一种浮萍高通量筛选方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及浮萍的生长速度检测技术，具体是关于一种用于浮萍生长速度检测的 高通量筛选方法。
【背景技术】
[0002] 浮萍的种类众多，不同的浮萍品系由于所属种类和生长环境的不同，在生长和环 境的适应能力上可能存在一定差异。在进行相关研究之前一般都需要对浮萍品系进行筛 选。在浮萍品系筛选中，浮萍的生长速度是主要的指标。目前衡量浮萍生长速度的主要方 法是记录浮萍重量的变化（干重和湿重），然而称量重量的方法一般都需要破坏性取样，或 者会对浮萍的自然生长产生干扰；且用这种方法筛选时，浮萍的初始用量和培养液的用量 相对较大，需要较长的浮萍扩大培养时间和较多的培养液，工作量大。
[0003] 由于浮萍植株为扁平的叶状体结构，其生长主要表现为叶状体横向的平面面积增 长，而叶状体的纵向厚度在一定的生长条件下基本固定。因此，也可以通过测量浮萍叶状体 面积的方法来衡量浮萍的生长速度。
[0004] 以面积为浮萍衡量指标在早期就有相关的研究，但并没有见到具体的利用浮萍面 积增长为衡量指标的批量的浮萍筛选方法。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提供一种浮萍高通量筛选方法，用于在浮萍筛选时不造成破坏 性取样，同时减少浮萍筛选的工作量。
[0006] 为了实现上述目的，本发明提供一种浮萍高通量筛选方法，其特征在于，包括：
[0007] 步骤一，获取不同品系浮萍的初始图像；
[0008] 步骤二，根据所述初始图像截取单株浮萍图像，获取截取图像；
[0009] 步骤三，对所述截取图像进行处理，获取浮萍的初始面积；
[0010] 步骤四，重复步骤二~步骤三，获取所述多孔板培养装置上各品系浮萍的初始面 积；
[0011] 步骤五，将所述多孔板培养装置和浮萍放入培养箱中，在相同的培养条件下培养 一段时间后，获取浮萍图像；
[0012] 步骤六，重复步骤二~步骤四获取培养一段时间后各品系浮萍的面积；
[0013] 步骤七，根据各品系浮萍的初始面积、培养一段时间后各品系浮萍的面积以及培 养时间获取各品系浮萍的面积增长速率。
[0014] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤一中，包括：
[0015] 将不同品系浮萍放置于一多孔板培养装置上，在所述多孔式培养装置的各个小孔 中装入培养液，并将多品系的浮萍分别放置到各个孔中培养。
[0016] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤二中，包括：
[0017] 所述截取单株浮萍图像是以所述多孔式培养装置的小孔为基准，截取小孔的外切 正方形图像。
[0018] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤二中，包括：
[0019] 当所述初始图像为多品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像为其中一个品系 浮萍的完整规则图像。
[0020] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤二中，包括：
[0021] 当所述初始图像为多品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像是其中一个品系 浮萍以小孔的外切正方形为边缘的规则图像。
[0022] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤二中，包括：
[0023]当所述初始图像为一个品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像是该品系浮萍 的以小孔的外切正方形为边缘的规则图像。
[0024] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤三中，包括：
[0025] 对所述截取图像进行二值化处理，获取黑色区域、白色区域，白色区域是浮萍的图 像区域；
[0026] 计算所述截取图像中黑色区域、白色区域占总区域的比例，由所述单株浮萍图像 的总面积乘以白色区域所占的比例，得到浮萍叶状体的面积。
[0027] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤三中，包括：
[0028] 所述截取图像中每个像素点的灰度值介于0到255之间，将灰度值小于阈值的像 素点的灰度值设置为〇,将灰度值大于阈值的像素点的灰度值设置为255,得到黑色区域、 白色区域。
[0029] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤三中，包括：
[0030] 该阈值为127. 5。
[0031] 所述的浮萍高通量筛选方法，其中，所述步骤七中，以如下公式计算面积增长速 率：
[0032]
【主权项】
1. 一种浮萍高通量筛选方法，其特征在于，包括： 步骤一，获取不同品系浮萍的初始图像； 步骤二，根据所述初始图像截取单株浮萍图像，获取截取图像； 步骤三，对所述截取图像进行处理，获取浮萍的初始面积； 步骤四，重复步骤二~步骤三，获取所述多孔板培养装置上各品系浮萍的初始面积； 步骤五，将所述多孔板培养装置和浮萍放入培养箱中，在相同的培养条件下培养一段 时间后，获取浮萍图像； 步骤六，重复步骤二~步骤四获取培养一段时间后各品系浮萍的面积； 步骤七，根据各品系浮萍的初始面积、培养一段时间后各品系浮萍的面积以及培养时 间获取各品系浮萍的面积增长速率。
2. 根据权利要求1所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤一中，包括： 将不同品系浮萍放置于一多孔板培养装置上，在所述多孔式培养装置的各个小孔中装 入培养液，并将多品系的浮萍分别放置到各个孔中培养。
3. 根据权利要求2所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤二中，包括： 所述截取单株浮萍图像是以所述多孔式培养装置的小孔为基准，截取小孔的外切正方 形图像。
4. 根据权利要求2所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤二中，包括： 当所述初始图像为多品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像为其中一个品系浮萍 的完整规则图像。
5. 根据权利要求2所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤二中，包括： 当所述初始图像为多品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像是其中一个品系浮萍 以小孔的外切正方形为边缘的规则图像。
6. 根据权利要求2所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤二中，包括： 当所述初始图像为一个品系浮萍的完整图像时，所述单株浮萍图像是该品系浮萍的以 小孔的外切正方形为边缘的规则图像。
7. 根据权利要求1-6任一所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤三中，包 括： 对所述截取图像进行二值化处理，获取黑色区域、白色区域，白色区域是浮萍的图像区 域； 计算所述截取图像中黑色区域、白色区域占总区域的比例，由所述单株浮萍图像的总 面积乘以白色区域所占的比例，得到浮萍叶状体的面积。
8. 根据权利要求7所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤三中，包括： 所述截取图像中每个像素点的灰度值介于〇到255之间，将灰度值小于阈值的像素点 的灰度值设置为〇,将灰度值大于阈值的像素点的灰度值设置为255,得到黑色区域、白色 区域。
9. 根据权利要求8所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤三中，包括： 该阈值为127. 5。
10. 根据权利要求1_6、8、9任一所述的浮萍高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤七 中，以如下公式计算面积增长速率：
其中，si(l为第i品系浮萍的初始面积，i为第1品系浮萍至第N品系浮萍中的第i品 系浮评；§1为培养时间T后弟i品系浮评的面积。
【专利摘要】本发明公开了一种浮萍高通量筛选方法，包括：步骤一，获取不同品系浮萍的初始图像；步骤二，根据初始图像截取单株浮萍图像，获取截取图像；步骤三，对截取图像进行处理，获取浮萍的初始面积；步骤四，重复步骤二～步骤三，获取多孔板培养装置上各品系浮萍的初始面积；步骤五，将多孔板培养装置和浮萍放入培养箱中，在相同的培养条件下培养一段时间后，获取浮萍图像；步骤六，重复步骤二～步骤四获取培养一段时间后各品系浮萍的面积；步骤七，根据各品系浮萍的初始面积、培养一段时间后各品系浮萍的面积以及培养时间获取各品系浮萍的面积增长速率。该方法在浮萍筛选时不造成破坏性取样，并减少浮萍筛选的工作量。
【IPC分类】G01B11-28, G06T7-00
【公开号】CN104700394
【申请号】CN201410614408
【发明人】齐泮仑, 肖炘, 何皓, 张志坚, 付兴国, 曹宏斌, 胡徐腾, 马炯, 孙洪磊, 王仁南, 雪晶, 李庆峰, 郑蕾, 张家仁
【申请人】中国石油天然气股份有限公司
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2014年11月4日