【摘 要】
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为了适应食品和农产品安全现场监测对微生物快速检测方法的需求,本文综合利用生物技术和计算机视觉技术,针对食品和农产品中的活菌总数和大肠菌群数的快速检测方法进行研究。
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为了适应食品和农产品安全现场监测对微生物快速检测方法的需求,本文综合利用生物技术和计算机视觉技术,针对食品和农产品中的活菌总数和大肠菌群数的快速检测方法进行研究。提出了采用二水合柠檬酸三钠亚甲基蓝染液作为细菌的活体染色剂,同时配合高分辨率彩色数字摄像机拍摄细菌内部的颜色差别,从而提出了一种有效分辩出死菌和活菌的方法,并针对活菌的显微成像特征,结合传统方法,制定出针对活菌检测的图像处理新方法。为了能够有效识别活菌细胞和非菌体杂质颗粒,提出了规则度和紧致度的概念,结合另外11个形态和颜色特征参数对活菌细胞进行描述。采用改进的人工神经网络作为细菌识别分类器,训练时使用变学习率动量梯度下降算法获得了较好的效果。对常见的四大类食品样品进行检测,提出了有效的物料前处理方法及菌液浓缩方法,与国标法对比试验的结果表明,使用该快速检测方法检测准确度高(R2>0.99,t检验P>0.05),检测时间短(<1 h),检出限低(1 cell/mL)。在正确检测活菌总数的基础上,根据部分检测样品的菌群分布特点,提出了一种基于统计学的大肠菌群数的估算新方法。最后,将计算机视觉技术与串口通信技术相结合研发了自动化程度很高的食品微生物快速检测系统并予以应用。
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