基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌的识别方法

基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌的识别方法

论文摘要

本文研究了基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌快速识别问题,实验采用马铃薯葡萄糖琼脂培养基对芽孢杆菌、乳杆菌、红螺菌样本进行制备,通过黑色镜头盖在镜头上获取全黑的反射图像,对图像进行去噪、分割处理,获取高光谱图像梯度及分布峰值,利用掩模图像中菌落所处位置对光谱数据信息进行提取,把获取的三种细菌的光谱数据分割成校正集与测试集,依次用于模型构建与验证。通过标准正态变量变化方法完成对原始光谱数据的预处理,利用主成分分析法进行降维处理并区分不同菌落,并采用偏最小二乘判别分析法建立识别模型,分析细菌高光谱图像和高光谱响应值主成分,建立并验证模型。结果表明,采用标准正态变量变化法进行预处理后,高光谱分析总误差与分析误差的比值是1.12,低于规定稳健性的参数;不同细菌菌落的高光谱波峰存在差异,对光的反射率也有较大不同;当培养时长为36h时,三种细菌可被有效区分;本文模型比其它两种模型更优,对测试集的识别率为98.25%。综上所述,采用本文方法具有分析误差低、识别率高的优点。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 材料及仪器
  •   1.2 高光谱图像采集及分割
  •   1.3 研究方法
  •   1.4 数据处理
  • 2 结果与讨论
  •   2.1 光谱预处理
  •   2.2 细菌高光谱图像分析
  •   2.3 高光谱响应值主成分分析
  •   2.4 识别模型构建和评价
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘定操

    关键词: 高光谱图像技术,固态发酵,芽孢杆菌,识别

    来源: 现代食品科技 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技

    专业: 生物学,一般化学工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 河南经贸职业学院计算机工程学院

    基金: 河南科技厅科技攻关项目(182102210572)

    分类号: TP391.41;TQ920.1

    DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2019.9.042

    页码: 317-321+264

    总页数: 6

    文件大小: 1527K

    下载量: 99

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