尿液试纸定量检测系统是一种用于家庭便携式的医学检测系统。这种系统对于光学成像、装置设计、软件设计和图像处理等方面都有较高的要求。与传统的尿液检测方式相比,其装置的便携性和全自动化的检测方式有助于推广使用,并且首次提出并解决了尿液检测过程中的定量问题,使得检测结果更加精确、客观。该尿液试纸定量检测系统的设计与实现主要包含系统装置、算法和软件等几个部分。装置使用SolidWorks软件工具设计,算法使用C++高级程序语言实现,软件系统使用Java高级程序语言实现,分为运行在Linux操作系统上的服务端和运行在Android操作系统上的客户端。在此基础上,本课题的主要研究内容和研究成果如下:首先,本文针对传统尿液检测仪器体积庞大、价格昂贵、不能控制尿液样本的滴加体积等缺点,设计了一种便携式的定量尿液检测装置。该装置的体积大约仅为传统尿液检测仪器的10%;制造成本大约仅为传统尿液检测仪器的5%。并且该机构的操作方式简单,无需专业医疗知识就能完成真正的尿液定量检测。其次,本文提出了一种基于图像相减的颜色向量相似性评价法,该方法从多个角度综合考虑图像颜色的相似性。比传统的颜色相似性评价方法更加客观有效。此外,本文针对传统尿液检测方法检测速度慢、无法保证人工检测结果的精确性等缺点,提出了一种结合BP神经网络与SVM的全自动图像颜色分类算法。该算法融合了基于BP神经网络的图像颜色分类算法与基于SVM的图像颜色分类算法的优点,通过训练好的结果模型将图像颜色分类的准确率提高到了94%以上。图像分类过程全自动化,单次检测效率较传统人工检测的方法提高了约20倍。然后,本文针对传统尿液检测方法无法控制尿液样本与尿液分析试纸条的反应时长的缺点,首次提出了一种使用视频来建立尿液分析试纸反应过程中的颜色变化模型以确定试纸的最佳反应时长的方法。结合本文机构中的定时模块,使得本系统的测量的精确度达到了一个新的高度。最后,本文设计了尿液检测的主流程。通过20000个测试请求结果显示,系统平均处理速度可达每秒800个,可以供200人同时在线使用。这表明系统可以高速稳定的运行,达到了现阶段的性能要求。