工作原理

 

　　全自動菌落分析儀主要基于成像分析法，由成像硬件和分析軟件兩大部分協同工作。成像硬件負責獲取清晰有效的菌落圖像，以便后續的分析計數。目前常見的成像方式有拍照成像和掃描成像。

 

　　拍照成像又分為CMOS加攝像頭拍照以及單反相機、卡片機拍照。CMOS加攝像頭拍照成像速度極快，能在0.5秒內迅速獲取菌落圖像，并且可清晰展現培養基表層和深層的細微菌落，菌落表面顏色、皺折、凹陷等特征也較為真實。然而，其成像受環境光線強度影響較大，由于光照面到平皿中部、邊部的距離不同，易導致平皿面上各點亮度不一致。單反相機、卡片機拍照雖能自動對焦且像素分辨率通常更高，但成像所需時間較長，約3-4秒。掃描成像則將線光源通過移動轉變為面光源，光線強度相對均勻，其均勻度一般比拍照燈箱的面光源高一個數量級，從根本上解決了菌落目標亮度不勻的問題。不過，掃描成像在菌落表面顏色的呈現上不如從平皿正面的拍照成像，且無法展現培養基深層的細微菌落。

 

　　核心算法

 

　　分析軟件是全自動菌落分析儀的核心組成部分。鑒于菌落生物的多樣性，其在培養基上的表現各異，這就要求分析軟件具備強大的功能。以卷積神經網絡（CNN）算法為代表，儀器能夠自動提取菌落的邊緣、紋理、形態等多達12項特征參數，可在3秒內快速完成全皿計數，準確率高達98.7%。

 

　　在實際應用中，部分算法具備多尺度特征提取技術。底層模塊能夠識別像素級邊緣特征，敏銳捕捉菌落與培養基的灰度差異，最小可識別0.01OD的吸光度變化；中層模塊負責分析區域紋理特征，有效區分菌落（如多孔狀、光滑狀）與雜質（顆粒狀、纖維狀）；高層模塊則構建形態學特征庫，涵蓋圓形度、周長面積比等關鍵參數，能夠自動匹配標準菌落模型，比如大腸桿菌的典型圓形特征。通過這種多尺度的特征提取，大大提高了對復雜菌落的識別準確率。

 

　　為解決培養基雜質干擾問題，動態背景抑制算法應運而生。初次成像時，該算法自動學習培養基背景特征，如顏色均值、紋理分布等；在后續檢測中，實時扣除背景噪聲，將雜質誤判率從15%大幅降至1.2%。在血瓊脂平板檢測中，此算法能夠精準剔除紅細胞殘留干擾，直接對鏈球菌菌落進行準確計數。

 

　　此外，模糊邏輯修正機制為用戶提供了靈活的操作體驗。通過設置靈敏度調節滑動條（1-100級），用戶可依據菌落密度動態調整計數策略。在低密度場景（菌落數<50CFU/皿）下，提高靈敏度至80級，能夠捕捉到0.1mm的微小菌落；在高密度場景（菌落數>300CFU/皿）時，降低靈敏度至30級，有效避免重疊菌落的誤判。某飲料企業在檢測濃縮果汁菌落時，借助靈敏度調節，將計數時間從人工操作的20分鐘大幅縮短至30秒，極大地提高了工作效率。

 

　　全自動菌落分析儀憑借工作原理和先進的核心算法，在微生物檢測中發揮著重要作用，為科研、醫療、食品安全等領域提供了有力的技術支持，推動了相關行業的發展。