RU2021128622A - Method, device and system for the detection of microorganisms - Google Patents

Method, device and system for the detection of microorganisms Download PDF

Info

Publication number
RU2021128622A
RU2021128622A RU2021128622A RU2021128622A RU2021128622A RU 2021128622 A RU2021128622 A RU 2021128622A RU 2021128622 A RU2021128622 A RU 2021128622A RU 2021128622 A RU2021128622 A RU 2021128622A RU 2021128622 A RU2021128622 A RU 2021128622A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
trained
sample
microorganism
growth
Prior art date
Application number
RU2021128622A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Эллинор ЭЙНЕРЕН
Мартин Йоханссон
Юсиф ТУОМА
Давид ГЕЛЬ
Олливер ФОРСГРЕН
Original Assignee
Агрикам Актиеболаг
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Агрикам Актиеболаг filed Critical Агрикам Актиеболаг
Publication of RU2021128622A publication Critical patent/RU2021128622A/en

Links

Claims (48)

1. Способ обработки образца, полученного от животного, относящегося к домашнему скоту, включающий1. A method for processing a sample obtained from an animal related to livestock, including нанесение по меньшей мере части упомянутого образца на тестовую поверхность пластины для тестирования со средой для выращивания,applying at least a part of said sample to the test surface of the plate for testing with growth medium, ожидание в течение периода времени, достаточного для выращивания микроорганизмов на упомянутой тестовой поверхности,waiting for a period of time sufficient for the growth of microorganisms on said test surface, получение изображения в видимом спектре, представляющего по меньшей мере часть тестовой поверхности, с помощью устройства захвата изображения, иobtaining an image in the visible spectrum representing at least a portion of the test surface using the image capture device, and обеспечение наличия реализуемого компьютером предварительно обученного алгоритма классификатора изображений, причем упомянутый алгоритм классификатора изображений предварительно обучен для определения типа микроорганизма по изображению в видимом спектре, представляющему характер роста известного микроорганизма, иproviding a computer-implemented pre-trained image classifier algorithm, wherein said image classifier algorithm is pre-trained to determine the type of microorganism from a visible spectrum image representing the growth pattern of a known microorganism, and применение к упомянутому изображению упомянутого предварительно обученного алгоритма классификатора изображений для определения типа микроорганизма по характеру роста микроорганизмов, видимому на изображении.applying to said image said pre-trained image classifier algorithm to determine the type of microorganism from the pattern of microbial growth seen in the image. 2. Способ по п. 1, в котором пластина для тестирования содержит по меньшей мере две смежные области среды для выращивания, причем указанные области различаются по меньшей мере одним из следующего: тип, цвет, концентрация, состав соответствующей среды для выращивания.2. The method of claim 1, wherein the test plate comprises at least two adjacent areas of growth medium, said areas differing in at least one of the following: type, color, concentration, composition of the respective growth medium. 3. Способ по п. 2, дополнительно включающий3. The method of claim 2, further comprising размещение пластины для тестирования с заданной ориентацией относительно устройства захвата изображения до получения изображения, так что области среды для выращивания имеют на изображении заданную ориентацию, и/илиpositioning the test plate in an orientation relative to the image capture device prior to imaging such that regions of the growth medium are oriented in the image, and/or переориентацию полученного изображения таким образом, чтобы области среды для выращивания имели на изображении заданную ориентацию.reorienting the obtained image so that the regions of the growth medium have a predetermined orientation in the image. 4. Способ по п. 1, в котором стадия ожидания включает выдерживание образца в среде с регулируемой температурой, предпочтительно при постоянной температуре 34-40°C.4. The method of claim. 1, in which the stage of waiting includes keeping the sample in a controlled temperature environment, preferably at a constant temperature of 34-40°C. 5. Способ по п. 1, в котором устройство захвата изображения является частью смартфона или планшета.5. The method of claim 1, wherein the image capture device is part of a smartphone or tablet. 6. Способ по п. 1, дополнительно включающий размещение пластины для тестирования на первой части опоры средств захвата изображения и размещение устройства захвата изображения на второй части опоры средств захвата изображения, при этом вторая часть расположена на расстоянии от первой части, при этом получение изображения выполняют, когда устройство захвата изображения и пластина для тестирования расположены на опоре средств захвата изображения.6. The method of claim. 1, further comprising placing the plate for testing on the first part of the support of the image pickup means and placing the image capturing device on the second part of the support of the image pickup means, while the second part is located at a distance from the first part, while the image acquisition is performed when the image pickup device and the test plate are placed on the support of the image pickup means. 7. Способ по п. 6, дополнительно включающий закрытие пластины для тестирования с целью защиты ее от окружающего света и подачу света от источника света, при необходимости через отражатель.7. The method of claim 6, further comprising covering the test plate to protect it from ambient light and applying light from a light source, optionally through a reflector. 8. Способ по п. 1, дополнительно содержащий стадию ограничения изображения, содержащую обрезку или маскирование нежелательных частей изображения.8. The method of claim 1, further comprising an image limiting step comprising cropping or masking unwanted portions of the image. 9. Способ по п. 1, в котором предварительно обученный алгоритм классификатора изображений содержит по меньшей мере один контролируемый алгоритм обучения, выполненный и обученный для идентификации по меньшей мере двух типов микроорганизмов или классов микроорганизмов.9. The method of claim 1, wherein the pre-trained image classifier algorithm comprises at least one supervised learning algorithm executed and trained to identify at least two types of microorganisms or classes of microorganisms. 10. Способ по п. 1, в котором предварительно обученный алгоритм классификатора изображений содержит совокупность контролируемых алгоритмов обучения, каждый из которых настроен и обучен для идентификации одного типа или класса микроорганизмов.10. The method of claim 1, wherein the pre-trained image classifier algorithm comprises a plurality of supervised learning algorithms, each of which is tuned and trained to identify one type or class of microorganisms. 11. Способ по п. 1, в котором упомянутое применение алгоритма классификатора изображений включает11. The method of claim 1, wherein said application of an image classifier algorithm comprises отправку изображения с устройства захвата изображения через сеть передачи данных на удаленное устройство обработки данных,sending an image from an image capture device via a data network to a remote data processing device, подачу упомянутого изображения в предварительно обученный классификатор изображений для получения результата обработки на основе изображения, иfeeding said image to a pre-trained image classifier to obtain a processing result based on the image, and отправку результата обработки через сеть передачи данных на устройство захвата изображения или на другое устройство обработки.sending the processing result via a data communication network to an image capturing device or to another processing device. 12. Способ по п. 11, в котором результат обработки содержит указатель типа микроорганизма, который, как предполагается, присутствует на пластине для тестирования, представленной на изображении, и, необязательно, уровень достоверности результата обработки.12. The method of claim 11, wherein the processing result contains an indication of the type of microorganism suspected to be present on the imaged test plate and, optionally, a confidence level of the processing result. 13. Способ по п. 1, дополнительно включающий13. The method of claim. 1, further comprising ожидание в течение второго периода времени, достаточного для дальнейшего роста микроорганизмов на тестовой поверхности,waiting for a second period of time sufficient for further growth of microorganisms on the test surface, получение изображения второго в видимом спектре тестовой поверхности с помощью устройства захвата изображения, иobtaining an image of the second in the visible spectrum of the test surface using an image capture device, and применение алгоритма классификатора изображений к упомянутому второму изображению для определения типа микроорганизма по характеру роста микроорганизмов, видимому на изображении.applying an image classifier algorithm to said second image to determine the type of microorganism from the growth pattern of the microorganism seen in the image. 14. Способ по п. 1, в котором в качестве образца используют образец молока лактирующего животного.14. The method of claim 1, wherein the milk sample from a lactating animal is used as the sample. 15. Способ по п. 1, в котором в качестве образца используют образец навоза животного.15. The method of claim 1 wherein the sample is an animal manure sample. 16. Система для обработки образца, полученного от животного, относящегося к домашнему скоту, включающая16. A system for processing a sample obtained from an animal related to livestock, including пластину для тестирования со средой для выращивания,a test plate with growth medium, опору средств захвата изображений, содержащуюan image capture means support comprising держатель образца иsample holder and держатель устройства захвата изображения, устанавливаемый на заданном расстоянии от держателя образца,an image capture device holder mounted at a predetermined distance from the sample holder, при этом держатель образца выполнен с возможностью удерживать пластину для тестирования со средой для выращивания, так что пластина удерживается в заданном положении, иwherein the sample holder is configured to hold the test plate with the growth medium so that the plate is held in position, and при этом держатель устройства захвата изображения выполнен с возможностью удерживать смартфон или планшет, расположенный и ориентированный таким образом, что камера смартфона направлена в сторону держателя образца,wherein the image capture device holder is configured to hold a smartphone or tablet located and oriented in such a way that the smartphone camera is directed towards the sample holder, пользовательское устройство в виде смартфона или планшета, содержащее устройство захвата изображения и устройство связи, иa user device in the form of a smartphone or tablet containing an image capture device and a communication device, and центральное устройство обработки данных,central processing unit, при этом пользовательское устройство выполнено с возможностью с помощью устройства захвата изображения получать изображение в видимом спектре, представляющее по меньшей мере часть тестовой поверхности пластины для тестирования со средой для выращивания, и отправлять полученное изображение на центральное устройство обработки данных, wherein the user device is configured to use the image capture device to acquire an image in the visible spectrum, representing at least a part of the test surface of the plate for testing with the growth medium, and send the resulting image to the central data processing device, при этом центральное устройство обработки данных выполнено с возможностьюwherein the central data processing unit is configured to получать изображение,get image, предоставлять реализуемый компьютером предварительно обученный алгоритм классификатора изображений, причем упомянутый алгоритм классификатора изображений предварительно обучен для определения типа микроорганизма по изображению в видимом спектре, отображающему характер роста известного микроорганизма, provide a computer-implemented pre-trained image classifier algorithm, wherein said image classifier algorithm is pre-trained to determine the type of microorganism from a visible spectrum image representing the growth pattern of a known microorganism, применить к изображению упомянутый предварительно обученный алгоритм классификатора изображений, чтобы определить тип микроорганизма по характеру роста микроорганизмов, видимому на изображении.apply said pre-trained image classifier algorithm to the image to determine the microorganism type from the microbial growth patterns seen in the image. 17. Система по п. 16, в которой опора средств захвата изображения дополнительно содержит по меньшей мере один вертикальный опорный элемент, и в которой держатель образца соединен с этим вертикальным опорным элементом в первом вертикальном положении, а держатель устройства захвата изображения соединен с вертикальным опорным элементом во втором вертикальном положении.17. The system of claim 16, wherein the image pickup support further comprises at least one vertical support element, and wherein the sample holder is connected to the vertical support element at a first vertical position, and the image pickup device holder is connected to the vertical support element in the second vertical position. 18. Система по п. 16, в которой держатель устройства захвата изображения имеет фиксатор устройства захвата изображения, выполненный с возможностью фиксировать устройство захвата изображения соединением с геометрическим замыканием и/или с прессовой посадкой.18. The system of claim 16, wherein the image pickup device holder has an image pickup latch configured to secure the image pickup device in a positive and/or press-fit connection. 19. Система по п. 16, в которой опора средств захвата изображения дополнительно содержит по меньшей мере одно из следующего:19. The system of claim 16, wherein the image pickup support further comprises at least one of the following: источник света, направленный к верхней стороне держателя образца,light source directed towards the top side of the sample holder, источник света, направленный к нижней стороне держателя образца.light source directed towards the underside of the sample holder. 20. Система по любому из пп. 16-19, в которой опора средств захвата изображения дополнительно содержит кожух для защиты держателя образца от окружающего света.20. The system according to any one of paragraphs. 16-19, wherein the image pickup support further comprises a shroud to protect the sample holder from ambient light.
RU2021128622A 2019-03-01 2020-01-24 Method, device and system for the detection of microorganisms RU2021128622A (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE1950267-3 2019-03-01

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2021128622A true RU2021128622A (en) 2023-04-03

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10195008B2 (en) System, device and method for observing piglet birth
US8787633B2 (en) System and method of organism identification
Descamps et al. An automatic counter for aerial images of aggregations of large birds
US20190183091A1 (en) Identification tags
Cortazar et al. Quantification of plant chlorophyll content using Google Glass
RU2008140696A (en) TIME-SPAN NIPPLE LOCATION DETECTION SYSTEM
ATE500688T1 (en) METHOD AND APPARATUS FOR REDUCING THE EFFECTS OF DARK CURRENT AND DEFECTIVE PIXELS IN AN IMAGING DEVICE
CN204796461U (en) System of traceing back is bred to animal
WO2017158216A1 (en) Device and method for the selective elimination of pupae
JP7062926B2 (en) Color reaction detection system, color reaction detection method and program
CN109635902A (en) A kind of cultivation system for tracing and managing based on RFID
KR960703466A (en) METHOD FOR DETECTING POOR MEAT QUALITY IN LIVE ANIMALS
US12007332B2 (en) Portable scanning device for ascertaining attributes of sample materials
Rinehart et al. A method for phenotyping roots of large plants
CN110889847A (en) Nuclear radiation damage assessment system and method based on infrared imaging
RU2021128622A (en) Method, device and system for the detection of microorganisms
Agehara et al. A Simple, Inexpensive, and Portable Image-Based Technique for Nondestructive Leaf Area Measurements: HS1395, 11/2020
Durai et al. RETRACTED ARTICLE: Research on varietal classification and germination evaluation system for rice seed using hand-held devices
CN113518827B (en) Method, device and system for detecting microorganisms
US20240157012A1 (en) A sanitising process detection system and method
Tang et al. Development of a macroalgal biomass sensor for an integrated multi-trophic aquaculture (IMTA) system
Brown et al. The basics of using remote cameras to monitor wildlife
TWI658789B (en) Automatic fishery and preys identification and recording system
CN208420174U (en) Multispectral image analysis system framework
Junior et al. Computer Vision Techniques to Support Biosensors Based on Burrowing Clams