一种藻类自动计数的方法及装置

1.本发明涉及藻类计数技术领域，特别是涉及一种藻类自动计数的方法及装置。


背景技术：

2.地表水中不时发生的水华现象严重影响周边群众的饮用水安全。因此，对水体中的藻类的数量进行及时、准确的计数可以准确的判断水体的安全情况。常规的手段是采用试剂对将含有藻类的地表水水样进行固定之后将其进行浓缩，然后在显微镜下对浓缩后的样本进行人工计数。这种方式非常的耗时，故对水体实际的安全状态的判断有一定的滞后。
3.由于采用人工的方式对水体中的藻类了进行计数落后于生产实际的需求，采用人工智能来辅助藻类的智能计数成为了一种客观上的需求。目前基于人工智能的相关方法有：
4.方案1：将人工预处理后浓缩的水样放在载玻片中。载玻片可用电脑控制其在空间的位置。第三目只能利用物镜及外接的数码设备(可具备一定的数码放大能力)获取水样中藻类的形貌。采用该数码设备对水样进行自动连续拍照。采用人工智能技术对拍到得到的照片里的藻类进行自动的计数。该方案的缺陷在于：尚需要繁琐的人工手段对水样进行浓缩。由于地表水中的藻细胞浓度未知，因此浓缩后的水样的藻细胞的浓度可能极高从而使得不同的藻类相互重叠在一起；同时由于物镜存在景深的问题，不能将物镜下方所有的藻类都拍摄到，因此该方法不能真实反映地表水样中的藻细胞浓度。由于水样需要人工预处理，该方案不能用于野外在线藻类计数。
5.方案2：将预处理后去除颗粒物等杂质的水样泵入若干个通道。这些通道的尺寸各不相同，分别适合不同大小的藻类通过。通过用不同的显微镜将不同通道中的藻类进行拍照，然后对照片进行人工智能计数可以获得水样中的藻类的计数结果。该方案不适合水样中泥沙含量较高或者藻类团聚在一起的情况，否则通道可被堵塞。该方案不能用于内陆地表水的野外在线藻类计数。主要用于海水中的藻类的在线计数。
6.方案3：将预处理后去除颗粒物等杂质的水样泵入若干个通道。这些通道的直径是相同的。采用蠕动泵将水样同步泵入这些通道之后，蠕动泵停止工作。采用载物台可移动、可变焦的三目显微镜对任意一个通道中的藻类进行拍照，然后将得到的照片进行人工智能计数。所有通道的计数结果相互比较。采用相接近的两个结果的平均值作为该水样中藻类的计数结果。该方案的缺陷在于使用的水样数量较少，结果的不确定性较大，同时比较耗时。
7.方案4：不需要将水样进行预处理。将地表水直接泵入尺寸为毫米级的流式细胞管。该流式细胞管中有大量的鞘液可将水样稳定的维持在细胞管的中部。同时，水样中的藻细胞逐个流过流式细胞管。采用激光照射藻细胞，通过分析前射光和散射光的性质，对藻类进行计数。同时，还可以在激光照射后，对采用超高灵敏度感光元件代表性的藻类进行拍照，从而获知某类藻细胞的形态。该方案的缺陷在于拍摄的照片只能是黑白色的，这种照片即便采用机器学习也很难得到较高的准确度。采用激光对藻类进行定性分析，不同藻类可
能相互混淆。


技术实现要素：

8.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种藻类自动计数的方法及装置。
9.为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
10.根据本发明的第一技术方案，提供一种藻类自动计数的方法，所述方法包括：
11.获取多份子录像，所述子录像通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流过水样中的藻类进行拍摄得到；
12.通过如下公式(1)计算每份子录像中显示的藻类浓度：
13.xi＝yi/(k
·
t
·
p)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
14.其中，t为子录像的时长，k为水样进入微流道芯片的流速，p为藻类在微流道芯片中被摄像头拍摄到的概率，yi为摄像头拍摄到的藻类个数，其中xi为t时间内测量得到yi个藻类时，计算得到的水样中藻类的浓度；
15.根据各份子录像中显示的藻类浓度，通过如下公式(2)计算得到水样中藻类的真实浓度：
[0016][0017]
其中，x为水样中藻类的真实浓度，e(xi)为xi的数学期望。
[0018]
进一步，通过如下方法获得所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到录像，将所述录像以相同的时间间隔分成n份子录像。
[0019]
进一步，通过如下方法获得所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，重复多次通过显微镜配合摄像头在时间t内对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到所述多份子录像。
[0020]
进一步，所述水样通过如下方法处理得到：通过沉淀将地表水中的无机颗粒与藻类分离，并通过超声或者搅拌将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。
[0021]
进一步，所述水样通过如下方法处理得到：通过沉淀将地表水中的无机颗粒与藻类分离，并通过超声或者搅拌将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散后并进行稀释。
[0022]
根据本发明的第二技术方案，提供一种藻类自动计数的装置，所述装置包括水样储存单元、进样管、注射泵、微流道芯片、摄像采集单元以及控制单元；
[0023]
所述水样储存单元用于储存水样，所述水样储存单元通过进样管连接所述微流道芯片的进口端，所述进样管上设置有所述注射泵，所述摄像采集单元设置在所述微流道芯片一侧，以对所述微流道芯片中流过水样中的藻类进行拍摄得到多份子录像，所述摄像采集单元至少包括摄像头和显微镜，所述摄像采集单元与所述控制单元信号连接；
[0024]
所述控制单元配置为接收来自所述摄像采集单元采集的多份子录像，并通过如下公式(1)计算每份子录像中显示的藻类浓度：
[0025]
xi＝yi/(k
·
t
·
p)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
[0026]
其中，t为子录像的时长，k为水样进入微流道芯片的流速，p为藻类在微流道芯片
中被摄像头拍摄到的概率，yi为摄像头拍摄到的藻类个数，其中xi为t时间内测量得到yi个藻类时，计算得到的水样中藻类的浓度；
[0027]
根据各份子录像中显示的藻类浓度，通过如下公式(2)计算得到水样中藻类的真实浓度：
[0028][0029]
其中，x为水样中藻类的真实浓度，e(xi)为xi的数学期望。
[0030]
进一步，所述摄像采集单元通过如下方法采集所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到录像，将所述录像以相同的时间间隔分成n份子录像；
[0031]
进一步，所述摄像采集单元通过如下方法采集所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，重复多次通过显微镜配合摄像头在时间t内对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到所述多份子录像。
[0032]
进一步，所述装置还包括水样预处理单元，所述水样预处理单元包括依次连接的沉淀机构、超声或搅拌机构，所述沉淀机构用于将地表水中的无机颗粒与藻类分离后并将其输送至所述超声或搅拌机构，所述超声或搅拌机构用于将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。
[0033]
进一步，所述水样预处理单元还包括与所述超声或搅拌机构连接的稀释机构，所述稀释机构用于对所述超声或搅拌机构处理后的水样进行稀释。
[0034]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0035]
1)不需要观测到所有的藻类样本，只需要观测到部分藻类的样本，即可对地表水中藻类的浓度根据统计学规律进行计算。克服了在录像采集时不能使用变焦摄像头的缺点。
[0036]
2)与背景技术提到的方案1相比：水样在检测设备中的流动是连续的，可以持续的将地表水泵入微流道芯片中，不需要控制系统对注射泵进行操控；不需要对水样进行浓缩及在载玻片上构建样本；
[0037]
3)与背景技术提到的方案2相比：只有一个流道及相关的硬件，硬件需求显著降低；
[0038]
4)与背景技术提到的方案3相比：不需要在显微镜的第三目上使用可变焦的摄影设备，也不需要用软件操控的机械载物台，显著的降低了技术难度及成本，同时还不需要中断进样水泵的工作状态。
[0039]
5)与背景技术提到的方案4相比：不采用复杂的光电(激光)技术及高灵敏度感光元件对藻进行计数及定性分析，显著减少了技术复杂性。
附图说明
[0040]
在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同
一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
[0041]
图1为本发明实施例中的一种藻类自动计数的方法的流程图；
[0042]
图2为本发明实施例中的一种藻类自动计数的装置的结构示意图；
[0043]
图3为本发明实施例中的一种藻类自动计数的装置的结构示意图；
[0044]
图4为本发明实施例中的微流道芯片工作示意图。
具体实施方式
[0045]
以下列举的部分实施例仅仅是为了更好地对本发明进行说明，但本发明的内容并不局限在应用于所举的实施例中。所以熟悉本领域的技术人员根据上述发明内容对实施方案进行非本质的改进和调整而应用于其他实施例中，仍在本发明的保护范围之内。
[0046]
本发明实施例提供一种藻类自动计数的方法，如图1所示，该方法始于步骤s100，获取多份子录像，所述子录像通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流过水样中的藻类进行拍摄得到。
[0047]
需要说明的是，本发明实施例中的子录像可以是连续的录像按照预设的时间间隔等分截取的各个录像或者是通过显微镜配合摄像头分段采集的各个录像片段。子录像中应当至少包含有藻类的影像信息。
[0048]
在一些实施例中，通过如下方法获得所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到录像，将所述录像以相同的时间间隔分成n份子录像。
[0049]
在一些实施例中，通过如下方法获得所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，重复多次通过显微镜配合摄像头在时间t内对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到所述多份子录像。
[0050]
在步骤s200，通过如下公式(1)计算每份子录像中显示的藻类浓度：
[0051]
xi＝yi/(k
·
t
·
p)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
[0052]
其中，t为子录像的时长，k为水样进入微流道芯片的流速，p为藻类在微流道芯片中被摄像头拍摄到的概率，yi为摄像头拍摄到的藻类个数，其中xi为t时间内测量得到yi个藻类时，计算得到的水样中藻类的浓度；
[0053]
最后，在步骤s300，根据各份子录像中显示的藻类浓度，通过如下公式(2)计算得到水样中藻类的真实浓度：
[0054][0055]
其中，x为水样中藻类的真实浓度，e(xi)为xi的数学期望。
[0056]
本发明实施例中，藻类的真实浓度具体指的是某一种藻类的真实浓度。通过本发明实施例提出的方法因为可以获取到高清的视频影像，故可以结合图像识别技术计算出含有多种藻类的水样中的各个藻类的真实浓度。具体来说，假设水样中具有多种藻类，分别为a、b、c、d四种藻类，根据不同藻类的大小形状不同，通过图像识别比对技术可以计算出摄像头拍摄到的各个藻类a、b、c、d的个数，各个藻类均可以按照公式(1)和公式(2)计算得出其对应的真实浓度。
[0057]
为了降低成本，本发明实施例中的显微镜镜头及载物台优选采用固定式的。
[0058]
为了避免颗粒物堵塞微流道，微流道芯片的尺寸应当比地表水中的尺寸最大的藻类要大，但尺度适中。例如，微流道芯片的高为0.4mm，宽为0.5mm。
[0059]
为了将藻类拍摄清楚，以满足人工智能技术对样本的清晰度的要求，本发明实施例拟采用高倍率的物镜，例如40x物镜搭配架设在第三目上的摄像头对藻类录像。高倍率物镜的缺陷在于其视野较小。由于视野较小，难以对0.5mm范围内的所有藻类进行录像。因此，流过微流道芯片的藻类存在一定的概率不被摄像头发现。为了在此缺陷下仍能准确的测量出水样中的藻类的数量，本发明实施例进行下述的理论论证：
[0060]
经过预处理及稀释处理及注射泵提供的较低的水样流速可以实现水样中的藻类一个一个单独地流过微流道芯片。不失一般性，假设水样中只有一种藻类，其浓度为x个/l。水样进入微流道芯片的流量为k l/min，操作时间为t min(即子录像的时长，子录像记录的是一个预设操作时间t的水样流动影像)，藻类在微流道芯片中被摄像头拍摄到的概率为p。操作时间内，摄像头拍摄到的藻类为yi个。那么根据测量结果，水样中该藻的浓度可以通过公式(1)所示的公式计算。
[0061]
若对该水样连续检测n次，那么xi的数学期望就等于水样中该藻类的真实浓度x，即
[0062][0063]
可见，在长时间t min内对该水样进行连续的检测，对该长时间划分为n个检测阶段，只要t和n都足够大，只要能够预先确定概率p，那么即便摄像头不能全部覆盖微流道芯片的宽度，也是有可能准确的确定该藻的准确浓度x的。由于采用高倍率物镜，本方案可以获得清晰的藻类的清晰影像。
[0064]
因此，该藻的浓度和分类都可以被准确的确定。
[0065]
由于水样可以被稀释，水样的流速可以维持较低，即便水样中有很多不同的藻类，只要令其挨个进入显微镜的视野并被高清显微摄像头捕获，那么水样藻类种类的多寡，不会对本方案的准确性造成影响。
[0066]
不同藻类在上述公式中对应的p是不同的。可以采用纯培养的藻类的细胞浓度已知的悬浮液作为水样进行确定。因此，上述公式具备可操作性。
[0067]
本发明实施例还提供了一种藻类自动计数的装置，如图2所示，所述装置包括水样储存单元1、进样管2、注射泵3、微流道芯片4、摄像采集单元5以及控制单元6。
[0068]
所述水样储存单元1用于储存水样，所述水样储存单元1通过进样管2连接所述微流道芯片4的进口端，所述进样管2上设置有所述注射泵3，所述摄像采集单元5设置在所述微流道芯4片一侧，以对所述微流道芯片4中流过水样中的藻类进行拍摄得到多份子录像，所述摄像采集单元5至少包括摄像头和显微镜，所述摄像采集单元5与所述控制单元6信号连接；
[0069]
所述控制单元配置为接收来自所述摄像采集单元采集的多份子录像，并通过如下公式(1)计算每份子录像中显示的藻类浓度：
[0070]
xi＝yi/(k
·
t
·
p)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
[0071]
其中，t为子录像的时长，k为水样进入微流道芯片的流速，p为藻类在微流道芯片
中被摄像头拍摄到的概率，yi为摄像头拍摄到的藻类个数，其中xi为t时间内测量得到yi个藻类时，计算得到的水样中藻类的浓度；
[0072]
根据各份子录像中显示的藻类浓度，通过如下公式(2)计算得到水样中藻类的真实浓度：
[0073][0074]
其中，x为水样中藻类的真实浓度，e(xi)为xi的数学期望。
[0075]
需要说明的是，本文中所述的“水样储存单元”具体可以实现为水箱等具有空间容纳水样的装置。所述摄像采集单元5与所述控制单元6信号连接的方式至少包括通过导线连接、通过wifi模块连接、通过蓝牙模块连接以及通过2g/3g/4g/5g模块连接中的一种及其组合。
[0076]
控制单元6可以是处理器或者搭载有数据处理芯片的设备。其中，处理器可以是包括一个以上通用处理设备的处理设备，诸如微处理器、中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)等。更具体地，处理器可以是复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器、运行其他指令集的处理器或运行指令集的组合的处理器。处理器还可以是一个以上专用处理设备，诸如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)、片上系统(soc)等。搭载有数据处理芯片的设备可以是办公电脑或者智能手机等。
[0077]
在一些实施例中，所述摄像采集单元通过如下方法采集所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，通过显微镜配合摄像头对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到录像，将所述录像以相同的时间间隔分成n份子录像；
[0078]
在一些实施例中，所述摄像采集单元通过如下方法采集所述多份子录像：将水样泵入微流道芯片中，重复多次通过显微镜配合摄像头在时间t内对所述微流道芯片中流动的藻类进行拍摄得到所述多份子录像。
[0079]
在一些实施例中，如图3所示，所述装置还包括水样预处理单元，所述水样预处理单元包括依次连接的沉淀机构7、超声或搅拌机构8，所述沉淀机构7用于将地表水中的无机颗粒与藻类分离后并将其输送至所述超声或搅拌机构8，所述超声或搅拌机构8用于将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。
[0080]
需要注意，沉淀机构7具体是可以实现将地表水中的无机颗粒与藻类分离后并将其输送至所述超声或搅拌机构8的一种机构。例如，沉淀机构7可以是沉淀池。沉淀机构7可以通过管道输送的方式将沉淀处理后的水样输送至超声或搅拌机构8。所述超声或搅拌机构8表示的是其可以是单独实现超声功能或者单独实现搅拌功能或者同时实现超声和搅拌的机构。单独实现超声功能的超声机构，例如，在一个箱体的下端设置超声发生器，对在箱体内的水样进行超声，以将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。单独实现搅拌功能的是搅拌机构，例如，搅拌罐或者在一个容器内部设置搅拌叶片，对容器内部的水样进行搅拌，以将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。同时实现超声和搅拌的机构，例如在一个容器内，底部设置超声发生器，从顶部设置搅拌叶片，以同时利用超声和机械搅拌的方式将聚拢在一块形成团聚体的藻类打散。
[0081]
在一些实施例中，所述水样预处理单元还包括与所述超声或搅拌机构连接的稀释
机构9，所述稀释机构9用于对所述超声或搅拌机构处理后的水样进行稀释。所述稀释机构9是可以任意可以实现对所述超声或搅拌机构处理后的水样进行稀释的设备。例如，普通的具有注水口的水箱等等。
[0082]
本发明各个实施例中的藻类自动计数的装置与在先的藻类自动计数的方法的技术效果基本一致，在此不赘述。
[0083]
下面本发明实施例将结合具体的实验方法来进一步说明本发明的可行性和创新性。
[0084]
采用图3所示的装置。微流道宽0.5mm，高0.4mm，面积2
×
10-7
平方米。注射泵流量0.002ml/min，微流道芯片中液体流速为166μm/s，则藻类流过物镜视野的(即摄像头视野)的时间为2秒左右。
[0085]
采用帧率20fps的摄像头足以在2秒内将视野内的藻类拍摄清楚。
[0086]
受到目镜视野的制约，摄像头拍摄影像的区域范围为：沿着长度方向为300μm，垂直于长度方向为220μm。因此，摄像头摄像范围不足微流道宽的一半。故摄像头不能将整个流道宽度覆盖，所以摄像头的摄像范围存在盲区(图4)。
[0087]
为了准确计数，摄像头采样数量n取30次，每次采样5分钟，合计采样时间150分钟。流量为0.002ml/min。若5分钟内检测到一种藻类的数量平均为1个。该藻流过摄像头视野的时候，被检测到的概率为0.25。那么根据上述公式，计算图1所示的经过处理后的地表水中的该藻的浓度为：4
×
105个/l。
[0088]
该水样中藻类的浓度由所有藻类的浓度累加得到。
[0089]
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本公开。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本发明的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。