CN113592057A - 菌落计数分析方法、装置及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种菌落计数分析方法，包括：扫描平皿中的每一区域，获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置坐标；依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值，依据所述像素值和对应的位置坐标生成图像数据；依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数。与现有技术相比，本发明通过扫描获得培养介质的特征信息，将特征信息转换为统一的像素值以获得图像数据，依据图像数据进行菌落计数，识别精度高，效果好，计数准确方便。据，依据图像数据进行菌落计数，识别精度高，效果好，计数准确方便。本发明还公开了对应的计数分析装置。
Description
技术领域
本发明涉及计算处理领域，尤其涉及菌落计数分析方法及装置。
背景技术
涂板分析是实验人员常用的实验方法，其中菌落个数是涂板分析中的一项 重要参数，对得出最终实验结果有重大影响。目前，实验室人员在做涂板分析 时，通常将稀释后的细胞培养液涂抹在固体培养基平皿上，然后将平皿放在培 养箱中培养一段时间后取出，最后手动统计平皿上的菌落个数。手动统计繁琐 费时，效率低下，偶然误差大。目前市场上虽然已经有全自动菌落分析设备在 销售，并且这些设备能做到较高的识别精度和速度，然而由于其采用的都是光 学原理的方式实现，其大体结构为：底座(包含下光源)，平台，上盖(包含上 光源和摄像机)，PC软件。上述产品不可避免的引入诸多限制，包括结构大小， 使用条件等。
例如，专利CN201804346U公布了一种“全自动菌落计数器”，带有摄像头， 平台，下光源，PC软件等。平台用于放置待识别的平皿。摄像头用于拍摄平皿， 下光源用于调节光源改善相机的拍摄效果。最终将相机拍摄的图片传入PC软件 用于分析和统计。专利CN110117533A公布了一种“全自动菌落计数器质控物， 基于该质控物的全自动菌落计数器质控方法”。做法也是利用光学原理，采用了 添加“银盐乳剂”改善光学成像的方法，最终完成菌落分析统计。专利 CN103773679A公布了一种基于光学成像原理识别的“一种自动菌落计数仪”，仪 器包括外壳部分，电路部分，图像采集部分和检测仓自动门部分，图像采集部分 包括图像采集千万级像素高清CCD相机部分和光源系统部分。通过光学成像和 软件的自动识别完成对菌落的统计。
上述技术都采用光学成像原理，通过摄像头拍摄平皿图像，通过光源调节 光强和颜色调节拍摄效果，最后将拍摄的图像读入到PC或上位机端软件实现自 动、半自动或手动识别。采用光学原理不可避免的需要将设备结构尺寸设计的 较大较重。同时为了达到理想的拍摄效果，设备需要避免外界光的干扰，甚至 是避光使用。这些因素严重制约了仪器的便携性和场景通用性。同时为了达到 理想的拍摄效果，尤其是对细微菌落的拍摄效果，则需要采用更高配置的摄像 机，这无疑增加了设备成本。
故，急需一种解决上述问题的菌落计数分析方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种菌落计数分析方法及装置，通过扫描获得培养介 质的特征信息，将特征信息转换为统一的像素值以获得图像数据，依据图像数 据进行菌落计数，避开了光学成像的使用限制，设备成本低，识别精度高。
为了实现上述目的，本发明公开了一种菌落计数分析方法，包括：
扫描平皿中的每一区域，获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置 坐标；
依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值，依据所述像 素值和对应的位置坐标生成图像数据；
依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数。
较佳地，“依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值”具 体包括：对所述特征信息进行归一化处理并将所述特征信息映射到预设的数据 范围内，以获得所述像素值。当然，也可以依据特征信息的均值或者最大最小 值确定一阈值，比较所述特征信息和所述阈值，对大于所述阈值的特征信息和 小于所述阈值的特征信息进行分别赋值，以获得所述像素值。
具体地，步骤“依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素 值”中，还对映射到预设的数据范围内的数据进行规整化处理，以获得像素值。
较佳地，通过扫描所述平皿中的高度数据获得所述特征信息。
更佳地，通过超声波传感器扫描所述平皿中的高度数据以获得所述特征信 息。
具体地，所述超声波探头具有超声波厚度探针矩阵。
更佳地，通过电容式传感器扫描所述平皿中的介电常量以获得所述特征信 息。
具体地，“扫描所述平皿中的介电常量”具体包括：依据电容式传感器探针 检测所述平皿中每一区域的电信号，依据所述电信号计算所述平皿中每一区域 的介电常量。
较佳地，所述图像数据为灰度图像数据，将特征信息转换为灰度图像数据 的像素值，一句灰度图像数据进行菌落识别计算，识别准确，计算简单。
较佳地，所述菌落计数分析方法还包括：扫描获得所述平皿中每一区域的 材质信息；对所述材质信息的数据大小采用聚类算法，获得多个聚类区域，计 算每一聚类区域内材质的种类数目，筛选出种类数目多的聚类区域作为菌落区 域；“依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数”中，识别所述图像数据中 菌落区域的菌落，并对所述菌落进行计数。防止杂质对菌落计数的干扰，使得 菌落的识别准确。
本发明还公开了一种菌落计数分析装置，包括：
扫描器，扫描平皿中培养介质的特征信息；
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且 被配置成由一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行所述菌落计数分析 方法的指令。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，包括与具有存储器的电子设备 结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以所述菌落计数分析 方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优势：
1、采用了非光学成像的原理扫描处平皿中培养物的特征信息，使得扫描过 程中不受外界光干扰，完美的避开光学成像的使用限制，极大的提高了仪器的 适用性。
2、由于采用了非光学测量原理，可以避免平皿上光学问题带来的干扰。如 平皿上写有字迹，或者有格栅膜等。
3、将原始扫描信号映射到灰度图像空间，实现对菌落的识别，识别准确性 高。
附图说明
图1a是本发明菌落计数分析装置的结构示意图。
图1b是本发明菌落计数分析装置中扫描器和处理终端的结构示意图。
图1c是本发明第一实施例中超声波厚度探针阵列的示意图。
图2是本发明第一实施例中菌落计数分析方法的流程图。
图3a是本发明第二实施例中扫描头的扫描示意图。
图3b是区别于第二实施例的另一实施例中扫描头的扫描示意图。
图3c是区别于第二实施例的又一实施例中扫描头的扫描示意图。
图4是本发明第三实施例中菌落计数分析方法的流程图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合 实施方式并配合附图详予说明。
参考图1a和图1b，本发明公开了一种菌落计数分析装置100，该菌落计数 分析装置包括安装支架10、安装于所述安装支架10上的盛皿板20、扫描器30 以及处理终端50，扫描器30的扫描头31安装于运动系统40上，该运动系统 40带动扫描头30在X方向和Y方向上移动，扫描器30用于扫描平皿中的培养 介质以获得菌落的特征信息。处理终端50包括一个或多个处理器，存储器，以 及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被 配置成由一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行菌落计数分析方法的 指令。
其中，该运动系统40可以为三轴运动系统，也可以两轴运动系统。
参考图2，菌落计数分析方法100包括以下步骤：(S11)扫描平皿中的每一 区域。(S12)获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置坐标。(S13)依 据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值。(S14)依据所述像 素值和对应的位置坐标生成图像数据；(S15)依据所述图像数据识别菌落，(S16) 对所述菌落计数。
较佳者，步骤(S16)中，还计算菌落的大小。
本实施例中，步骤(S13)中“依据所述特征信息的数值大小将所述特征信 息转换为像素值”具体包括：对所述特征信息进行归一化处理并将所述特征信 息映射到预设的数据范围内，以获得所述像素值。当然，不限于该实施例，在 另一实施例中，也可以依据特征信息的均值或者最大最小值确定一阈值，比较 所述特征信息和所述阈值，对大于所述阈值的特征信息和小于所述阈值的特征 信息进行分别赋值，以获得所述像素值。
工作时，处理终端50控制运动系统40动作，运动系统40带动扫描头31 依次扫描平皿中的每一区域，处理终端50随之获得平皿中培养介质的特征信息 以及对应的位置坐标，以获得以下矩阵X，完成步骤S12。
本实施例中，通过超声波传感器扫描所述平皿中的高度数据以获得所述特 征信息。参考图1b，为了提高扫描速度，所述超声波探头31具有超声波厚度探 针矩阵，其上具有若干个超声波探针31a。当然，也可以使用其他传感器作为扫 描器，使用其他菌落相关的特征信息作为上述特征信息，例如菌落的导电性、 菌落的材质特性等等。
较佳者，在步骤(S13)之前，还对特征信息进行筛选，筛除明显错误的检 测数据。
参考图1c，在超声波厚度探针阵列中，平皿中每一区域对应一探针，一个 探针31a负责固定测量一个平皿上一个固定位置的高度值。所有的探针31a同 时工作，采集的信号通过数据采集器收集并处理，最后发送给处理终端50，可 以极大的提高数据采样速度。阵列的分布方式和探针的个数不是固定值，只要 能满足采样识别要求即可。
(S13)中，将矩阵X映射到0－255以对高度数据进行归一化处理以获得像 素值，从而结合坐标获得菌落的图像数据，该图像数据灰度图像空间H。具体计 算方式为：
H＝[X－max(X)]/[max(X)－min(X)]＊255，其中，max(X)为矩阵X的最大值， min(X)为矩阵X的最小值。计算完成后将H做整型化处理，保证每一个元素都 为正整数。将规整化处理后的数据和对应的坐标作为图像数据。
步骤(S15)和步骤(S16)中，使用神经网络模型对图像数据进行处理以 识别菌落并计数。当然，也可以使用其他计算处理方法识别图像中的菌落特征 (符合预设大小、形状的区域，例如预设尺寸范围内的圆形、弧形组成的区域 等等)并计数，不限于该实施例。
其中，神经网络模型包括FastRCNN、SSD或YOLO等模型。
当然，该图像数据的处理也不限于0－255的数据区间，可以设置为其他范 围的区间。该图像数据为灰度图像数据，当然也可以生成其他模式的图像数据。
参考图3a，为本发明第二实施例中的扫描器示意图。该扫描器为电容式传 感器的扫描头，用于扫描所述平皿中的介电常量以获得所述特征信息。该特征 信息为介电常量。
其中，菌落区域的介电常量与非菌落区域的节点常量不同，在扫描过程中， 介电常量的不同会反馈到采集器的信号的大小差异，经过采集器，信号被放大 获得特征信息，使用该特征信息构建菌落的“灰度图像”，用于最终菌落识别。
该实施例中，扫描头包括正电极扫描探针和负电极扫描探针，其他正电极 扫描探针和负电极扫描探针以一定角度倾斜设置于平皿上。
当然，该扫描头的结构不限于该实施例，参考图3b，扫描头也可以包括分 别设于平皿下方和平皿上方的正电极和负电极。当然，该扫描电极可以呈片状， 也可以呈点状(如图3c所示)。
其中，“扫描所述平皿中的介电常量”具体包括：依据电容式传感器探针检 测所述平皿中每一区域的电信号，依据所述电信号计算所述平皿中每一区域的 介电常量。
参考图4，为本发明第三实施例，区别于上述实施例，较佳地，所述菌落计 数分析方法还包括：(S21)扫描获得所述平皿中每一区域的材质信息，从而获 得平皿中材质信息和对应的位置坐标；(S22)对所述材质信息的数据大小采用聚 类算法，获得多个聚类区域，(S23)计算每一聚类区域内材质的种类数目，(S24) 筛选出种类数目多的聚类区域(位置坐标的集合)作为菌落区域；“依据所述图 像数据识别菌落并对所述菌落计数”中，识别所述图像数据菌落区域的菌落， 并对所述菌落进行计数。
本实施例中，划分出的聚类区域包括菌落区域、杂质区域。由于菌落区域 的种类数目大于杂质区域的种类数目，故比较不同的聚类区域中的种类数目， 种类数目多的聚类区域称为为菌落区域，种类数目少的区域称为杂质区域。
其中，步骤(S24)中，可以直接筛选出种类数目最多的聚类区域作为菌落 区域，也可以将种类数目少的聚类区域作为杂质区域筛除，以留下菌落区域。
当然，区别于上述实施例的步骤(S22)和步骤(S23)，也可以直接使用不 同频率的超声波扫描平皿中每一区域，以获得平皿中每一区域的材质信息和坐 标信息。
当然，在步骤(S15)后，计算每一菌落中材质数目，步骤(S24)中筛除 材质数目小于预设值的菌落，对筛除后的菌落进行计数以完成步骤(S16)。
本发明采用了声波测量成像原理，不同声速下不同材质所表现出的测量值 存在差异，可根据此特性增加了对平皿上不同菌种菌落的分类识别。
本发明还公开了一种上述菌落计数分析方法100相对应的菌落计数分析装 置200，包括扫描模块21、图像转换模块22、分析处理模块23，扫描模块21 扫描平皿中的每一区域，获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置坐标； 图像转换模块22依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值， 依据所述像素值和对应的位置坐标生成图像数据；分析处理模块23依据所述图 像数据识别菌落并对所述菌落计数。
扫描模块21包括如上述实施例中的扫描头，图像转换模块22可以执行上 述实施例中步骤S13至S14的步骤指令，分析处理模块23可以执行步骤S15、 S16、S21－S24的步骤指令。
以上是实施例中，用到的扫描器30和运动系统40均为市面上可以买到的 成熟产品。依据图像数据进行菌落的识别、划分也为本领域成熟技术，本申请 仅以神经网络模型进行举例说明，但是不限于上述实施例。
为了提高本发明的便携性，设计出了机架和外壳模块，将所有的模组整合 到了安装支架10和一外壳内，处理终端50安装于该外壳内，极大的减轻了仪 器的重量和尺寸。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明 之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖 的范围。
Claims (10)
1.一种菌落计数分析方法，其特征在于：包括：
扫描平皿中的每一区域，获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置坐标；
依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值，依据所述像素值和对应的位置坐标生成图像数据；
依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数。
2.如权利要求1所述的菌落计数分析方法，其特征在于：“依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值”具体包括：将所述特征信息映射到预设的数据范围内，以获得所述像素值。
3.如权利要求1所述的菌落计数分析方法，其特征在于：所述特征信息包括高度数据、介电常量。
4.如权利要求3所述的菌落计数分析方法，其特征在于：通过超声波传感器扫描所述平皿中的高度数据以获得所述特征信息。
5.如权利要求3所述的菌落计数分析方法，其特征在于：通过电容式传感器扫描所述平皿中的介电常量以获得所述特征信息。
6.如权利要求1所述的菌落计数分析方法，其特征在于：还包括：扫描获得所述平皿中每一区域的材质信息；
对所述材质信息的数据大小采用聚类算法，获得多个聚类区域，计算每一聚类区域内材质的种类数目，筛选出种类数目多的聚类区域作为菌落区域；
“依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数”中，识别所述图像数据中菌落区域的菌落，并对所述菌落进行计数。
7.如权利要求1所述的菌落计数分析方法，其特征在于：所述图像数据为灰度图像数据。
8.一种菌落计数分析装置，其特征在于，包括：
扫描模块，扫描平皿中的每一区域，获得平皿中培养介质的特征信息以及对应的位置坐标；
图像转换模块，依据所述特征信息的数值大小将所述特征信息转换为像素值，依据所述像素值和对应的位置坐标生成图像数据；
分析处理模块，依据所述图像数据识别菌落并对所述菌落计数。
9.一种菌落计数分析装置，其特征在于，包括：
扫描器，扫描平皿中培养介质的特征信息；
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-7中任一项所述的菌落计数分析方法的指令。
10.一种计算机可读存储介质，包括与具有存储器的电子设备结合使用的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序可被处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的菌落计数分析方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115029209A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-09 | 杭州天杭空气质量检测有限公司 | 一种菌落图像采集处理装置及其处理方法 |
| CN116797638A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-09-22 | 深圳零一生命科技有限责任公司 | 利用组合图像进行微生物计数的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116797638B (zh) * | 2023-04-28 | 2024-02-02 | 深圳零一生命科技有限责任公司 | 利用组合图像进行微生物计数的方法、装置、设备及存储介质 |
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| CN113592057B (zh) | 2024-07-30 |
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