[發明專利]基于近紅外成像技術的食源性致病菌的快速檢測方法在審
| 申請號: | 201410464917.7 | 申請日: | 2014-09-15 |
| 公開(公告)號: | CN104237235A | 公開(公告)日: | 2014-12-24 |
| 發明(設計)人: | 陳全勝;潘文秀;趙杰文;歐陽琴;李歡歡;徐義 | 申請(專利權)人: | 江蘇大學 |
| 主分類號: | G01N21/84 | 分類號: | G01N21/84 |
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| 地址: | 212013 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 紅外 成像 技術 食源性 致病菌 快速 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種針對食源性致病菌的快速檢測方法,特指基于近紅外成像技術的食源性致病菌的快速檢測方法,屬于微生物檢測領域。
背景技術
食源性致病菌是引起食源性疾病的首要原因,全球每年發生高達15億的腹瀉病例中,導致約300萬5歲以下兒童死亡,其中70%的病例是由于受到生物源性污染的食品所致。在發展中國家,每年腹瀉及其它相關的食源性疾病的病例大約有2.7億,其中導致5歲以下兒童死亡的有240萬例。目前,國內常見的食源性致病菌主要有大腸桿菌、金黃色葡萄球菌和沙門氏菌等。因此,嚴格進行食品安全檢驗是減少食源性疾病的重要途徑,而快速、簡便、特異的檢測方法已成為研究熱點。
在食品微生物檢驗方面,有傳統的免疫學方法、改良的免疫學方法,以及隨著分子生物學發展起來的基因芯片技術和?PCR?技術等,這些方法的靈敏性高且檢測速度也有很大提高,但是操作復雜,試劑昂貴,需要專業的操作人員。近年來由于計算機技術的快速發展,微生物檢測方法開始向系列化、微量化和自動化的方向發展,一系列的檢測儀器開始廣泛地應用于食品微生物檢測領域。目前,快速檢測微生物的主要方法有色譜技術、熒光酶標免疫分析法、傅里葉變換紅外光譜法和聚合酶聯反應技術等。然而這些新方法中仍然存在不同程度的假陽性反應,仍需結合常規的檢驗方法。
因此,研究快速準確的食源性致病菌檢測方法非常重要。
發明內容
本發明的目的是針對現有技術的不足,提供一種能夠對食源性致病菌進行快速檢測的方法。
本發明通過近紅外成像系統采集細菌菌落樣本的紋理圖像,該圖像能夠反映菌落的內部結構特征。首先運用標準矩對原始圖像進行歸一化預處理,使得預處理后的圖像具有平移和尺度不變性,然后從中提取具有旋轉不變性的Z-矩特征,最后采用化學計量學方法建立細菌菌落的分類鑒別模型。對同類待測樣本通過相應的圖像采集和特征提取,再用建立的相應模型來鑒別該樣本種類。
本發明通過以下方法實現:
首先,選取幾種常見的食源性致病菌(大腸桿菌、金黃色葡萄球菌和沙門氏菌等)涂布平板培養一段時間,對每種細菌,選取多個平板上大小基本一致的菌落作為樣本。然后,通過近紅外成像系統采集樣本的紋理圖像,利用標準矩對原始圖像進行歸一化預處理,使得預處理后的圖像具有平移和尺度不變性,接著從中提取具有旋轉不變性的Z-矩特征,以Z-矩的模作為樣本的特征變量。最后利用反向傳播人工神經網絡的方法建立細菌菌落的分類鑒別模型,并運用所建模型實現同類未知樣本的鑒別。
對所建立的模型觀測效果進行評估時,隨機選取待測細菌菌落樣本的2/3作為訓練組,用于模型的建立,剩余的1/3作為驗證組,用于模型預測結果的檢驗,比較識別率,確定出最佳的預測模型。
本發明所述的基于近紅外成像技術的食源性致病菌的快速檢測方法,具體操作如以下步驟:
(1)細菌菌落樣本的制備:選取幾種常見的食源性致病菌(大腸桿菌、金黃色葡萄球菌和沙門氏菌等)涂布平板培養;
(2)近紅外紋理圖像的采集:選用近紅外波段的激光發射器,垂直照射細菌菌落,利用近紅外相機采集菌落樣本的紋理圖像,作為該菌落樣本的原始圖像;
(3)原始圖像的預處理和特征提取:首先運用標準矩對原始圖像進行歸一化預處理,然后提取Z-矩特征,以Z-矩的模作為特征變量;
(4)分類預測模型的建立和評價:采用化學計量學方法建立細菌菌落的分類模型,并運用該模型實現同類未知菌落樣本的分類。
步驟(2)中,所述近紅外成像系統包括光箱、近紅外相機、激光發射器、漫反射屏幕和計算機,其中近紅外相機、激光發射器和漫反射屏幕位于光箱內,且近紅外相機通過USB數據傳輸線與計算機相連。激光發射器的中心發射波長為980?nm,并選用近紅外波段范圍內的工業CCD相機進行細菌紋理圖像的采集。此法特征在于所采集的近紅外區的紋理圖像,為人眼無法觀察到的激光發射器透過細菌菌落發生光學透射和散射現象形成的紋理圖像。
步驟(2)中,所述的近紅外紋理圖像的采集如下:當激光垂直照射到平板上的菌落,一部分光直接穿透菌落透射到漫反射屏幕,另一部分光照射在菌落上發生光學散射現象并投射到漫反射屏幕,透射光和散射光在此屏幕上形成的紋理圖像,由近紅外相機采集傳輸到計算機。
步驟(3)中,運用標準矩對原始圖像進行歸一化預處理,使得預處理后的圖像具有平移和尺度不變性,從而消除菌落大小不一致的影響。所述標準矩定義為:
所述標準矩定義為
其中,p、q?為正整數或0;為輸入圖像。
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