免疫层析法是一种将抗原抗体之间的特异性免疫反应与薄膜层析技术相结合的新型免疫学检测技术。纳米金免疫层析技术作为免疫层析法的重要组成部分,因其具有便捷、快速、特异性强、灵敏度高等诸多优点,在医学诊断、食品检测、环境卫生等领域都有着广泛的应用。在当前的应用中,由于受检测环境影响以及技术的限制,纳米金免疫层析技术主要应用于定性检测或者半定量检测。这种检测方式存在一定的局限性,不仅耗费人力,容易产生较大的主观性误差,同时,只能提供有限的检测信息,在很多场合中并不能满足应用需求,这在一定程度上限制了其进一步的推广与使用。因此,对免疫层析试条进行量化分析有着广泛的需求,也是未来的发展趋势。本文旨在通过图像处理的方式实现对纳米金免疫层析试条的准确识别及定量检测,主要研究内容如下:（1）针对免疫层析试条的特点及应用需求,本文提出使用粒子群优化支持向量机（SVM）实现试条的分割识别及定量检测,将免疫层析试条的识别问题转化为像素分类问题。首先,依据试条的灰度、位置等信息构建有效的特征向量;其次,由于传统SVM中惩罚系数及核控制参数对模型性能具有较大影响,本文使用粒子群算法优化参数以提高模型的分类性能;最后,建立试条待测物浓度与相对积分光密度值（RIOD）之间的函数拟合关系,实现对试条的量化分析。（2）为提高免疫层析试条的识别精度,在传统粒子群算法的基础上,本文提出一种新型多模式自学习粒子群优化算法（MSPSO）。MSPSO能够收集粒子的经验信息作为当前进化方向的指导,在粒子的不同阶段确定粒子所处的模式,选择最优的进化策略以实现粒子局部寻优能力和全局寻优能力的平衡,从而提高算法的性能。本文进一步构建了 MSPSO算法优化SVM模型实现对免疫层析试条目标区域的识别,实验结果证明提出的MSPSO-SVM方法能够有效提高试条的识别精度及定量检测准确度。（3）为进一步提升免疫层析试条图像的识别效率及识别精度,本文提出使用改进强化学习算法提取试条目标区域的边缘线,创新性地将试条识别问题转化为试条像素位置状态的策略寻优问题。另外,针对传统强化学习中的维数灾难问题,本文提出使用深度信念网络（DBN）提取试条的状态特征,并且采用多因素学习曲线策略动态改变回放记忆单元的容量和样本采样大小以提高算法的效率。实验结果表明本文提出的改进深度强化学习模型在试条的分割识别上具有更高的效率及准确度,具有良好的应用价值。