随着人们对食品安全和健康的关注度越来越高，快速准确地检测土壤中可被作物吸收的重金属已成为一个重要的问题。然而，传统的检测方法通常需要耗费大量时间和精力，且操作复杂，不利于在野外进行检测。因此，如何开发一种快速、自动化、准确的重金属检测设备成为了当前研究领域存在的问题。

为了满足土壤重金属的快速检测需求，中国农业大学刘刚教授团队研发了基于智能手机控制和机器学习驱动的土壤重金属一体式自动化检测装备。首先提出了土壤样本自动化前处理方法，包含超声提取、抽取过滤、紫外光解等步骤，实现了土壤弱酸浸提液的快速制备。其次，开发了以恒电位仪为核心的电化学检测装置，对土壤浸提液进行方波阳极溶出伏安（SWASV）测量。然后，设计了重金属溶出电流峰信号获取算法，以准确获取Zn²⁺、Cd²⁺、Pb²⁺、Bi³⁺和Cu²⁺的溶出电流峰高和峰宽信号，将其作为输入变量建立机器学习模型，以提高多种重金属离子共存下Cd²⁺和Pb²⁺的检测精度。最后，集成上述研究成果并结合电子信息技术，开发了基于智能手机控制的土壤重金属一体化自动化检测装备。应用8种类型的土壤样本，测试了该装备的检测性能。t检验结果显示：与BCR-ICP-MS（标准方法）相比，该装备对土壤样本中铅和镉的检测结果具有相当的检测精度。该装备的检测速度为75分钟/样品。

与传统的土壤样本前处理方法以及其他检测设备相比，该装备实现了土壤样品的自动前处理和SWASV信号的智能分析，提高了土壤重金属的检测效率。该装备可以为现场快速准确检测土壤中可被作物吸收的重金属提供有力的技术支持，有助于保障食品安全和人类健康。