叶绿素测量在评估植物健康与光合活性方面具有重要意义。本研究开发了一种基于智能手机光谱分析的叶片叶绿素光学检测仪器，采用漫反射成像配置，利用智能手机内置闪光LED作为照明源，CMOS传感器作为检测单元。该设计可在单一平台上对固体和液体样品进行光谱分析，在可见光范围（Δλ∼400−700 nm）提供高分辨率光谱信息（约每像素0.15 nm）。仪器通过两种互补方式实现叶片叶绿素定量：（i）对固体叶片样品的非破坏性分析；（ii）对液态叶绿素提取物的破坏性分析。为实现直接在智能手机上的测量，研究人员开发了定制的Android应用程序用于数据采集、处理及可视化。通过与标准参考样品的校准，研究人员利用破坏性和非破坏性两种方法对不同叶片样品的叶绿素水平进行了定量分析。结果显示，该仪器可有效量化叶绿素，与标准光谱测量结果相比，非破坏性方法的平均精度约为95%，破坏性方法的平均精度约为97%。该设备提供了一种低成本、轻便且便携的智能手机集成替代方案，可用于快速、便捷的叶绿素评估。
研究背景方面，叶绿素是植物光合作用的核心色素，其浓度与光合效率、氮素状况及整体植物健康密切相关，因此被广泛用作评估作物表现与生态研究的重要指标。传统叶绿素定量依赖破坏性化学提取结合台式分光光度计分析，虽然结果准确，但需实验室环境、昂贵设备与专业人员，难以满足田间实时监测需求。商用手持叶绿素仪虽可实现非破坏性测量，但通常仅提供相对指数（如SPAD值），易受环境与生物学因素影响，且价格较高。近年来，智能手机凭借普及率高、硬件集成度高，成为便携式分析平台，但在叶绿素检测中，现有方法多基于图像颜色特征，受光照条件影响大，且多数无法同时支持固液样品分析与绝对浓度输出。为此，研究人员开发了集成破坏性（液态提取物）与非破坏性（固体叶片）检测模式的智能手机光谱仪器，旨在提供一种低成本、高精度、便携的植物健康监测工具。该研究发表于《Smart Agricultural Technology》。
关键技术方法方面，研究人员设计了漫反射成像光路，利用智能手机闪光LED作为光源，通过光纤与准直透镜形成平行光束，经透射或衍射后由手机CMOS传感器采集光谱信息。硬件采用3D打印PLA材料制成便携式附件，重量约300 g，成本约60美元（不含手机）。波长校准引入非线性映射算法，强度校正基于标准光谱仪响应进行补偿。破坏性检测通过80%丙酮提取叶片叶绿素，测定吸光度并结合Arnon公式或Lichtenthaler & Wellburn公式计算叶绿素a、b及总浓度；非破坏性检测则利用双衍射级次实现实时参考与样品光谱同步采集，计算相对吸光度并建立与单位叶面积叶绿素密度的线性关系。软件端开发定制Android应用“Chlorophyll Lab”，实现光谱采集、校准、定量及数据管理一体化。
研究结果部分，在仪器设计与校准方面，光路支持固液样品分析，双衍射级次（m=+1与m=−1）提供实时参考能力，无需额外分光元件即可降低系统复杂度。3D打印结构确保光学组件精准对齐并屏蔽杂散光，信噪比约400:1。波长校准采用基于布拉格衍射方程的非线性模型，强度校正有效消除探测器响应差异，两通道光谱一致性良好。在破坏性方法校准中，9种不同浓度的叶绿素提取液在600−700 nm波段吸光度面积与叶绿素浓度呈多项式关系（叶绿素a R²=0.987，叶绿素b R²=0.985，总叶绿素R²=0.992）。在非破坏性方法校准中，20片叶片的表面光谱数据表明，550−700 nm波段吸光度面积与单位叶面积叶绿素密度呈强线性相关（基于Arnon法R²=0.970），优于单波长模型。性能评估显示，破坏性模式平均精度约97%（MAPE≈3%），非破坏性模式约95%（MAPE≈5.3%），重复性CV分别低于3%和5%，检测限分别为0.7 µg·mL⁻¹与0.3 µg·cm⁻²，动态范围覆盖常见田间叶片叶绿素变化区间。
讨论与结论部分，研究人员指出该仪器将破坏性化学提取法的准确性与非破坏性田间监测的便捷性整合于智能手机平台，突破了传统设备成本高、操作复杂的限制。破坏性模式适用于精确测定叶绿素a、b及总浓度，非破坏性模式适合长期跟踪植物生理状态。尽管非破坏性测量需要较大且均匀的叶片区域（20 mm×5 mm），但其无损特性支持重复监测，结合破坏性验证，可形成完整的作物健康诊断流程。该平台在农业科研、精准农业及环境监测中具有广泛应用潜力，尤其适合资源有限地区的快速部署。研究结论确认，所开发的智能手机光谱仪在保持低成本与便携性的同时，实现了接近实验室设备的定量精度，为植物健康评估提供了实用化解决方案。
