在环境监测领域,传统的水质监测都需要经过冗长的采样、送样和检测等过程。随着环境污染的日趋严重,迫切需要开发能够实现在线快速监测的新方法。现场快速检测（Point of care,POC）技术具有仪器便携、操作简单、成本低廉等优点,已经越来越受到研究学者们的广泛关注。本文讨论了一种基于智能手机的快速检测方法,该方法能够为水体中众多无机污染物提供即时检测,满足了现场快速检测的要求。本论文比较了两种基于智能手机的检测方法（即智能手机比色法和智能手机光谱法）以及两种图像处理方法（即RGB颜色模型和灰度模型）。首先设计并制作了两种检测方法所需的装置外接于智能手机,智能手机光谱法的装置类似于简易的分光光度计。随后分别使用智能手机比色法和光谱法对6组染料溶液进行测试,运用RGB模型和灰度模型对采集的图像进行颜色量化分析,建立颜色与浓度间的关系。筛选出灵敏度最高的智能手机检测方法和颜色量化模型,灵敏度通过检出限判定。根据实验结果得出了智能手机光谱法与RGB颜色量化模型的检测系统具有最高灵敏度。然后,根据上述筛选出的智能手机检测系统对几种典型无机污染物(Cu²⁺、Ni²⁺、氨氮和正磷酸盐)进行检测,四种污染物的检出限分别为Cu²⁺:0.02 mg/L、Ni²⁺:0.27mg/L、氨氮:0.024mg/L、正磷酸盐:0.018mg/L;检测范围分别为 Cu²⁺:0～4.8mg/L、Ni²⁺:0～6mg/L、氨氮:0～3.3mg/L、正磷酸盐:0～4.5mg/L;相对标准偏差Cu²⁺:<1.8%、Ni²⁺:<2.5%、氨氮:<2.6%、正磷酸盐:<2.9%。分别使用本方法与国标法对未知水样进行检测,两种检测方法的线性拟合曲线均有较好的线性关系;检测结果的相对误差分别为Cu²⁺:<5.4%、Ni²⁺:<8.9%、氨氮:<11.8%、正磷酸盐:<6.6%。故本论文所研究的智能手机检测技术具有较强可行性和准确性,在现场快速检测领域拥有极大的应用前景。