基于图像处理的圆褐固氮菌浓度快速检测方法

提出了一种利用图像处理技术快速检测圆褐固氮菌浓度的方法.通过对圆褐固氮菌微视图像的采集、预处理、分割和特征提取,运用支持向量机( SVM)进行识别、分类和计数,获取圆褐固氮菌的浓度,实现了圆褐固氮菌活性的快速检测.该方法检测精度较高,与精确的人工计数相比,其相对误差小于4％,但比人工计数省时省力;与专用检测设备相比,其检测成本低.     

基于纸质微流控芯片的农药检测系统

针对当前农药检测手段仪器复杂、成本昂贵等问题,提出了一种基于纸质微流控农药检测方法。设计了具有自动进样、混合反应、电化学检测等功能的纸质微流控芯片,采用石墨碳、Ag/AgCl材料以及结合化学交联法制备了环状结构的丝网印刷酶电极,并利用循环伏安法对制备的酶电极进行了电化学表征,构建了一套基于酶抑制法的集成酶电极纸质微流控农药检测系统。最后建立了酶抑制率与对硫磷浓度的数学模型,并测试了酶电极的性能。实验结果表明,酶电极具有良好的制备重复性、稳定性和线性度。抑制率与对硫磷浓度的负对数在1.0×10~(-7)~1.0×10~(-5)g/mL范围内呈良好的线性关系,线性回归方程为:I=158.82+21.11lg C,R~2为0.993,最低检出限为3.3×10~(-8)g/mL。所制备的酶电极微流控传感器抗干扰性较强,对对硫磷农药具有一定的选择性。加标回收率范围在95.8%~115.0%之间。     

基于磁控分离的水产致病菌微流控检测方法

针对当前水产致病菌传统检测方法中存在目标菌分离难、检测时间长、自动化程度低等问题,提出了一种基于磁控分离的水产致病菌微流控检测方法。设计了具有自动进样、磁控分离以及电化学阻抗检测等一体化功能的微流控芯片,创建了检测系统实验平台,优化选择了系统阻抗检测频率、磁控力及目标菌捕获时间等参数,并以常见水产致病菌大肠杆菌O157:H7为例对检测性能指标进行了实验验证,结果表明,与精度较高的标准平板计数法相比,检测精度基本相同,但避免了人工培养,检测时间由48 h减少为50 min,具有较高的分离检测速度和检测自动化水平。     

用于土壤中氮钾含量快速测定的非接触电导微流控芯片

[目的/意义]土壤中氮、钾元素在作物生长和农业生产过程中具有关键作用。快速定量检测土壤中氮、钾含量对指导精确施肥具有重要意义。因此,建立一种快速可靠的土壤氮、钾含量检测方法十分必要。[方法]本研究建立一种基于聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)微流控芯片电泳和电容耦合非接触电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C⁴D)方法,快速定量检测土壤中氮、钾养分离子。通过微流控电泳芯片实现对土壤中多种离子快速分离,利用C⁴D进行电导率变化的精准测量。基于检测器工作频率输出响应特性,激励电压响应特性和电泳电压,确定最佳分离和检测性能。[结果和讨论]该方法对钾离子(K⁺)、铵根离子(NH₄⁺)和硝酸根离子(NO₃^-)标准溶液的检测限(S/N=3)分别为0.5、0.1和0.4 mg/L。K⁺、NH₄     

多层纸基微流控芯片的设计及其对农药的可视化检测

为了满足对农药残留快速、简便、低成本和现场检测的要求,基于适配体的荧光法检测原理,从提高混合效果的角度,设计了一种高效混合的阵列式多层纸基微流控芯片。通过对半圆环式交错结构、截圆式交错结构和圆环式堆叠结构的流动混合仿真,得出"d_2-1700μm型"截圆式交错结构的混合通道的混合效果最佳,I_e值为0.924 41。利用显色剂对仿真优化的结果进行试验,对20次试验的结果进行图像处理算得混合强度值的平均值为0.713。分别对啶虫脒和丙溴磷两种农药进行可视化检测试验,测得对啶虫脒的检测范围是50～600μg/kg;对丙溴磷的检测范围是60～480μg/kg。     

基于气载微流控芯片的作物病害孢子流式动态检测方法

为解决微流控芯片孢子检测复用率低的问题,提出一种基于气载微流控芯片的作物病害孢子流式动态检测方法。根据微尺度下作物病害孢子气体动力学特征设计平行双鞘流聚焦的微流控芯片,实现孢子的聚焦流动;利用光路聚焦原理和双向Mie散射原理设计光电检测结构;将微流控芯片和光电检测结构组合搭建光电检测系统,根据前向散射光强信息建立粒径与光强的检测模型,并融合前向和侧向散射光强信息,实现稻曲病孢子和聚苯乙烯微球的有效分类。仿真和实验结果表明：样品在芯片入口流速为2.5mL/min、鞘流流速为12mL/min时,粒子聚焦宽度为8μm,粒子富集率可达96.7%;稻曲病孢子和聚苯乙烯微球粒径与光强检测模型的决定系数为0.9666,平均检测误差为7.04%,芯片复用率提高约9倍。研究结果为作物病害检测传感器的研发提供了理论基础。     

基于微流控和比色光谱法的水产养殖海水氨氮含量检测

为实时、准确地获取水产养殖海水中氨氮含量,以大围网养殖海水中的氨氮为研究对象,在比色光谱法基础上结合微流控技术进行靛酚蓝法比色反应,实现对溶液中氨氮含量的定量检测。建立数据处理后相应的模型,并且对比了不同光谱预处理和不同样本集划分算法对建立预测模型的影响,其中多元散色校正（MSC）后再使用小波平滑的预处理方法结合排序法划分样本集建立的偏最小二乘（PLS）回归模型效果最优,建模集校正标准差（RMSEC）和预测集校正标准差（RMSEP）分别为0.0566mg/L和0.0677mg/L,相对分析误差（RPD）为6.8932;在优化条件下测得方法的线性范围和检测限分别为0.005~1.350mg/L和0.0036mg/L。对海水、自来水和养殖水体进行加标回收实验,平均回收率在94%~109%之间,相对标准偏差在2.3%~5.8%之间。结果表明,实验建模效果良好,操作简单、方便,实验快速、可靠、无污染,表明利用比色光谱法结合微流控技术检测氨氮方法可行。     

基于等效电容的介电湿润芯片液滴位置检测方法

数字微流控技术在操作单个微液滴方面所表现出的独特优势使其得到了广泛关注与应用,但数字微流控系统中针对芯片上液滴的位置缺少反馈就会发生液滴不能成功被驱动的现象,致使液滴不能够完成规划的路径。本文采用基于等效电容的液滴位置估算检测原理,系统以相邻两个驱动电极与液滴所构成的等效电容为反馈控制对象,该位置估算原理具有无量纲属性,与液滴的组成成分无关,适用性更加广泛。实验结果表明,基于等效电容的液滴位置估算检测原理和装置能极大地提高液滴连续运动的成功率,从而使液滴能够按照规划好的路径运动到既定目的地。     

现场快速检测青蒿素含量方法探究

目的:探讨现场快速检测青蒿素含量方法探究.方法:将索式提取法作为实验的对照组进行青蒿素质量快速监测,实验组采用超声波提取-紫外分光度法进行青蒿素含量快速监测,分析采用不同快速检测方法所用检测时间以及检测含量情况.结果:通过采用索式提取法、高效液相色谱法与重量法对相同的青蒿样本进行提取含量测定,对其所提取青蒿素含量进行方...     

基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法

选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法.采用2G-R-B 法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线.试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向.     

基于计算机视觉系统的溶液浓度快速检测方法

基于计算机视觉系统的RGB色度学理论,提出一种测定有色溶液浓度的数字色度法,并开发了与之配套的软件检测系统。该方法与分光光度计相比,大大提高了检测效率,理论上每分钟可完成上百个样品浓度的同时测定。通过软件系统分析样品色度信息,实现自动显示被测溶液浓度的良好效果,为一次性成批检测溶液浓度提供了一种简捷快速的新思路。     

基于酶传感的农药浓度快速检测装置研究

基于酶传感对农药浓度进行检测,设计了以丝网印刷酶电极作为敏感元件、由SOC单片机和微电流测量电路组成的检测装置。通过与CHI660B型电化学工作站测量对比实验可知:该装置对微电流测量的精度达0.01uA,最大误差小于0.19uA,检出时间小于3min;装置尺寸小,适合于现场农药浓度的快速检测。     

基于单片机的漏播检测系统的集成电路研究

2BQ-28型三七精密播种机基本能够满足三七工厂化育苗的农艺要求,整体播种效果良好,但播种时漏播现象还比较突出。为此,针对2BQ-28型三七精密播种机设计了一套漏播检测集成系统。系统选用3对红外发射接收管360°对称分布,实现了对精密播种的无盲区检测。传感器发射信号通过LM393双电压比较集成电路传输给单片机。结合三七精密播种机的排种频率与检测信号对比,采用串口通信的方式将播种数、漏播数及漏播率的参数显示在OLED屏,实现实时监测。传感器和检测电路都集成在8cm×8cm的PCB板上,实现检测与安装的一体化。实验结果表明:漏播检测集成系统的检测精度达到95%以上,并具有较高的稳定性。     

基于氨气浓度监测的高灵敏度多点自动冲刷系统设计

文章根据公共厕所自动冲水原理,利用MQ135氨气浓度监测器对监控对象的状态采集数据设备,将获取的数据传递到单片机内部,与其环境需求参数相比对,如果达到或者超出设定的参数值,则启动对应点的电池阀门进行冲刷,实现了基于氨气浓度监测的高灵敏度多点自动冲刷系统的运行和停止功能,从而使之更加洁净、卫生、省水、省电,为人们更好地服务。     

Rapid Detection Based on Machine Vision for Escherichia coli in Vegetables

为了适应蔬菜等农产品对大肠杆菌快速检测的需求,提出采用形态特征参数及染色后菌体区域的颜色特征参数统计值对大肠杆菌进行快速识别,同时提出采用主成分神经网络作为预测模型来提高识别能力.提取了Hu's不变矩、形状因子、密集度、饱和度等14个具有尺度、平移、旋转不变性的特征参数,提取主成分建立了基于主成分的3层BP神经网络模型.将其与普通神经网络模型比较的结果表明,主成分神经网络简化了网络结构、减少了训练时间和计算量、提高了识别的正确率,对大肠杆菌的识别正确率达到91.33％.