一种真菌样本显微成像及智能识别系统及方法

    公开(公告)号:CN110793946A

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201810863813.1

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种真菌样本显微成像及智能识别系统及方法,所述系统包括:显微成像装置、三维移动控制平台及终端;显微成像装置,用于提供显微成像的照明光源并探测待测样本发出的荧光信号,以获取待测样本的真菌显微图像;三维移动控制平台,用于搭载待测样本运动,以实现自动调焦和扫描成像的功能;述终端,用于控制显微成像装置和三维移动控制平台协同工作,并从显微成像装置获取真菌显微图像,并对真菌显微图像进行分析,描绘出真菌显微图像中的菌丝结构轮廓。本发明提供了人工控制平移台运动及拍摄图像的功能,可帮助检验人员对特定区域进行查看,可减少“误报”、“漏报”情况发生,保证检验的准确性。

    基于深度语义分割的真菌显微图像分割检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110807754B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN201810866455.X

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义分割的真菌显微图像分割检测方法及系统,所述方法包括:采集N幅真菌显微图像,剔除在所述N幅真菌显微图像中整幅全是黑色背景的图像得到剩余图像,并标注出所述剩余图像中的阳性区域得到标注图像;依据所述标注图像的信息对所述剩余图像和所述标注图像进行切片,生成所需的训练数据集;以残差网络和空洞卷积模块为网络的主体骨架构建深度卷积神经网络模型,读取所述训练数据集训练生成用于分割检测的目标模型,以使用所述目标模型对待检测真菌显微图像进行识别得到所述待检测真菌显微图像的真菌致病相的分割结果。通过本发明能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。

    基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110796661B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN201810866451.1

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统,包括:将若干真菌显微图像分为正样本与负样本,同时对正样本中的菌丝进行标记得到标记后的正样本;将未标记的负样本和标记后的正样本进行切片和样本增强操作,生成可供进行深度学习的训练数据集;构建深度卷积神经网络模型,读取训练数据集生成用于分割检测的分割模型,以采用分割模型识别待检测真菌显微图像中的致病相和非致病相后,用热值图表示全局的真菌显微图像,并且将致病相结构在待检测真菌显微图像中的轮廓描绘出来。通过本发明不仅对真菌显微图像进行分类,而且能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。

    一种蓄热不停机除霜系统及空调

    公开(公告)号:CN107178924A

    公开(公告)日:2017-09-19

    申请号:CN201710366033.1

    申请日:2017-05-23

    Abstract: 本发明属于空气调节领域,并公开了一种蓄热不停机除霜系统及空调。包括第一蓄热器、压缩机、第二蓄热器、四通换向阀、气液分离器和节流阀,第一蓄热器吸收并存储压缩机工作产生的热量和流动工质的热量;第二蓄热器吸收并存储流动工质的热量;系统中设置有多个控制阀,在除霜时,从压缩机中流出的工质分为两部分分别经过室内换热器和室外换热器在节流阀前汇合,然后经过节流阀、第二蓄热器、第一蓄热器和气液分离器后回到压缩机,其中,工质经过室内换热器冷凝成液体并通过灌流风机向室内放热,实现除霜过程不停机。通过本发明,实现除霜时兼顾制热的功能,且除霜速度快,并合理运用蓄热器的功能减少电加热能耗,增加整个系统的能源使用效率。

    基于深度语义分割的真菌显微图像分割检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110807754A

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201810866455.X

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义分割的真菌显微图像分割检测方法及系统,所述方法包括:采集N幅真菌显微图像,剔除在所述N幅真菌显微图像中整幅全是黑色背景的图像得到剩余图像,并标注出所述剩余图像中的阳性区域得到标注图像;依据所述标注图像的信息对所述剩余图像和所述标注图像进行切片,生成所需的训练数据集;以残差网络和空洞卷积模块为网络的主体骨架构建深度卷积神经网络模型,读取所述训练数据集训练生成用于分割检测的目标模型,以使用所述目标模型对待检测真菌显微图像进行识别得到所述待检测真菌显微图像的真菌致病相的分割结果。通过本发明能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。

    一种阵列式线扫描荧光显微成像装置

    公开(公告)号:CN108680542B

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201810251974.5

    申请日:2018-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种阵列式线扫描荧光显微成像装置,包括:三维平移台以及两个成像结构;三维平移台用于使得样本沿X方向、Y方向以及Z方向移动;两个成像结构中,每一个成像结构用于在一次扫描中通过斜探测的方式对样品表面的一个成像条带进行线扫描成像,从而以阵列的形式实现同一平面的多线同时扫描成像;成像结构包括激发光模块和探测模块;激发光模块用于产生一条由激光束整形得到指定宽度的激发线光斑,激光束的发散角和倾斜角均可调节;探测模块用于将激发线光斑汇聚到样品表面,激发样品产生荧光信号,并对样品产生荧光信号进行探测成像。本发明可有效提高线扫描成像的成像速度,并降低系统的调节难度。

    一种耐腐蚀的定量泵
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106286189A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610789119.0

    申请日:2016-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种耐腐蚀的定量泵,包括:单向阀、注射器、腔体夹具、活塞夹具、推杆电机、活动推杆、电机夹具、精密位移传感器、固定底座和控制器;单向阀为T型单向阀;T型单向阀与注射器相连;注射器固定于腔体夹具上,注射器活塞固定于活塞夹具上,活塞夹具与推杆电机的活动推杆相连接;推杆电机固定于电机夹具上;精密位移传感器设置在活塞夹具与电机夹具之间,用于测量推杆的位移;腔体夹具与电机夹具均固定在固定底座上;精密位移传感器与推杆电机均与控制器相连。本发明具有更好的耐腐蚀性和更高的定量精度,而且制作成本较低。采用的闭环反馈控制,让泵液的精度有了可靠保证。

    一种真菌显微图像中致病相的自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110795965B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201810866461.5

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种真菌显微图像中致病相的自动识别方法及系统,包括:对各真菌显微图像进行二值化,获得各真菌显微图像的前景图像;提取各前景图像中的菌丝特征和非菌丝特征,获取SVM训练所需的样本数据;使用SVM机器学习算法对所述样本数据进行训练,获取目标识别模型,以利用所述目标识别模型识别待检测真菌显微图像,并标记所述待检测真菌图像中的菌丝。通过本发明能够将致病相的菌丝结构从图像中检测出来并精准定位。

    一种阵列式线扫描荧光显微成像装置

    公开(公告)号:CN108680542A

    公开(公告)日:2018-10-19

    申请号:CN201810251974.5

    申请日:2018-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种阵列式线扫描荧光显微成像装置,包括:三维平移台以及两个成像结构;三维平移台用于使得样本沿X方向、Y方向以及Z方向移动;两个成像结构中,每一个成像结构用于在一次扫描中通过斜探测的方式对样品表面的一个成像条带进行线扫描成像,从而以阵列的形式实现同一平面的多线同时扫描成像;成像结构包括激发光模块和探测模块;激发光模块用于产生一条由激光束整形得到指定宽度的激发线光斑,激光束的发散角和倾斜角均可调节;探测模块用于将激发线光斑汇聚到样品表面,激发样品产生荧光信号,并对样品产生荧光信号进行探测成像。本发明可有效提高线扫描成像的成像速度,并降低系统的调节难度。

    基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110796661A

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201810866451.1

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统,包括:将若干真菌显微图像分为正样本与负样本,同时对正样本中的菌丝进行标记得到标记后的正样本;将未标记的负样本和标记后的正样本进行切片和样本增强操作,生成可供进行深度学习的训练数据集;构建深度卷积神经网络模型,读取训练数据集生成用于分割检测的分割模型,以采用分割模型识别待检测真菌显微图像中的致病相和非致病相后,用热值图表示全局的真菌显微图像,并且将致病相结构在待检测真菌显微图像中的轮廓描绘出来。通过本发明不仅对真菌显微图像进行分类,而且能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。

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