劉國宏， 于競(jìng)翔， 任麗君

(陸軍防化學(xué)院，北京 102205)

1 前言

自本世紀(jì)以來，基于RGB(其中R代表紅色，G代表綠色，B代表藍(lán)色)檢測(cè)的分析方法得到越來越多研究人員的關(guān)注[1 - 3]。隨著能夠記錄物體顏色特征圖像的數(shù)碼產(chǎn)品的不斷發(fā)展普及，使用數(shù)碼產(chǎn)品，比如數(shù)碼相機(jī)[4]、掃描儀[5]和手機(jī)[6]等，人們已經(jīng)建立簡(jiǎn)便、快速的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)RGB的分析方法。

目前，我國化學(xué)事故頻發(fā)，化學(xué)恐怖威脅嚴(yán)重，需要發(fā)展現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)方法[7]。傳統(tǒng)的分析方法多采用經(jīng)典的化學(xué)分析及儀器分析，這些方法均需要取樣至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不易現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)，尤其對(duì)于突發(fā)事件，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室方法無法快速應(yīng)對(duì)，不能夠滿足現(xiàn)場(chǎng)快速定量分析的要求。RGB檢測(cè)方法則是以生成有色化合物的顯色反應(yīng)為基礎(chǔ)，通過比較或測(cè)量生成的有色物質(zhì)溶液顏色RGB值來確定待測(cè)組分含量的方法，具有快速、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便和穩(wěn)定等特點(diǎn)，可以在現(xiàn)場(chǎng)快速定性定量檢測(cè)中發(fā)揮重要作用。

2 RGB檢測(cè)原理

顏色空間主要包括有RGB、CMY、CMYK、Lab、HSV、HSI和YUV等空間。在這些顏色空間中，RGB空間是最基本的顏色空間，它也是最常用的顏色空間[8]。RGB空間是所有基于光學(xué)原理的設(shè)備所采用的色彩空間[9]，與其他空間相比，RGB空間表示的色域更廣，能夠顯示更多顏色。其他的顏色空間，也都可以通過RGB空間轉(zhuǎn)化而來。RGB空間的三種基本顏色就是紅、綠、藍(lán)。RGB空間的顏色是一種加成色，對(duì)于三種基色的光，當(dāng)它們按不同比例混合時(shí)，會(huì)形成不同顏色。三個(gè)成分的值的范圍都是0到255，當(dāng)它們以不同的比例混合時(shí)，就可以組合出2563種顏色。

白光是一切顏色的基礎(chǔ)，通過RGB三原色濾色鏡可將其分解成RGB三原色。等量RGB三原色的混合又可復(fù)原為白色。在加法混色中其基本規(guī)律是由格拉斯曼在1854年提出的，稱為格拉斯曼顏色混合定律，是目前顏色測(cè)量的理論基礎(chǔ)。根據(jù)格拉斯曼定律[10]，由三種顏色(三原色)混合能產(chǎn)生任意顏色，三原色可以選取，但必須相互獨(dú)立，即其中任何一種原色不能與其余兩種原色相加混合得到，目前最常用的是紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三原色，色配中所需要的三原色數(shù)量稱為三刺激值，可得顏色匹配方程：

C(C)=R(R)+G(G)+B(B)

(1)

(2)

任何顏色都可視為不同的單色光混合而成，因此光譜三刺激值作為顏色色度計(jì)算的基礎(chǔ)。光譜的色品坐標(biāo)為

(3)

3 RGB檢測(cè)手段

光電積分法、分光光度法和目測(cè)法是常用的RGB顏色檢測(cè)方法[12]。近年來，一種稱之為數(shù)碼成像比色分析[13]的方法正在慢慢進(jìn)入人們的視線。目前，RGB顏色的檢測(cè)分為檢測(cè)光源的顏色和檢測(cè)物體的顏色[14]。物體顏色檢測(cè)可分為熒光物體檢測(cè)和非熒光物體檢測(cè)，而在實(shí)際生產(chǎn)、生活和科研中，較多涉及的是非熒光物體的顏色檢測(cè)。

3.1 目測(cè)法

目測(cè)法是通過人眼識(shí)別顏色，主要用于比較待測(cè)物的顏色與標(biāo)準(zhǔn)顏色之間的差異，實(shí)際操作時(shí)則需要在標(biāo)準(zhǔn)照明光源下進(jìn)行。其主要缺點(diǎn)為：需要長時(shí)間保持穩(wěn)定的照明；具有一維標(biāo)尺的均色系統(tǒng)，且用作檢測(cè)對(duì)比的參照物需要具有單色彩變化均勻的特點(diǎn)；需要穩(wěn)定的觀察測(cè)量操作者。參與識(shí)別顏色的專業(yè)人員需要具有高度的辨別能力，并能夠區(qū)分微小色差。同時(shí)，顏色檢測(cè)識(shí)別時(shí)容易受到檢測(cè)人員主觀心理因素的影響[15]。由于這種方法的準(zhǔn)確性和檢測(cè)效率低，因此很少使用。

3.2 光電積分法

光電積分法[16]是20世紀(jì)60年代儀器顏色測(cè)量中常見的方法。光電積分法不是測(cè)量某一波長的三刺激值，而是在整個(gè)測(cè)量波長區(qū)間內(nèi)，通過積分測(cè)量測(cè)得樣品的三刺激值X、Y、Z，再由此計(jì)算出樣品的色品坐標(biāo)等參數(shù)。只是檢測(cè)RGB三基色的比例，忽略或者說不考慮光強(qiáng)的影響。在實(shí)際檢測(cè)的過程中，通過濾光片將待測(cè)物體反射的光中的紅、綠、藍(lán)三原色過濾出來。當(dāng)檢測(cè)器接收到光刺激時(shí)，把待測(cè)物體反射的光譜響應(yīng)與CIE標(biāo)準(zhǔn)色度的光譜三刺激值相匹配，就可以測(cè)量出待測(cè)物體顏色的三刺激值。這種方法具有一定的精度，測(cè)色的速度比較快，測(cè)量范圍寬。測(cè)量?jī)x器的傳感器模塊精度與CIE曲線的吻合情況通常是有限的，并且也普遍存在一些小的誤差偏離?；谶@一原理的新型顏色傳感器芯片以及產(chǎn)生連續(xù)光譜的新型LED的推出，使開發(fā)低成本、便攜式、高性能的測(cè)色儀器成為可能。

3.3 分光光度法

分光光度法，又稱三刺激值法，是使用三原色的透射光強(qiáng)度來檢測(cè)[17]。分光光度法的基礎(chǔ)是朗伯-比爾定律。分光光度法測(cè)量顏色主要是測(cè)量物體透射的光譜功率分布或者物體本身的特性，然后用這些光譜測(cè)量數(shù)據(jù)通過計(jì)算得到物體在各種標(biāo)準(zhǔn)光源和標(biāo)準(zhǔn)照明體下的三刺激值。這種方法精準(zhǔn)度較高，可以制成自動(dòng)化的測(cè)量設(shè)備。但是，在數(shù)據(jù)處理過程上較為復(fù)雜，并且需要精確地計(jì)算待測(cè)物的光譜。基于分光光度法的顏色測(cè)量?jī)x器大多數(shù)需要恒定光源，需要高性能微處理器，需要測(cè)量數(shù)據(jù)較多，需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算。

3.4 數(shù)碼成像比色法

通過利用數(shù)碼設(shè)備記錄與待測(cè)成分濃度直接相關(guān)的顏色，并通過一定方式將顏色的深淺進(jìn)行數(shù)值化來表示。數(shù)碼成像比色法的具體過程是，首先用硬件設(shè)備進(jìn)行拍照得到圖像，然后用軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理。拍照過程中可應(yīng)用不同的成像硬件設(shè)備得到分析物的圖像，如網(wǎng)絡(luò)攝像頭、數(shù)碼相機(jī)、掃描儀、手機(jī)等。可以通過Adobe Photoshop、Image J、MATLAB、Image Processing Toolbox、Image Color Picker、Color Assist等軟件對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。該方法具有靈活方便，同時(shí)也具有一定的測(cè)量精度。所用儀器具有一定的便攜化、小型化、快速化，對(duì)于其他方法不能使用或者不便使用的場(chǎng)所，起到一個(gè)補(bǔ)充的作用。這一類的研究在一定程度上為便攜式檢測(cè)起到了積極的推動(dòng)作用。

4 RGB檢測(cè)的應(yīng)用

溶液的顏色值與溶液的濃度有關(guān)。通常，溶液顏色與分析物濃度之間的相應(yīng)關(guān)系通過適當(dāng)?shù)幕瘜W(xué)反應(yīng)確定。通過RGB顏色檢測(cè)裝置，獲得待測(cè)溶液中R、G和B三個(gè)刺激值。用標(biāo)準(zhǔn)的已知濃度的溶液進(jìn)行比色測(cè)試，利用R、G、B值，得到標(biāo)準(zhǔn)溶液的RGB值與濃度所成的相應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，然后可以定量檢測(cè)未知濃度的樣品[18]。

4.1 無機(jī)物的檢測(cè)

4.1.1 無機(jī)小分子2017年，Amirjani等[19]提出了一種快速直觀的智能手機(jī)比色法測(cè)定氨的方法。其機(jī)理是在含有銀納米顆粒的溶液中加入氨，形成銀氨絡(luò)合物，導(dǎo)致溶液外觀顏色的變化(黃色溶液轉(zhuǎn)變?yōu)闊o色溶液)。紫外-可見分光光度計(jì)可以跟蹤溶液顏色強(qiáng)度的變化，同時(shí)使用智能手機(jī)借助免費(fèi)軟件OSnap獲取圖像，通過Image J軟件提取RGB值。根據(jù)吸光度A=-log(Ichannel/I0)，其中Ichannel為對(duì)應(yīng)信道的強(qiáng)度(紅、綠、藍(lán))，I0為空白值的強(qiáng)度，對(duì)校正曲線的斜率進(jìn)行分析，找到合適的通道，從而得到更好的線性擬合吸光度值,進(jìn)而得到確定氨濃度的校準(zhǔn)方程。紫外-可見分光光度計(jì)和RGB法成功測(cè)定了濃度范圍為10～1 000 mg/L的氨，檢出限分別為180 mg/L和200 mg/L，回歸率可以達(dá)到92%～112%。所研制的比色傳感器的響應(yīng)時(shí)間約為20 s。

2011年，de Sena等[20]建立了一種簡(jiǎn)單、快速、低成本的基于視頻圖像分析的檢測(cè)低濃度BaSO4沉淀的方法。作者分別測(cè)量了2.5、5.0、7.5、10、15、25、100、150、200、250 mg/L的BaSO4懸浮液。在圖像的采集時(shí)采用PC網(wǎng)絡(luò)攝像頭(Philips SPC 900NC)實(shí)時(shí)采集圖像。該方法具有很好的重復(fù)性和線性，比標(biāo)準(zhǔn)濁度法具有更高的靈敏度。該方法為無機(jī)鹽沉淀的研究和有機(jī)化合物的結(jié)晶檢測(cè)提供了一種簡(jiǎn)單的方法。

近年來，基于RGB顏色設(shè)備的檢測(cè)方法也被應(yīng)用在氨氣[21]、二氧化碳[21]、肼[22]、硫化氫[23]、氧氣[24 - 27]、過氧化氫[28]等檢測(cè)中，為無機(jī)小分子的檢測(cè)提供了更加簡(jiǎn)單、快捷、準(zhǔn)確的方法。

4.1.2 陽離子2014年，F(xiàn)irdaus等[29]用數(shù)字圖像比色法測(cè)定鉻和鐵。鉻的比色測(cè)定是基于Cr(Ⅵ)與1,5-二苯并卡巴嗪反應(yīng)，產(chǎn)生紫紅色絡(luò)合物，最大吸收峰為540 nm。鐵的測(cè)定是基于Fe(Ⅲ)與KSCN反應(yīng)產(chǎn)生橙紅色的絡(luò)合物，最大吸收峰為480 nm。通過使用Matlab軟件從數(shù)碼相機(jī)采集的數(shù)字圖像中提取RGB數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建定量測(cè)定Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)的校準(zhǔn)曲線。在實(shí)驗(yàn)中，使用已知濃度的Cr(Ⅵ)和Fe(Ⅲ)(0.6 mg/L)，以分光光度法為參照，對(duì)所提方法的準(zhǔn)確度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，兩種金屬離子的相對(duì)誤差均優(yōu)于2.5%。但是該方法的缺點(diǎn)是，檢測(cè)限不足。

2018年，Li等[30]提出了基于三角形銀納米片快速、靈敏和選擇性檢測(cè)Hg(Ⅱ)的方法。Hg(Ⅱ)的比色檢測(cè)是通過測(cè)量蝕刻三角形銀納米片前后RGB圖像的顏色變化來進(jìn)行的，只需要數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，Photoshop軟件進(jìn)行RGB變量提取和數(shù)據(jù)處理即可。該方法檢測(cè)限為0.35×10-9mol/L。該方法具有較好的選擇性和抗干擾性，在樣品分析中與標(biāo)準(zhǔn)值吻合較好。

在鎳(Ⅱ)[31]、鉛(Ⅱ)[32]、銨根離子[33]、鈣(Ⅱ)[34]、鈦(Ⅳ)[35]、釷(Ⅳ)[36]、鐵(Ⅲ)[37,38]、鈷(Ⅱ)[37]、錫(Ⅱ)[37]、銅(Ⅱ)[39]等陽離子的檢測(cè)中，基于RGB的檢測(cè)方法同樣應(yīng)用廣泛，并且獲得較好的效果。

Apyari等[41]建立以聚合物偶氮染料為顯色劑測(cè)定亞硝酸鹽的方法。通過偶氮化聚氨酯泡沫與3-羥基-7,8-芐基-1,2,3,4-四氫喹啉的偶氮聯(lián)苯反應(yīng)得到聚合偶氮染料。選擇了亞硝酸鹽測(cè)定靈敏度最高的比色坐標(biāo)。比色坐標(biāo)與亞硝酸鹽在水溶液中的濃度的標(biāo)準(zhǔn)曲線可用一階指數(shù)表示，即y=y0+Ae-c/t，其中y0、A、t為回歸方程的參數(shù)，描述了曲線的位置和形狀；y是R、G或B坐標(biāo)在0到255之間變化；c是被亞硝酸鹽的濃度，單位μg/mL。對(duì)亞硝酸鹽的檢測(cè)限為1 μg/mL。

4.2 有機(jī)物的檢測(cè)

4.2.1 一般有機(jī)物2019年，Nguyen等[42]開發(fā)了一種一次性的高精度、高選擇性、低成本的基于紙張的探針，并且根據(jù)顏色的變化來檢測(cè)氣態(tài)胺化合物。作者使用自制的智能手機(jī)應(yīng)用程序從圖像中提取的RGB值來分析探針的顏色。比色探針對(duì)胺類化合物的檢測(cè)具有良好的準(zhǔn)確性、快速的響應(yīng)性和高選擇性。該方法可以用于檢測(cè)乙醇胺、二甲胺和三甲胺氣體。2019年，Leng等[43]提出了一種簡(jiǎn)便、快速、靈敏、選擇性好的通過HAuCl4和NaOH測(cè)定林可霉素的方法。在水和實(shí)際樣品中，該比色法的檢出限低至1.0×10-6mol/L。建立的方法對(duì)環(huán)境水和牛奶中林可霉素的檢測(cè)具有很大的潛力。

2010年，Steiner等[44]報(bào)道了采用對(duì)胺特異性反應(yīng)顯色試劑作為探針和綠色熒光染料(對(duì)胺不敏感)作為參照的RGB檢測(cè)方法。這種方法能夠快速測(cè)定伯胺，特別是生物胺。該方法采用數(shù)碼相機(jī)獲得數(shù)字圖像，提取RGB顏色信息。檢測(cè)過程中，采用目測(cè)與數(shù)碼相機(jī)結(jié)合的方式進(jìn)行準(zhǔn)確的定量分析。2008年，Apyari等[45]利用數(shù)碼相機(jī)和計(jì)算機(jī)軟件估算聚氨酯泡沫與不同有機(jī)化合物偶氮偶聯(lián)反應(yīng)合成的聚合物偶氮化合物的色強(qiáng)。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于操作簡(jiǎn)單、靈敏度高、成本低廉和高效。2007年，Alimelli等[46]利用數(shù)字掃描儀和數(shù)碼相機(jī)對(duì)紅酒中的多酚類物質(zhì)進(jìn)行測(cè)定，并且闡述了顏色的色調(diào)和強(qiáng)度在一定程度上與多酚的種類、含量及其在老化過程中的變化有關(guān)。

4.2.2 生化物質(zhì)2016年，Kostelnik等[47]研究了在明膠基質(zhì)中固定化乙酰膽堿酯酶(AChE)，并采用酚紅作為乙酰膽堿酯酶活性的指示劑，建立了一種與攝像裝置兼容檢測(cè)他克林的方法。AChE把乙酰膽堿分解成膽堿和乙酸，培養(yǎng)基的pH值發(fā)生改變，導(dǎo)致酚紅顏色變化。作者使用手機(jī)拍照，對(duì)圖像的RGB值進(jìn)行了分析。該方法檢測(cè)限為1.1×10-9mol/L。

2011年，Krissanaprasit等[48]提出了一種基于Y形捕獲探針的同時(shí)分析三種DNA的新方法。該方法通過三種DNA目標(biāo)物與熒光標(biāo)記相結(jié)合，得到彩色編碼，再用RGB方法進(jìn)行分析。采用這種方法對(duì)致病性菌株大腸桿菌、霍亂弧菌和沙門氏菌的基因序列進(jìn)行半定量檢測(cè)。同年，Ornatska等[49]以納米CeO2為比色探針對(duì)葡萄糖進(jìn)行測(cè)定，該方法對(duì)葡萄糖的檢測(cè)具有較高的靈敏度，在人體血清樣品中取得了良好的檢測(cè)效果。2014年，Chun等[50]以葡萄糖氧化酶和辣根過氧化物酶作為葡萄糖生物傳感原理測(cè)定葡萄糖。在實(shí)驗(yàn)中，為了確認(rèn)檢測(cè)區(qū)域信號(hào)強(qiáng)度的變化，通過智能手機(jī)拍照?qǐng)D像獲得RGB值，在幾分鐘內(nèi)精確地測(cè)定了人血清中的葡萄糖。2013年，Yang等[51]使用便攜式掃描儀對(duì)血樣進(jìn)行數(shù)字化分析，有效測(cè)定了血液中血紅蛋白的含量，對(duì)于診斷貧血具有積極的意義。Bang-iam等[52]和Kucheryavskiy等[53]應(yīng)用數(shù)碼相機(jī)分別完成對(duì)天然膠乳、醫(yī)用膠乳手套蛋白含量和牛奶中蛋白質(zhì)的測(cè)定。

4.2.3 色素2019年，Damirchi等[54]提出了一種簡(jiǎn)便、新穎的動(dòng)態(tài)分光光度法測(cè)定艷綠(一種堿性染料)的方法。作者利用紫外-可見分光光度計(jì)-二極管陣列檢測(cè)器和數(shù)碼相機(jī)記錄了亮綠色與Triton X-100的動(dòng)力學(xué)相互作用的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，亮綠分別可在1.0～12.0 mg/L、1.0～10.0 mg/L的范圍內(nèi)測(cè)定，分光光度計(jì)檢出限為0.047 mg/L,數(shù)碼相機(jī)檢出限為0.037 mg/L。該檢測(cè)方法已成功地應(yīng)用于紡織染料廢水和金魚養(yǎng)殖廢水中三苯基甲基化染料干擾下的亮綠測(cè)定。

2013年，Kehoe等[55]測(cè)定了藍(lán)色食用色素、檸檬酸橙運(yùn)動(dòng)飲料和氯化鐵的濃度。在該實(shí)驗(yàn)中，作者應(yīng)用了Casio數(shù)碼相機(jī)、Nikon Cool Pics L120和Samsung Galaxy SⅢ手機(jī)等采集實(shí)驗(yàn)圖像。在圖像處理中，應(yīng)用到了Image J、Adobe Photoshop、Image Color Picker軟件。最后，依據(jù)朗伯-比耳定律，通過吸光度A=-log(In/Iblank)與物質(zhì)濃度的關(guān)系對(duì)待測(cè)物質(zhì)進(jìn)行了測(cè)定。

2014年，Botelho Bruno等[56]應(yīng)用CanoScan LiDE 110平板掃描儀作為圖像的采集手段，運(yùn)用多元圖像分析法檢測(cè)飲料中的色素日落黃，線性范圍為7.8～39.7 mg/L，相對(duì)誤差小于10%。

4.2.4 易燃易爆物2012年，Choodum等[57]建立了RGB快速檢測(cè)三硝基甲苯(TNT)的方法。以奈斯勒試劑作為顯色劑，研究從每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)溶液中獲得紅色、綠色和藍(lán)色的平均強(qiáng)度，用標(biāo)準(zhǔn)方法計(jì)算TNT檢測(cè)限。除了G與TNT濃度的關(guān)系的線性范圍為1～25 mg/L，其他的線性關(guān)系都為1～50 mg/L，最終測(cè)定了土壤中的TNT含量。2013年，Belyaevaa等[58]應(yīng)用普遍使用的通訊工具IPhone 4.0作為檢測(cè)設(shè)備，檢測(cè)汽油添加劑N-甲基苯胺含量，同樣得到了良好的線性關(guān)系。

4.2.5 毒物2019年，Dennison等[59]在基于紙張的雙發(fā)光銥-銪(Ir(Ⅲ)-Eu(Ⅲ))的雙金屬配合物中添加G類和V類的有機(jī)磷毒劑和模擬劑，在化合物類別和化合物類型上均有不同的響應(yīng)。在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，該響應(yīng)是復(fù)雜的，不僅與改變紅色Eu(Ⅲ)和藍(lán)色I(xiàn)r(Ⅲ)發(fā)光成分之間的平衡有關(guān)，而且還與其他因素，如分析物的揮發(fā)性、濃度和紫外吸收有關(guān)。同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)對(duì)發(fā)光的顏色變化的程度進(jìn)行了比色分析，指出其顏色變化與RGB的輸出隨時(shí)間的變化有關(guān)。

2019年，Venkatesan等[60]通過視覺測(cè)試、紫外-可見分光光度法和基于智能手機(jī)的RGB工具檢測(cè)氰根離子(CN-)。基于智能手機(jī)的RGB工具可實(shí)時(shí)分析檢測(cè)的CN-濃度。采用分光光度法、試紙帶和RGB顯色儀對(duì)不同樣品中的CN-含量進(jìn)行分析，均達(dá)到了較好的測(cè)量結(jié)果。同年，Kangas等[61]研制了一種比色檢測(cè)陣列來識(shí)別化學(xué)戰(zhàn)劑模擬劑。該比色陣列的微型化允許更少的傳感器和分析物品的消耗，以及更快的分析RGB數(shù)據(jù)。同時(shí)，該作者提出未來使用紙基板替代傳感器或者實(shí)驗(yàn)室儀器，通過智能手機(jī)成像的方法，在未來識(shí)別化學(xué)戰(zhàn)劑和危險(xiǎn)化學(xué)品分類等方面存在極大潛力。

5 展望

由于目前有關(guān)數(shù)碼攝像產(chǎn)品作為定量分析工具使用時(shí)，顏色的解析往往需要在電腦上完成的。這種解析方式經(jīng)過將拍攝的數(shù)據(jù)向電腦傳輸、解析區(qū)間的選定、數(shù)據(jù)的記錄等環(huán)節(jié)，破壞了攝像結(jié)果的快速迅捷的優(yōu)點(diǎn)。為此，尋找合適的顯色試劑、高效快速解析方法以及便攜式RGB儀器設(shè)備，并將其應(yīng)用到化學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)林、反恐和化學(xué)應(yīng)急救援等領(lǐng)域中是一項(xiàng)非常有意義的工作。