菌落计数器价格多菌种混杂情况的检测

在菌落计数中,常常会碰到这样一种情况,菌落计数器价格即培养皿中生长着多种不同种类的菌落:有真菌、细菌、霉菌、放线菌等等。不同种类的菌落,往往颜色不同、生长形态不同。尤其是霉菌和放线菌,其表面往往呈碎颗粒状,碎颗粒的密度不一样,中间密度高从而颜色深、边上密度低从而颜色浅;另外其边缘往往呈毛刺状或云雾状,面积则比一般菌落大许多。图1显示了三个包含霉菌和其它菌混杂的培养皿。 这种多菌种混杂、尤其是存在霉菌和放线菌的情况,给自动化菌落计数带来困难。这是由于目前的自动化菌落计数是建立在图像分割技术基础上,而图像分割主要依据目标物与背景之间的差异性来进行的,比如两者的灰度差异、颜色差异、或边缘轮廓的突变性等等。显示了采用传统图像分割技术,对包含霉菌的多菌种混杂的培养皿的分割效果。其中,图2-a是培养皿原图、图2-b是采用传统图像分割技术的分割结果、图2-c是对分割后的颗粒进行颜色填充以方便观察。不难看到:(1)由于霉菌表面呈碎颗粒状,导致图像分割将其分成一颗颗碎小颗粒。(2)霉菌表面的颜色变化,其边缘呈乳白色云雾状,转换成灰度后与其它白色菌落接近;而中间成墨绿色,转换成灰度后与背景的灰度相接近。这就导致传统的灰度分割技术必然把边缘部分当作菌落一类、而把中心部分当作背景一类来处理。(3)霉菌边缘的云雾状或模糊性,导致没有明显的边缘梯度变化,从而无法采用边缘梯度分割技术。菌落计数器价格基于水平集活动轮廓模型的图像分割技术,是目前国际上较为前沿的图像处理技术。该技术将水平集和活动轮廓模型结合起来,在极小化能量泛函的过程中,使活动轮廓不断逼近目标而实现对目标的分割。这一特点尤其适合对霉菌的检测,事实上,杭州迅数科技公司历经多年研究,已成功应用水平集活动轮廓模型解决霉菌放线菌等的检测,并取得理想效果。但当霉菌放线菌与其它菌种混合在一起时,问题就变得更加复杂。这时,采用水平集活动轮廓模型往往对一种菌落有效、而对另一种菌落效果不好。在调整模型参数或约束条件后,对另一种菌落有效了、而对这种菌落的效果又不好了。事实上,上述培养皿所表现出来的,是一个多菌种、多目标、多特征的复杂问题。采用单一的水平集活动轮廓模型,已经无法取得理想效果。基于水平集活动轮廓模型的图像分割方法,具有抗噪性强、数值求解稳定性好、分割边界光滑连续、可以处理拓扑结构复杂的情况等优点,成为目前国际上最前沿的图像分割技术之一。多相CV模型和多层水平集框架模型都是基于水平集为基础,在解决多目标、多特征的分割问题上具有较好效果。为多菌种混杂情况的菌落检测提供了一种可行的方法。但多相CV模型和多层水平集框架模型的每次迭代计算都需要初始化,导致计算量较大,分割耗时。随着问题复杂性的增加,其计算复杂性也显著升高。除此之外,这两种方法初始轮廓的选取还存在偶然性,预选区域的大小及形状均会影响分割的结果,须要进一步研究。


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