朱 萍,吴晓雯

(浙江方圆检测集团股份有限公司,浙江 杭州 310000)

0 引言

菌落总数是食品中重要的安全卫生指标,表示食品受细菌污染的程度。

当前市场上的自动菌落计数仪器也基本应用了图像识别技术。但大多数系统局限于菌落的计数结果,无法从“人、机、料、法、环”要素上实现全过程留痕和检测信息可追溯。在检测数量和检测效率的双重高要求下,针对这些现存的问题,本文对相关图像算法、系统融合方案进行了深入研究,开发出一种基于图像识别的菌落总数智能判定系统。这一系统极大地扩展了自动菌落计数仪在检测实验室的普适性,在提高菌落计数精度的同时,完善了实验室检测过程的溯源和质控。

1 图像采集

本文采用机器视觉的支架、光源、工业相机搭建图像采集装置以高对比度显示菌落图像。

为规范实验室样品、仪器设备的检验检测的操作流程,确保检验检测过程的可追溯,并实现实验室设备的自动化、智能化,本文开发了菌落图像采集溯源子系统(见图1),与采集设备绑定,以达到控制授权使用采集设备、直接显示和自动采集菌落图像的目的,并记录每次操作的日志,作为整个检验检测溯源的一部分。菌落图像采集溯源子系统控制采集设备的授权使用,只有授权人员才可操作设备。授权人员扫描培养皿编号一键上传菌落原图至菌落计数服务器。

图1 图片采集界面

2 菌落计数

本文对菌落计数部分实现的开发平台为Linux以及采用基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库OpenCV(见图2)。

图2 菌落计数过程

2.1 图像处理

图像预处理,增强菌落与背景的对比度。对菌落图像通道[1]进行中值滤波处理,并使用拉普拉斯算子进行锐化,在归一化处理后形成新的灰度图片。通过递归方法查找连通域[2],并根据每个连通域的特征值(如面积、凸度等)运用粒子滤波算法区分单个菌落、粘连菌落、伪菌落,对粘连菌落使用基于距离变换的分水岭算法进行形态学分割[3-5]。

2.2 结果输出及人工修正

系统对采集的菌落图片进行计数的同时标记计数的菌落,将计数结果和标记图输出至界面。检测人员确认结果后可一键上传计数结果、原始菌落图、标记菌落图。若计数结果产生偏差,检测人员可对输出结果进行修正。

3 检测过程数据自动化处理

目前实验室在使用菌落计数仪计数后仅获取计数结果,由人工誊抄编制纸质记录,再将原始记录上传至实验室LIMS系统。这中间的检测过程数据无法被重现、追溯。本文在实现菌落自动计数的基础上,将检测过程数据自动化处理,有效提高了原始记录的真实性和准确性及检测效率。

3.1 结果登记

菌落分析计数子系统对上传的菌落图像进行分析计数,并保存结果数据。原始记录子系统系统根据标准GB 4789.2—2016《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》预设菌落总数项目原始记录模板及计算公式[6],按照检测号通过接口获取菌落计数结果并生成相应的原始记录文件。

3.2 结果校核

在原始记录子系统校核界面,校核人员可点击校验界面右上角“检测详情”查看各平板菌落图,调取每个平板的菌落原图、菌落计数标记图与登记结果对照,校核登记结果。

3.3 生成报告

当原始记录子系统完成结果校核后,将菌落总数检测的全过程数据自动推送至实验室LIMS系统。LIMS系统根据原始记录数据及相关检测依据得出检测结论,并生成检测报告。

4 结语

本文设计研究的菌落总数智能判定系统实现了菌落总数项目检测的全留痕、可追溯、无纸化管理。通过图片采集溯源子系统、菌落分析计数子系统、原始记录子系统与实验室LIMS系统的数字化互联,实现了检测过程中文件、设备、标准物质、标准菌株、培养基及关键试剂等要素的在线管理,实现了菌落总数检测的自动记录、自动解析、自动计算、自动判定全流程数字化。