作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
高通量菌落挑选仪是生物制药行业中菌种筛选的重要设备,但其只能识别二维位置信息。为了解决菌落的三维信息提取问题,提出基于迁移学习的单目成像菌落深度提取算法。该算法以残差网络为基础,结合多尺度的网络结构提取特征,采用无监督的迁移学习训练方式,使网络能够估计菌落深度信息。实验结果表明,该算法的平均相对误差为0.171,均方根误差为6.198,对数均方根误差为0.256,在1.25阈值下的预测准确率提高到了76.4%,算法能够同时获取菌落深度信息及其表面特征,为进一步提高筛选精度和有效挑选菌落提供了参考。
菌落挑选 单目视觉 深度估计 迁移学习 colony selection monocular vision depth estimation transfer learning 
光学仪器
2020, 42(2): 39
刘璐 1,2,*郑继红 1,2李道萍 1,2李啸江 1,2[ ... ]韦晓鹏 1,2
作者单位
摘要
1 上海理工大学 光电信息与计算机学院, 上海 200093
2 上海理工大学 上海市现代光学系统重点实验室, 上海 200093
针对高通量菌落挑选仪研发的照明设计, 采用暗视场照明方式, 在保证照度均匀的同时大幅提升了所采集菌落图像的对比度, 以提高仪器整体性能。分析了影响照度均匀度的三个重要因素, LED环形光源中灯珠的投射角度、LED环形光源的阵列层数以及LED环形光源距目标面距离。模拟结果表明, 当灯珠投射角度为75°、LED环形光源阵列为三层以及LED环形光源距目标面距离为61cm时, 照度均匀度最优为93.16%。采用所设计的暗视场照明方式搭建实验系统, 实验结果达到项目要求, 并与软件模拟结果相匹配。
暗视场照明 光学设计 菌落挑选 dark field illumination LED LED optical design colony selection 
光学技术
2017, 43(3): 243

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