基于机器视觉的高通量自动菌落挑取系统研究
生物技术领域的基因测序、微生物合成实验中挑菌工序需要科研人员对培养的微生物进行挑选与挑取，因微生物体积小、数量多，操作重复性高、工作量大、耗时长。针对这些问题，英美等发达国家率先展开研究，开发了不同的挑克隆系统，以代替人工操作，实现自动化操作，从而减少实验时间、提升挑取精度以及提高挑菌效率。但大多数克隆系统为单通道或八通道挑针，且挑克隆设备体积庞大。国内一些研究部门则主要是对进口设备进行相关改进，成本高、技术封闭且功能单一，市场占有率低。本课题结合实际需求，研究设计了基于机器视觉的高通量自动菌落挑取系统，主要研究工作如下: (1)设计了自动菌落挑取系统的总体方案，包括机构设计和硬件选型。挑取执行机构设计为32通道;选择金属挑针，增加了清洗消毒等模块，避免了换针操作带来的时间消耗，且能循环利用;整体结构布局合理，操作空间紧凑，在满足功能、精度要求的基础上减少了操作时间。 (2)基于机器视觉采集菌落图像，进行菌落预处理。提出一种凹点检测和质心提取相结合的特征点提取方法对粘连菌落进行了分割处理，能解决常见的串联型、并联型、复合型粘连菌落。基于泛洪填充算法进行菌落识别与计数，并得到菌落的质心坐标、半径等关键信息。 (3)基于TSP模型和运动控制流程建立了挑取模型，提出一种改进的模拟退火算法(I-SA)优化了菌落挑取路径。在改进算法中，路径初始化模块采用了一种新的路径初始化分配方法，路径生成模块采用“粗略探索”和“精确探索”方式，在温度下降模块增加了回火功能。算法仿真测试表明I-SA算法更优于其它路径优化算法，实际挑菌实验显示I-SA算法的挑取效率比改进前提高了14％-19％，表明了该算法的可行性和有效性。 (4)搭建了自动化菌落挑取平台，在Windows环境下基于MFC和OpenCV库设计了上位机软件，并进行了移动平台重复定位精度测定实验、菌落目标识别精度检测实验和整机实验，系统运行协调稳定，菌落图像的识别率为91.02％，挑取成功率为96.58％，单个菌落的平均挑取用时为2.92秒，各项指标均符合设计目标，满足实验要求。
菌落自动挑取;高通量;机器视觉;图像分割;路径优化
北京化工大学
硕士
机械工程
邢健;康运江
2021
中文
TP391.41
2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）