(19)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 202210260905.7 (22)申请日 2022.03.16 (71)申请人 华东理工大 学 地址 200237 上海市徐汇区梅陇路13 0号 申请人 华东理工大 学青岛创新研究院 (72)发明人 储炬　杜聪聪　田锡炜　祝晓丰　 徐峰　郭美锦　 (74)专利代理 机构 上海翼胜专利商标事务所 (普通合伙) 31218 专利代理师 翟羽 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G01N 21/25(2006.01) (54)发明名称 基于计算机视觉高通量筛选微生物的方法 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了基于计算机视觉高通量筛选 微生物的方法及存储介质， 所述方法包括： 获取 预处理后的微生物菌落的图像信息； 从所述图像 信息中提取图像特征； 基于所述图像特征建立生 物菌落筛选模 型； 以及根据所述生物菌落筛选模 型从待检生物菌落集合中筛选出目标特征符合 预设要求的生物菌落。 本发明通过比色法在封闭 的场景中获取多个孔板上生物菌落的多个子图 像， 并确定每一个孔板对应的子图像的位置参 数。 对所述图像信息提取图像特征， 根据所述图 像特征建立生物菌落的筛选模型， 且根据所述生 物菌落的筛选模型获取目标特征符合预设要求 的生物菌落。 从而实现高效率的筛 选。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114722912 A 2022.07.08 CN 114722912 A 1.一种基于计算机 视觉高通量筛选微生物的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预处理后的微 生物菌落的图像信息； 从所述图像信息中提取图像特 征； 基于所述图像特 征建立生物菌落筛 选模型； 以及 根据所述生物菌落筛选模型从待检生物菌落集合中筛选出目标特征符合预设要求的 生物菌落。 2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 获取预处理后微生物菌落的图像信息包括： 获取多个孔板上生物菌落的多个子图像， 并确定每一个孔板对应的子图像的位置参 数， 其中所述多个孔板设置在孔板组件上； 识别每一个子图像的目标轮廓； 以及 将全部所述子图像的目标轮廓及其所确定的区域作为 微生物菌落的所述图像信息 。 3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 对所述图像信息提取图像特 征包括： 在所述目标轮廓所确定的区域中选择一个预设大小的识别区域； 针对每一所述识别区域， 计算该识别区域内与 所述目标特征相关联的至少一个特征参 数， 并将计算出的全部特 征参数作为所述图像特 征。 4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 图像特征包括下列中的一个或多个： 红蓝绿子像素的亮度值、 色调、 饱和度、 LAB色彩模式下 的青色占比、 洋红色占比、 黄色占比、 黑色占比、 以及微 生物菌落发酵天数。 5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 根据所述图像特 征建立生物菌落筛 选模型包括： 获取至少一个孔板组件的至少一个时刻的图像信息； 将所述图像信息划分成训练参数合 集和校验合 集； 基于所述训练参数合 集采用预设的建模算法建立回归 模型； 基于所述校验合集对全部回归模型进行校验， 并将准确率最高的回归模型作为所述筛 选模型。 6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 根据所述图像特 征建立生物菌落筛 选模型还 包括： 采用比色法建立所述回归 模型。 7.根据权利要求6所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 微生物菌落 为小单孢菌属， 所述比色法包括快速检测小单孢菌属产生的庆大霉素的效价。 8.根据权利要求1 ‑7任意一项所述的基于计算机视觉高通量筛选微生物的方法， 其特 征在于， 所述目标 特征包括产物产量、 副产物产量、 菌体量、 营养缺陷型中的一个或多个。 9.根据权利要求2所述的基于计算机视觉 高通量筛选微生物的方法， 其特征在于， 所述 获取多个孔板上生物菌落的多个子图像包括： 在封闭的场景中设置固定光源； 在孔板组件的正上方设置成像系统， 并使所述成像系统、 所述固定光源及所述孔板组 件在高度方向上对齐；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114722912 A 2驱使所述成像系统采集并生成所述子图像。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有多条指令， 所述指令适于由处 理器加载以执 行权利要求1至9任一项所述的基于计算机 视觉高通量筛选微生物的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114722912 A 3