Fluortron 多功能高光譜成像系統(tǒng)應用于藻類研究檢測
微藻作為一類重要的生物資源,不僅在水質凈化、生物能源生產(chǎn)、食品和藥品開發(fā)等方面具有廣泛應用前景,還在環(huán)境監(jiān)測、生態(tài)修復等領域發(fā)揮著重要作用。近年來,高光譜成像技術作為一種先進的非接觸式監(jiān)測手段,逐漸在微藻培養(yǎng)與監(jiān)測中展現(xiàn)出其優(yōu)勢和潛力。
Fluortron多功能高光譜成像系統(tǒng)整合技術資源,以其高光譜分辨率和圖像處理能力,在微藻的生理狀態(tài)、生物量、種類識別等方面展現(xiàn)出強大的應用潛力。通過捕捉微藻在不同光譜波段的反射或熒光特性,可以實現(xiàn)對微藻生長狀態(tài)的高精度監(jiān)測和快速分析。相較于傳統(tǒng)方法,Fluortron多功能高光譜成像技術具有多功能、非接觸、無損傷、實時性強、信息量豐富等顯著優(yōu)勢,為微藻培養(yǎng)與監(jiān)測提供了一種全新的解決方案。
案例一:使用高光譜成像儀對微藻培養(yǎng)進行非侵入性監(jiān)測
微藻作為生物燃料、食品添加劑及藥物原料的重要來源,其高效培養(yǎng)與精確監(jiān)測對于提高產(chǎn)量與質量至關重要。然而,傳統(tǒng)的監(jiān)測方法往往存在耗時、破壞樣本等局限。本研究采用高光譜成像儀,結合線性回歸模型與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(1D CNN),對實驗室條件下的微藻培養(yǎng)進行了非侵入性監(jiān)測。通過捕獲微藻在不同生長階段的光譜圖像,實現(xiàn)了對生物量濃度的準確預測與物種分類。
實驗室研究研究表明,高光譜成像技術能夠在不破壞樣本的情況下,快速獲取大量光譜數(shù)據(jù)。線性回歸模型與1D CNN均表現(xiàn)出良好的預測性能,其中1D CNN不僅預測了生物量濃度,還可以實現(xiàn)對三種綠色微藻的高精度分類。工業(yè)規(guī)模的初步測試也表明,該技術同樣適用于實際生產(chǎn)中的微藻培養(yǎng)監(jiān)測。
案例二:水華藍藻的精準區(qū)分
水華藍藻的爆發(fā)不僅影響水質,還可能產(chǎn)生有毒物質,對人類健康及水生生態(tài)系統(tǒng)構成威脅。因此,實現(xiàn)對水華藍藻的精準區(qū)分與有毒物種的快速識別具有重要意義。本研究利用實驗室條件下的高光譜圖像,結合機器學習算法,對形成水華的藍藻進行了分類與識別。
實驗研究表明,高光譜圖像能夠捕捉到藍藻光譜特性的細微差異,為機器學習模型提供了豐富的特征信息。利用機器學習算法在水華藍藻的分類與毒性識別中展現(xiàn)出準確性,為水華預警與治理提供了科學依據(jù)。
未來與展望
多功能高光譜成像技術與機器學習的結合,為微藻培養(yǎng)與水華藍藻監(jiān)測帶來了革命性的變化。這一技術不僅能夠實現(xiàn)非侵入性、高精度的生物量監(jiān)測與物種分類,還能有效識別有毒藍藻物種,為環(huán)境保護與生物技術的發(fā)展提供了強有力的支持。未來,隨著技術的不斷成熟與應用場景的拓展,都功能高光譜成像技術將在更多領域展現(xiàn)出其巨大的潛力和價值。
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參考文獻:
[1] Fournier, Claudia, et al. "Discriminating bloom-forming cyanobacteria using lab-based hyperspectral imagery and machine learning: Validation with toxic species under environmental ranges." Science of the Total Environment 932 (2024): 172741.
[2] Pääkkönen, Salli, et al. "Non-invasive monitoring of microalgae cultivations using hyperspectral imager." Journal of Applied Phycology (2024): 1-13.
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