[发明专利]一种基于Android平台的真菌毒素含量检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Android平台的真菌毒素含量检测方法，步骤一、利用生物技术对真菌毒素进行荧光标记，黄曲霉、赭曲霉和玉米赤霉烯酮这三种毒素分别被荧光标记成红、绿、蓝小球，用980nm波长的激光激发拍摄图像，拍照得到980图像；然后再用488nm波长的激光激发拍摄图像，拍照得到488图作为检测信号；步骤二、对980图像依序进行HSV颜色分离、滤波处理、二值化和去噪；再分别对红、绿、蓝小球的二值图像进行连通域的提取；步骤三、对488图像进行二值化、去噪处理和HSV颜色分离，与980图像不同颜色的连通域匹配，得到三种不同毒素的亮度值，由亮度值与浓度值间的关系，间接得到三种不同真菌毒素浓度值。本发明实现了对不同种类的真菌毒素进行同时检测，运算速度快。

主权项

1.一种基于Android平台的真菌毒素含量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、利用生物技术对真菌毒素进行荧光标记，黄曲霉、赭曲霉和玉米赤霉烯酮这三种毒素分别被荧光标记成红、绿、蓝小球，用980nm波长的激光激发拍摄图像，拍照得到980图像；然后再用488nm波长的激光激发拍摄图像，拍照得到二抗标记的488图像，作为检测信号；步骤二、对980图像依序进行以下处理：(2‑1)对980图像进行颜色分离，设定H、S、V三通道范围对图像的分离判断依据如下：当满足100其中，(u,v)表示图像的坐标值；σ表示标准差；将灰度图像和高斯核函数进行卷积操作得到滤波处理后的图像；(2‑4)对经上述去噪处理后的图像进行二值化处理，即选用单阈值化方法将图像分割为只有0和1两个值的二值图像，分割为背景和待测物两个部分，灰度值判断公式如下：其中，f(x,y)为灰度图像上(x,y)点处对应的灰度值，(x,y)为坐标值；T为图像阈值，根据图像由自适应阈值确定具体值，若该点灰度值大于选择的阈值T，则f(x,y)取1；若该点灰度值小于或等于选择的阈值T，则f(x,y)取0；(2‑5)利用开运算对经二值化处理后的图像进行去噪处理，表达式为：OPEN(A)＝D(E(X))其中，X为被测图像，A为被测图像的每一像素点，D()为膨胀运算函数，E()为腐蚀运算函数；该表达式是先执行腐蚀运算，通过减小图像中的像素面积来消除图像中待测小球的所有边界点，去除噪声点的干扰；再膨胀执行膨胀运算，通过增大图像中的像素面积来合并所有与被测物接触的背景点，以使得到的待测物小球完整，避免小球中间出现孔洞；腐蚀运算表达式为：膨胀运算表达式为：其中，B为扫描图像每个像素点的3×3结构元素，用结构元素与二值图像进行与操作，Ba为结构元素B平移距离a后的下一个像素点区域，A与B的交集为A被B腐蚀的区域；A与B的并集为A被B膨胀的区域；(2‑6)分别对红、绿、蓝小球的二值图像进行连通域的提取；通过调用findContours函数对分离颜色通道后的二值图像进行连通域提取，该函数输出的contours参数为连通域位置，调用drawContours函数画出连通域具体位置。得到红、绿、蓝小球的连通域位置记为RED、GREEN、BLUE；步骤三、对488图像进行以下处理：(3‑1)与步骤(2‑4)同样的方式进行二值化处理和与步骤(2‑5)同样的方式进行去除噪声处理；(3‑2)对488图像也进行HSV处理，其中所得v通道的亮度值即为小球在图像中的亮度平均值；用488图像与RED、GREEN、BLUE作与运算从而实现不同颜色的连通域匹配，得到三种不同毒素的亮度值，由亮度值与浓度值间的关系，间接得到三种不同真菌毒素的浓度值；最终，OTA、ZEN、AFB1的亮度值x与浓度值y间满足：488图像显示红、绿、蓝三种小球的亮度信息值，OTA:y＝10‑0.12839x+14.59849(ng/ml)ZEN：y＝10‑0.03131x+14.59849(ng/ml)AFB1：y＝10‑0.0784x+9.7425(ng/ml)。