【CN109852663A】一种基于机器视觉高通量筛选微生物的方法及系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910261410.4

(22)申请日 2019.04.02

(71)申请人 天津科技大学

地址 300457 天津市滨海新区经济技术开

发区第十三大街29号

(72)发明人 夏梦雷　王敏　彭明梦　李彩霞　

成杨　薛丹妮　郑宇　申雁冰　

(74)专利代理机构 北京瑞盛铭杰知识产权代理

事务所(普通合伙) 11617

代理人 张红

(51)Int.Cl.

C12Q 1/04(2006.01)

C12M 1/34(2006.01)

(54)发明名称

一种基于机器视觉高通量筛选微生物的方

法及系统

(57)摘要

本公开提供了一种基于机器视觉高通量筛

选微生物的方法，属于菌种筛选技术领域。本发

明所述方法可实现原位筛选且高精确度的高通

量筛选，有效地缩短了筛选周期，节约了劳动量，

可以实现筛选过程的操作自动化。本发明所述方

法包括：S1、在光照条件下获取待筛选微生物的

菌落的数字图像；S2、根据步骤S1获取的数字图

像提取菌落特征；S3、根据步骤S2提取的菌落特

征与目标筛选特征建立筛选模型；S4、根据步骤

S3筛选模型得到的结果筛选微生物，所述结果包

括目标筛选特征的预测值。本发明所述方法用于

食品领域和工业微生物育种领域的微生物分类、

微生物鉴定、筛选高产或低产某种物质的微生

物。权利要求书1页 说明书10页 附图1页CN 109852663 A 2019.06.07

C N 109852663

A

权　利　要　求　书1/1页CN 109852663 A

1.一种基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，包括如下步骤：

S1、在光照条件下获取微生物菌落的数字图像；

S2、根据步骤S1获取的数字图像提取菌落特征；

S3、根据步骤S2提取的菌落特征与目标筛选特征建立筛选模型；

S4、根据步骤S3筛选模型得到的结果筛选微生物，所述结果包括目标筛选特征的预测值。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，步骤S1中，待采集菌落图像的微生物以固态平板培养法进行培养。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，菌落特征包括菌落大小、颜色、粗糙度、欧拉数、分形维数、纹理的熵值；所述菌落大小包括菌落面积和半径。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，步骤S3中，基于步骤S2提取的菌落特征建立特征数据库A，基于目标筛选特征建立目标特征数据库B，然后以A为输入量，以B为目标值，采用神经网络、支持向量机、遗传算法、粒子群优化算法对A与B建立映射网络，构建筛选模型。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，步骤S3还包括：分析菌落特征与目标筛选特征的相关性，选择相关性大于40％的菌落特征作为输入量。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，步骤S1中，所述微生物为真菌或细菌。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，菌落包括在固态培养基上可以形成的自然菌落和通过添加指示菌、色素、荧光标记获得的抑菌圈、变色圈、透明圈、荧光圈。

8.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，目标筛选特征包括产物产量、副产物产量、菌体量、营养缺陷型。

9.根据权利要求1所述的基于机器视觉高通量筛选微生物的方法，其特征在于，所述方法用于食品领域和工业微生物育种领域的微生物分类、微生物鉴定、筛选高产或低产某种物质的微生物、筛选具有特定菌落特征的微生物和筛选筛选具备特定生长特性的微生物。

10.一种应用权利要求1～9任一项所述方法基于机器视觉高通量筛选微生物的系统，包括：

菌落图像采集装置，用于在光照条件下获取微生物的菌落的数字图像；

菌落特征提取装置，用于基于菌落图像采集装置所获取的数字图像提取菌落特征；

筛选模型构建装置，用于基于菌落特征提取装置所提取的菌落特征以及目标筛选特征构建筛选模型，得到目标筛选特征的预测值。

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