基于改进Otsu+Hough图像处理算法的菌落计数研究  

作　　者：孙宏昌[1,2] 胡锃泽 闫伟伟 

机构地区：[1]天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院,天津300222 [2]天津市智能机器人技术与应用企业重点实验室,天津300222 [3]黄山市科美环境科技股份有限公司,安徽黄山245400

出　　处：《装备制造技术》2023年第8期7-10,27,共5页Equipment Manufacturing Technology

基　　金：天津市教委科研计划项目:基于视觉识别技术的微生物智能培养及分析系统研发(2022ZD034)。

摘　　要：在农业、食品、医学等行业中,微生物检测是重中之重,贯穿在日常工作之中,农业、食品、医学等行业中的从业者需要使用人工计数的方法对菌落计数。菌落人工计数这种办法不仅仅充满不确定性,而且存在效率低等问题,在微生物重视度越来越高的今天,微生物自动化检测系统成为了改工作从业者最需要的系统。该文对工业相机、图像处理以及计数算法等进行展开研究,提出一种基于改进Otsu的菌落计数系统。该系统分为2个部分:硬件的视觉图像采集系统和软件图像处理算法;运动控制技术通过使用Labview来控制,视觉采集系统通过工业相机收集菌落图像,实现了微生物图像自动采集,可以在菌落培养柜中实时采集图像,无需对培养皿进行频繁的取出操作,避免培养皿中的菌落因为环境变化而受到影响。图像处理利用python语言的方便快捷性,根据开放源代码OpenCV库来对多种图像进行Otsu、Hough变换等处理算法,使得微生物计数在保证正确率和效率的同时,不需要耗费人力人工计数,由算法自动生成计算和分析计数结果。实验结果表明,程序处理图像平均用时较短,算法计数结果与人工计数结果相比误差较小,通过算法精简可以实现相关实验室对菌落计数的自动化处理,在提高了菌落计数效率及准确度的同时减少了科研人员劳动强度。

关 键 词：菌落计数 图像处理 改进Otsu方法 HOUGH变换 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]