【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及中药质量控制
,尤其涉及一种基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法及装置。
技术介绍
[0002]灵芝为我国传统名贵中药,灵芝孢子粉是灵芝在生长成熟期从菌褶中弹射出来的极其微小的孢子,是灵芝的生殖细胞。现代研究表明,灵芝孢子粉含有多糖、三萜、甾醇、脂肪酸、维生素、氨基酸等成分,具有调节免疫、抗肿瘤、抗炎、抗癫痫、神经调节等活性,应用前景广阔。灵芝孢子为淡褐色至黄褐色,呈卵形,大小约3~12μm,内含一油滴。外层是主要由几丁质构成的双层孢壁,质地坚韧,耐酸碱,极难氧化分解,阻碍了多糖、三萜等活性成分在体内的释放和吸收。因此,目前主要通过破壁处理粉碎孢壁,提高活性成分的释放和吸收。未破壁的灵芝孢子粉原料含有瘪壳孢子、破损孢子以及完整孢子:瘪壳孢子在破壁(特别是超音速气流破壁)时由于饱满度低导致破壁率极低;破损孢子是指未破壁加工前就因自身及外界等因素致使孢壁破碎的灵芝孢子,这些孢子因孢壁破碎导致孢内的脂肪酸等成分暴露在空气中,非常容易氧化,导致过氧化值偏高,造成安全隐患。品种、生长环境、采集方式等因素均会对灵芝孢子粉的质量造成影响。因此,识别灵芝孢子粉原料中瘪壳、破损、完整灵芝孢子粉对于保障灵芝孢子粉的质量具有重要意义。
[0003]由于灵芝孢子大小仅有微米级别,现有的检测方法主要是通过扫描电镜采集放大倍数下的灵芝孢子粉电子显微图像,再通过人工判别的方式统计瘪壳孢子、破损孢子以及完整孢子(或孢子总数),计算瘪壳率、破损率以及合格率 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1、采集灵芝孢子粉电子显微图像;步骤S2、对采集的灵芝孢子粉电子显微图像进行处理和计算,进行各孢子及孢子总数识别;步骤S3、采集不同角度不同环境下的多个灵芝孢子电子显微图像;步骤S4、对采集的所有灵芝孢子电子显微图像进行处理,制作数据集;步骤S5、基于YOLO网络模型,添加小目标检测层及注意力机制,建立孢子瘪壳和破损识别模型,采用EIoULoss函数为损失函数,输入处理后的灵芝孢子电子显微图像集进行孢子瘪壳和破损识别模型训练,得到训练好的孢子瘪壳和破损识别模型;步骤S6、将步骤S2识别出的各孢子图像输入训练好的孢子瘪壳和破损识别模型,进行孢子瘪壳和破损识别。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,步骤S1具体为待真空准备好后,加高压,根据设定的样品台参数和观测参数,选择活动光栏和调节工作距离,采集灵芝孢子粉电子显微图像,步骤S1包括如下步骤:步骤S101、选择样品载台,固定好样品;步骤S102、设定样品台参数和观测参数;步骤S103、待真空准备好后,加高压;步骤S104、通过选择活动光栏和调节工作距离对显微图像进行调整;步骤S105、设置图像采集条件和保存地址,采集并保存灵芝孢子粉电子显微图像。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,步骤S2包括如下步骤:S201、将灵芝孢子粉电子显微图像转换为单通道图片;S202、对单通道图片进行直方图均衡化;S203、对直方图均衡化后的灵芝孢子粉电子显微图像实施二值化处理,将其转换为黑白图片;S204、对二值化后的孢子图像进行开运算,将粘连的孢子图像分开来;S205、对开运算后的孢子图像进行闭运算,识别出各个孢子;S206、根据连通区域的大小识别出孢子总数。4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,对单通道图片进行直方图均衡化采用如下单通道值变换函数进行:其中,p
r
(r
i
)为输入图像第i个单通道值为r
i
的概率密度;k为图像归一化前的单通道值;s
k
为输出图像各像素的单通道值。5.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,单通道图片为灰度图片。6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在
于,步骤S4中对灵芝孢子电子显微图像集中的图像进行处理具体为:将灵芝孢子电子显微图像集中的每个图像裁剪填充为预设长宽比;预设长宽比为0.5
‑
2;对裁剪填充后的图像进行放大、错切、透视变换、平移或旋转中的至少一个操作来模拟各种环境下的孢子图像。7.根据权利要求6所述的基于计算机视觉的灵芝孢子粉显微图像识别方法,其特征在于,步骤S4中制...
【专利技术属性】
技术研发人员:李振皓,仲怿,朱颖,熊晖,薛瑾,邵玉明,
申请(专利权)人:武义寿仙谷中药饮片有限公司,
类型:发明
国别省市:
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