一種基于高光譜圖像對腐敗真菌生長預測的方法
【專利摘要】本發明是一種基于高光譜建立水果中腐敗真菌生長曲線的方法，屬于食品質量安全快速檢測和監測的無損技術。通過高光譜成像儀，分別獲取真菌不同生長階段的高光譜圖像，分析不同類型不同階段真菌圖像及光譜之間的差別，提取相應的圖像和光譜特征參數，分別構建了三種真菌的生長模型，與傳統的微生物生長檢測手段得到的生真菌長情況相比較，相關系數在0.88-0.96。本發明為微生物及在食品中的生長檢測提供了新思路和新技術，能夠更方便快捷的建立真菌生長曲線，并能用于水果腐敗真菌病害的檢測、監測和控制。
【專利說明】一種基于高光譜圖像對腐敗真菌生長預測的方法

【技術領域】
[0001] 本發明是一種高光譜圖像技術對水果中腐敗真菌，如灰葡萄孢霉、匍枝根霉、炭疽 菌的生長預測方法，屬于食品質量安全快速檢測和監測的無損技術。

【背景技術】
[0002] 在水果的采后運輸及儲藏過程中由腐敗真菌引起的腐爛會造成巨大的經濟損失， 并且會對消費者的健康造成危害。由真菌引起的采后病害主要有：灰霉病、根霉病、炭疽病 等，它們的致病菌分別是：灰葡萄孢霉、匍枝根霉、炭疽菌。灰葡萄孢霉能損傷花和果實，在 病害處長出一層灰色菌斑，在個別果實發病后，會導致周圍完整果實發病。匍枝根霉能在空 氣、土壤和各種工具的表面存活，感染受損傷的水果。然后產生的子囊孢子和孢子感染周圍 的正常水果。炭疽菌會在病果表面形成棕色同心圓。為了減少經濟損失，提高水果的質量 和安全，水果中腐敗真菌的生長檢測尤為重要。
[0003] 微生物生長預測是一項費時費力的工作，它通過數學、微生物學、化學等學科來建 立一種數學模型，此數學模型描述了菌落數與時間的數學方程式。在一定的條件下，微生物 的數學模型主要顯示一些因素隨時間推移發生的變化，如菌落總數、毒素、代謝物等。而這 些因素的測定一般耗時耗力，而且會破壞樣本，因此亟需開發一種快速無損的方法，為腐敗 真菌的監測和控制提供支持。高光譜圖像是新一代光電檢測技術，集成了光譜檢測和圖像 檢測的優點，具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點，可以獲得系列波長下的光譜 和圖像信息。光譜技術可以檢測產品的物理結構和化學成分等指標，如蛋白質、脂肪、水分、 糖酸度、內部缺陷等品質信息；圖像技術能全面反映產品的外部品質信息如表面缺陷、幾何 形狀、紋理，缺陷、損傷、外部污染等。二者結合能夠全面獲得待測物的綜合品質信息。經檢 索，2013年申請的發明專利"畜肉細菌總數檢測系統及方法（CN103257109A) "，公開了利用 高光譜圖像對生鮮畜肉細菌總數的自動檢測裝置系統和方法，但并不涉及對水果中腐敗真 菌的動態生長預測。因此，可以利用高光譜技術實現對水果中腐敗真菌的無損快速的生長 預測。


【發明內容】

[0004] 技術問題
[0005] 由于傳統的微生物生長預測方法費時費力，本發明旨在利用高光譜檢測技術開發 一種快速無損的微生物生長預測方法，以滿足食品質量與安全控制的迫切需求。通過利用 高光譜成像技術，獲取微生物生長過程中的高光譜圖像信息，提取響應的特征參數，構建基 于光譜圖像信息的微生物生長預測模型。本發明的方法也可以用于其他類微生物的生長預 測模型構建的應用中。
[0006] 技術方案
[0007] L -種基于高光譜圖像對腐敗真菌生長預測的方法，是通過高光譜成像儀，分別 獲取三種真菌不同生長階段的高光譜圖像，分析不同類型不同階段真菌圖像和光譜之間的 差別，提取相應的圖像和光譜特征參數，構建了真菌的生長模型，其特征在于系統構成為，
[0008] 1)系統組成包括高光譜成像單元、移動平臺、光源、計算機和圖像采集軟件組成， 整個裝置放置在密閉黑箱中。其中，高光譜成像單元由相機（Imperx，ICL-B1620,波段范 圍為400?lOOOnm，光譜分辨率為2.8nm)、光譜儀（Specim，ImSpector，V10E)和焦距可 變鏡頭組成，可調光源為150W的鹵素鎢燈，由1個線性光纖導管完成傳輸，電腦型號為CPU E5800, 3.2GHz,內存況，顯卡256M GeForce GT240;圖像采集軟件為自主開發的Spectral Image軟件；
[0009] 2)信號采集為反射模式，透鏡離樣本距離為30cm，光源離樣本的距離為20. 5cm, 光源照射的強度為67· 5W，照射角度為45°，采集曝光時間4ms，采集速度2. 5mm/s，圖像分 辨率804X440像素；
[0010] 2.如權利要求1所述的基于高光譜圖像對真菌生長預測的方法，其檢測步驟在 于，
[0011] 1)對水果中常見的三種腐敗真菌，分別為灰葡萄孢霉、匍枝根霉和炭疽菌，進行接 種培養。
[0012] 2)將處于溫度為28°C、相對濕度為85 %條件下培養一段時間的培養基平板取出， 放置于如權利要求1所述的高光譜圖像檢測系統中，獲取高光譜圖像；
[0013] 3)利用下述公式對獲得的圖像進行校正，獲得校正后的高光譜圖像：
[0014]

【權利要求】
1. 一種基于光譜圖像對腐敗真菌生長預測的方法，是通過高光譜成像儀，分別獲取三 種真菌不同生長階段的高光譜圖像，分析不同類型不同階段真菌圖像和光譜之間的差別， 提取相應的圖像和光譜特征參數，構建了真菌的生長模型，其特征在于， 1) 系統組成包括含有相機、光譜儀和鏡頭的高光譜成像單元、移動平臺、光源、計算機 和圖像采集軟件組成，整個裝置放置在密閉黑箱中，其中，相機為Imperx，ICL-B1620,波段 范圍為400?lOOOnm，光譜分辨率為2. 8nm ;光譜儀為ImSpectorVlOE ;鏡頭為焦距可變 型；可調光源為150W的鹵素鎢燈，由1個線性光纖導管完成傳輸；電腦型號為CPU E5800， 3.2GHz，內存2G，顯卡256M GeForce GT240;圖像采集軟件為自主開發的Spectral Image 軟件；信號采集為反射模式，透鏡離樣本距離為30cm，光源離樣本的距離為20. 5cm，光源 照射的強度為67. 5W，照射角度為45°，采集曝光時間4ms，采集速度2. 5mm/s，圖像分辨率 804X440 像素； 2) 檢測步驟在于，首先對水果中常見的三種腐敗真菌，分別為灰葡萄孢霉、匍枝根霉和 炭疽菌，進行接種培養；其次將處于溫度為28°C、相對濕度為85%條件下培養一段時間的 培養基平板取出，放置于如權利要求1所述的高光譜圖像檢測系統中，獲取高光譜圖像；然 后利用下述公式對獲得的圖像進行校正，獲得校正后的高光譜圖像： D R〇 - D Rc = - (1) W -D 其中，式（1)中，Rc為校正后的高光譜透射圖像，&為原始高光譜透射圖像，W為將反射 率為99. 99%的標準白色校正板，放置在光源正上方，掃描透射白板得到全白的標定圖像，D 為將鏡頭蓋上鏡頭蓋，采集全黑的標定圖像；最后提取校正后的高光譜圖像特征，構建三種 真菌的生長模型。
2. 如權利要求1所述的三種真菌生長模型，其特征在于， 1) 菌種的初始接種濃度為104CFU/mL，通過如權利要求1所述的高光譜圖像系統獲得 0、12、24、36、48小時的高光譜圖像，分別提取菌落生長部分500個像素點的感興趣區域，得 到感興趣區域在全波段400-1000nm內的光譜值，并求平均值，根據培養時間與光譜平均值 的關系，構建的灰葡萄孢霉生長模型為： /(x)-0.124 +-- 49603.352 x^·018" +6.81 (2) 炭疽菌的生長模型為： m Λ 0.064 fi^x) - 0.124 Η--ΓΤΓ7- 9070xe-0325x +0.578 (3) 匍枝根霉生長模型為： /(x) = 0.111 +-1-- (4) 117.55 xe~0237jc +1.589 ⑷ 其中，式（2)、（3)、（4)中，y為400-1 OOOnm波段光譜均值，t為培養時間，單位為小時。 2) 菌種的初始接種濃度為104CFU/mL，通過如權利要求1所述的高光譜圖像系統獲得 0、12、24、36、48小時的高光譜圖像，分別提取菌落生長部分500個像素點的感興趣區域，得 到感興趣區域在波峰716nm處的光譜值，根據培養時間與光譜值的關系，構建的灰葡萄孢 霉生長模型為： /(x) = 0.178 Η--^- ,[、 77800 χβ·°·,95Λ +3.92 (5) 炭疽菌的生長模型為： 0 OQ? /(χ) = 0.178 +--- 9096xe 0326" +0.589 ⑷ 匍枝根霉的生長模型為： / (χ) = 0.158 η--- 80.15 χβ·°·236Λ+1.202 ⑴ 其中，式（5)、（6)、（7)中，y為716nm處光譜均值，t為培養時間，單位為小時。 3)菌種的初始接種濃度為104CFU/mL，通過如權利要求1所述的高光譜圖像系統獲得 0、12、24、36、48小時的高光譜圖像，分別提取菌落生長部分500個像素點的感興趣區域，得 到感興趣區域在400-1000nm波段內的光譜值，求該波段范圍內第一主成分得分值，根據培 養時間與主成分得分值的關系構建的灰葡萄孢霉的生長模型為： f (x) = -0.685 Η--τττ； 141.lxe·0·141"+0.265 (8) 炭疽菌的生長模型為： /(x) = -0.879 +- 604.3 xe-0219" +0.463 ⑷ 匍枝根霉的生長模型為： /(^) = -1.443 +-- (10) 27.74 xe^0·232"+0.415 其中，式（8)、（9)、（10)中，y為400-1000nm波段內的光譜值第一主成分得分值，t為 培養時間，單位為小時。
3.如權利要求1所述的培養基平板，其特征在于，培養基構成為馬鈴薯浸粉5g、葡萄糖 20g、NaC15g、瓊脂15g、氯霉素0· lg，水1000mL、ρΗ5· 8-6. 2 ;每個培養皿含有的培養基體積 為20±2mL，培養基厚度為2. 5±0. 5_。
【文檔編號】G01N21/25GK104297165SQ201410603209
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年10月28日 優先權日:2014年10月28日
【發明者】潘磊慶, 孫曄, 屠康, 顧欣哲, 胡鵬程, 韋瑩瑩, 張偉 申請人:南京農業大學