近日，浙江工业大学能源与碳中和科教融合学院焦龙副教授和胡艳军教授团队在环境智能监测与微型装置领域取得新进展。相关研究以“Magnetic droplet carrier robot integrated with AI-fueled on-site detection”为题，发表于国际学术期刊《Chemical Engineering Journal》。该研究针对重金属污染快捷检测对快速、灵敏和便捷分析技术的需求，提出了磁性液滴载体机器人与AI视觉识别集成的微型检测装置，可用于水体、固废浸出液等样品的快速筛查，为便携式检测技术发展提供了新思路。该研究由浙江工业大学焦龙副教授、胡艳军教授、严文涛硕士和广东药科大学李栋梁博士等联合完成。
图1 AI辅助磁性液滴机器人操控与检测系统示意图。
MDC-robot用于液滴操控，视觉识别Mask RGB-drop算法用于目标识别。
1研究背景|重金属检测亟需快速智能方案
重金属污染物（如铅、汞、镉、铜等）具有毒性强、易累积和难降解等特点，一旦进入水体和土壤，会对生态系统和人体健康构成长期威胁。当前，重金属检测的“金标准”方法主要包括电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）和原子吸收光谱（AAS）等。但通常需要大型仪器、专业人员等，难以满足日常监测、现场执法、突发事故、较贫困发展中地区监控等实际场景的需求。因此，如何在现场条件下实现低成本、快速、稳定的重金属检测，是环境监测领域亟需解决的技术瓶颈。
2平台构建|磁性液滴载体机器人实现精准操控
为解决上述痛点，团队设计了磁性液滴载体机器人（Magnetic Droplet Carrier Robot，简称MDC-robot）。其由磁响应润滑区域和捕获检测区域两部分组成。在外部磁场驱动下，MDC-robot可以对微升级别的液滴完成三维空间内的运输、捕获、融合、分离和精确定位等一系列操作——相当于用磁场给液滴样本装上了一双“有形的手”。由于表面具有“超润滑+亲水”的分区润湿特性，液滴在检测区能够保持相对稳定的形貌和清晰边界，有助于减少转移损失、液滴变形和光学干扰。该机器人厚度仅大约0.25 mm（约一张薄纸），并可在硬币大小的区域内布置多个液滴操控与检测单元，具备进一步构建成便携式微液滴检测阵列的潜力。
图2 MDC-robot结构及Mask RGB-drop算法流程。
分区润湿有助于保持液滴形貌稳定，为后续图像识别和颜色定量分析提供标准化输入。
3智能分析|MR算法完成目标识别与浓度定量
在检测流程中，待检测液滴样品由MDC-robot转运至指定检测区域，并与显色试剂发生反应，目标重金属离子的浓度被转化为可见的颜色信号；随后通过智能手机采集液滴图像，由Mask RGB-drop（MR）算法自动完成液滴识别、颜色提取和浓度计算。MR算法将整个检测流程从“识别样本”到“读出浓度”实现全自动化，无需人工比色或手动框选区域，极大减少了主观误差。MR算法支持两种检测模式：单帧图像模式适合快速筛查，即时检测；蒸发视频模式则通过记录液滴蒸发全过程中颜色信号的动态变化，提取更丰富的浓度信息，检测灵敏度进一步提升。蒸发视频检测模式的图像处理效率较人工判读提升900倍以上，为样品的精准快捷分析提供了效率基础。
4性能验证|实现真实环境重金属灵敏可靠检测
研究团队以市政污泥浸出液和天然水样中的铜离子检测为实际样本，对铜离子（Cu²⁺）检测性能进行了系统验证。直接图像检测模式下Cu²⁺检出限为1.22 mg/L；结合蒸发富集后，检出限进一步降低至0.54 mg/L，灵敏度提升226%，达到国家饮用水质量1 mg/L的指导值要求。此外，该平台还可以实现真实环境铅、镍、锌等金属离子灵敏可靠检测。与ICP-MS标准检测结果相比，该平台在复杂污泥浸出液样品中的回收率为96%—104%，准确度较高，说明该技术可以用于实际复杂样品的快速定量分析。
图3 MDC-robot结合MR算法用于重金属检测验证。
研究展示了铜离子检测模式、主流方法性能对比，以及铅、镍、锌等的检测结果。
5技术展望|污染物检测展现平台通用性
该研究将磁控液滴、图像采集和自动化数据处理整合在同一流程中，兼具低样品消耗、操作简便、成本较低和适应现场应用等优势，有望服务于水环境监测、固废浸出风险评估、污染源快速排查和基层环境检测等应用场景。未来，相关研究将进一步优化系统集成度和智能化水平，拓展检测对象和应用场景，推动相关技术在现场环境监测和公共健康保障中的应用。（浙江工业大学：焦龙）
【责任编辑：闫景真】
