，在这种情况下，不同于前面结合方法200的讨论中描述的远程服务器130先确定c、t检测值然后再计算样本中目标物的含量的过程的是，现在远程服务器130可以直接根据所接收的c、t检测值，结合所选择的带参数的方程，计算得出样本中目标物的含量。

此外，在一些实施例中，检测设备110配备的可能不是图像传感器，而是更加简单的光信号检测器，例如光敏二极管。在这种情况下，检测设备110从与样本中的目标物发生反应后的试剂卡采集的原始数据可以是至少一组光信号检测值。在这种情况下，在一些实施例中，由检测设备110提供的检测数据可以包括通过以下方式生成的c线检测值和t线检测值：基于该检测设备预设的c线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为c线检测值；以及基于该检测设备预设的t线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为t线检测值。

其他的实现方式也是可能的，例如，可以将c、t线检测值的确定以及后续的含量计算等处理均交由远程服务器130来执行。

然后，方法300继续进行到步骤330，在该步骤中，将所述处理结果发送给所述终端设备，以供在终端设备上呈现。

此外，在根据本公开的一些实施例中，远程服务器130可以管理并控制与仪器、试剂卡、检测项目等相关的各种参数、方程等。例如，除了前述的三个时间参数以外，针对不同的检测项目及所使用的试剂卡，远程服务器130还可以调整或更新预设的c线位置、与预设的c线位置对应的可允许位置误差范围、预设的t线位置、与预设的t线位置对应的可允许位置误差范围，等等。在一些实施例中，远程服务器130也可以将更新后的这些参数经由终端设备120提供给检测设备110，以供后者更新其相应内置参数。在一些实施例中，这些检测参数、方程、方程系数、浓度值换算比例等的调整有助于获取更准确的检测结果，同时提升了整个系统的灵活性和可维护性。此外，在一些实施例中，远程服务器130还可以负责管理诸如温度、湿度之类的影响因子，这些影响因子是针对用户所处的检测环境，会对仪器、试剂卡检测结果产生较大影响的相关因素。

需要注意的是，所描述的方法200、300的各步骤的编号顺序仅是为了便于说明，而并不意味着所述方法仅能以该固定顺序来实施。相反，一些步骤/操作的执行顺序可以被调整，而并不影响所描述的方案的本质。

图4示出了根据本公开的一些实施例的示例性装置400的框图。例如，装置400可以被实现在图1中所示的终端设备120中。示例性装置400可以用软件、硬件、固件、或其任意组合来实现。

在本公开的一些实施例中，装置400可以包括连接建立单元410，其被配置为用于与检测设备建立连接，例如经由终端设备120的usb串口或蓝牙接口。所述检测设备例如是图1中所示的检测设备110。

在本公开的一些实施例中，装置400还可以包括检测数据转发单元420，其被配置为用于从检测设备110接收检测数据，其中，所述检测数据是由检测设备110对从与样本中的目标物发生反应后的试剂卡采集的原始数据进行预处理之后获得的。检测数据转发单元420还可以被配置为响应于确定来自检测设备110的检测数据的传输完成，向检测设备110发送通知以指示该情况。此外，检测数据转发单元420还可以被配置为将所接收到的来自检测设备110的检测数据转发至远程服务器。所述远程服务器例如是图1中所示的通过网络140与终端设备120通信地耦合的远程服务器130。

在本公开的一些实施例中，装置400还可以包括处理结果接收单元430，其被配置为用于从远程服务器130接收针对检测数据转发单元420转发的检测数据的处理结果，其中，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量。在一些实施例中，所述处理结果还包含由远程服务器130至少部分地基于所述样本中目标物的含量而生成的分析信息。

在本公开的一些实施例中，装置400还可以包括处理结果呈现单元440，其被配置为用于在终端设备120上呈现所接收的处理结果。

此外，在本公开的一些实施例中，装置400还可以包括检测参数转发单元450，其被配置为从远程服务器130接收更新后的检测参数。检测参数转发单元450还可以被配置为将所接收的更新后的检测参数转发至检测设备110，以供检测设备110用来替换该设备内置的检测参数。

需要注意的是，尽管装置400被示出为包含单元410-450，但是该装置可以包含更多或更少的单元。例如，图4中所示的检测数据转发单元420和/或检测参数转发单元450可以被分成不同的单元，每个单元用于执行这里所述的各种操作的至少一部分。另外，例如检测数据转发单元420和检测参数转发单元450也可以被进行组合，而非作为单独的单元来工作。此外，装置400还可以包括其它的单元、或者其现有的一个或多个单元可以进一步被配置为执行本公开中描述的终端设备执行的其它操作。

图5示出了根据本公开的一些实施例的示例性装置500的框图。例如，装置500可以被实现在图1中所示的远程服务器130中。示例性装置500可以用软件、硬件、固件、或其任意组合来实现。

在本公开的一些实施例中，装置500可以包括检测数据接收单元510，其被配置为用于从终端设备接收来自检测设备的检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的。所述终端设备例如是图1中所示的通过网络140与远程服务器130通信地耦合的终端设备120。所述检测设备例如是图1中所示的检测设备110，其可以通过例如usb串口或蓝牙接口与终端设备120相连。

在本公开的一些实施例中，装置500还可以包括处理结果生成单元520，其被配置为用于对检测数据接收单元510接收的检测数据进行处理以生成处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量。在一些实施例中，所述处理结果还包含至少部分地基于所述样本中目标物的含量而生成的分析信息。

在本公开的一些实施例中，装置500还可以包括处理结果发送单元530，其被配置为用于将所生成的处理结果发送给终端设备120，以供在终端设备120上进行呈现。

另外，在本公开的一些实施例中，装置500还可以包括检测参数更新单元540，其被配置为用于更新远程服务器130中的一个或多个检测参数。

此外，在本公开的一些实施例中，装置500还可以包括检测参数发送单元550，其被配置为用于将更新后的检测参数发送给终端设备120，其中，所述更新后的检测参数将由终端设备120转发至检测设备110，以供检测设备110用来替换该设备内置的检测参数。

同样需要注意的是，尽管装置500被示出为包含单元510-550，但是该装置可以包含更多或更少的单元来实现所描述的功能。此外，装置500还可以包括其它的单元、或者其现有的一个或多个单元可以进一步被配置为执行本公开中描述的远程服务器执行的其它操作。

现在转到图6，示出了根据本公开的一些实施例的示例性终端设备600的框图。如这里所示，终端设备600可以包括一个或多个处理器610以及存储器620。一个或多个处理器610可以包括任意类型的通用处理单元/核心(例如但不限于：cpu、gpu)，或者专用处理单元、核心、电路、控制器，等等。存储器620可以包括任意类型的可以用于存储数据的介质。存储器620被配置为存储指令，所述指令在执行时使得一个或多个处理器610执行在本公开中结合终端设备所描述的任何方法(例如，示例性方法200，等等)的操作。

此外，具有与示例性终端设备600类似结构的设备也可以被配置为执行在本公开中结合远程服务器所描述的任何方法(例如，示例性方法300，等等)的操作。

这里描述的各种实施例可以包括或操作多个组件、部件、单元、模块、实例或机制，其可以用硬件、软件、固件、或其任意组合来实现。硬件的示例可以包括、但不限于：设备、处理器、微处理器、电路、电路元件(例如、晶体管、电阻器、电容器、电感器，等等)、集成电路、专用集成电路(asic)、可编程逻辑器件(pld)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、存储单元、逻辑门、寄存器、半导体器件、芯片、微芯片、芯片组，等等。软件的示例可以包括、但不限于：软件组件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、机器程序、操作系统软件、中间件、软件模块、例程、子例程、函数、方法、过程、软件接口、应用编程接口(api)、指令集、计算机代码、计算机代码段、字、值、符号、或其任意组合。确定一个实施例是使用硬件、软件、和/或固件来实现可以取决于多种因素而变化，例如期望的计算速率、功率级别、耐热性、处理周期预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度，以及其它的设计或性能约束，正如一个给定的实施例所期望的。

这里描述的一些实施例可以包括制品。制品可以包括存储介质。存储介质的示例可以包括用任意方法或技术实现的用以存储信息(例如，计算机可读指令、数据结构、程序模块、或其它数据)的易失性的和非易失性的、可移动的和不可移动的介质。存储介质可以包括、但不限于：随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可编程只读存储器(prom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、闪速存储器或其他存储器技术，光盘(cd)、数字多用盘(dvd)或其它光存储，磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备，或者任何其它的能够用于存储信息的介质。在一些实施例中，制品可以存储可执行的计算机程序指令，其在被一个或多个处理单元执行时，使得处理单元执行这里所述的操作。可执行的计算机程序指令可以包括任意合适类型的代码，例如，源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静态代码、动态代码，等等。可执行的计算机程序指令可以使用任意适当的高级的、低级的、面向对象的、可视化的、编译的和/或解释的编程语言来实现。

下面描述本公开的一些示例性实现。

根据本公开的一个实施例，提供了一种用于检测的方法，所述方法包括：在终端设备处，从检测设备接收检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的；将所接收的检测数据通过网络转发至远程服务器；以及从所述远程服务器接收针对所述检测数据的处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量。

在一个实施例中，所述原始数据包括图像数据。

在一个实施例中，所述检测数据包括对应于所述图像数据的至少一组灰度积分值。

在一个实施例中，所述处理结果是通过以下操作生成的：基于所述远程服务器预设的c线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为c线检测值；基于所述远程服务器预设的t线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为t线检测值；以及根据所述c线检测值和所述t线检测值来计算所述样本中目标物的含量。

在一个实施例中，所述检测数据包括c线检测值和t线检测值，所述c线检测值和所述t线检测值是通过以下操作生成的：计算对应于所述图像数据的至少一组灰度积分值；基于所述检测设备预设的c线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述c线检测值；以及基于所述检测设备预设的t线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述t线检测值。

在一个实施例中，所述原始数据包括至少一组光信号检测值。

在一个实施例中，所述检测数据包括c线检测值和t线检测值，所述c线检测值和所述t线检测值是通过以下操作生成的：基于所述检测设备预设的c线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述c线检测值；以及基于所述检测设备预设的t线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述t线检测值。

在一个实施例中，所述处理结果是通过以下操作生成的：根据所述c线检测值和所述t线检测值来计算所述样本中目标物的含量。

在一个实施例中，所述方法还包括：从所述远程服务器接收更新后的检测参数；以及将所接收的更新后的检测参数转发至所述检测设备，以供所述检测设备用来替换该设备的检测参数。

在一个实施例中，所述检测参数包括以下中的一个或多个：预设的c线位置、与预设的c线位置对应的可允许位置误差范围、预设的t线位置、与预设的t线位置对应的可允许位置误差范围、预设的检测前等待时间、预设的检测最小间隔时间、预设的检测截止时间。

在一个实施例中，所述方法还包括将用户与所述检测设备绑定，其中，所述绑定包括将用户标识与所述检测设备的标识进行关联。

在一个实施例中，所述检测数据包含能够指示以下的唯一标识：检测时间、检测项目、用户标识、所述检测设备的标识、所述反应载体的标识。

在一个实施例中，所述检测设备的标识还能够指示所述检测设备的型号。

在一个实施例中，所述反应载体的标识还能够指示所述反应载体的批次。

在一个实施例中，所述处理结果还包含由所述远程服务器至少部分地基于所述样本中目标物的含量而生成的分析信息。

在一个实施例中，所述方法还包括：在所述终端设备上呈现所述处理结果。

在一个实施例中，所述方法还包括，向所述检测设备发送通知以指示从所述检测设备到所述终端设备的检测数据传输已完成。

根据本公开的一个实施例，提供了一种用于检测的方法，所述方法包括：通过网络从终端设备接收来自检测设备的检测数据，其中，所述检测数据是由所述检测设备对从与样本中的目标物发生反应后的反应载体采集的原始数据进行预处理之后获得的；对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果，所述处理结果指示所述样本中目标物的含量；以及将所述处理结果发送给所述终端设备。

在一个实施例中，所述原始数据包括图像数据，所述检测数据包括对应于所述图像数据的至少一组灰度积分值。

在一个实施例中，对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果包括：基于预设的c线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为c线检测值；基于预设的t线位置，确定根据所述至少一组灰度积分值构造的积分曲线上在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为t线检测值；以及根据所述c线检测值和所述t线检测值来计算所述样本中目标物的含量。

在一个实施例中，所述原始数据包括至少一组光信号检测值，所述检测数据包括c线检测值和t线检测值，所述c线检测值和所述t线检测值是通过以下操作生成的：基于所述检测设备预设的c线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述c线检测值；以及基于所述检测设备预设的t线位置，确定所述至少一组光信号检测值中在对应的可允许位置误差范围内的峰值作为所述t线检测值。

在一个实施例中，对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果包括：根据所述c线检测值和所述t线检测值来计算所述样本中目标物的含量。

在一个实施例中，所述方法还包括：更新一个或多个检测参数；并且将更新后的检测参数发送给所述终端设备，其中，所述更新后的检测参数将由所述终端设备转发至所述检测设备，以供所述检测设备用来替换该设备的检测参数，其中，所述检测参数包括以下中的一个或多个：预设的c线位置、与预设的c线位置对应的可允许位置误差范围、预设的t线位置、与预设的t线位置对应的可允许位置误差范围、预设的检测前等待时间、预设的检测最小间隔时间、预设的检测截止时间。

在一些实施例中，对所接收的检测数据进行处理以生成处理结果还包括：至少部分地基于所述样本中目标物的含量而生成分析信息。

根据本公开的一个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行本公开中所述的任意一项方法。

根据本公开的一个实施例，提供了一种用于检测的装置，所述装置包括用于执行本公开中所述的任意一项方法的模块。

根据本公开的一个实施例，提供了一种设备，所述设备包括：存储器，其用于存储指令；以及至少一个处理器，其耦合到所述存储器，其中，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行本公开中所述的任意一项方法。

上面已经描述的内容包括所公开的架构的示例。当然并不可能描述组件和/或方法的每种可以想见的组合，但是本领域技术人员可以理解，许多其它的组合和排列也是可行的。因此，该新颖架构旨在涵盖落入所附权利要求的精神和范围之内的所有这样的替代、修改和变型。