一种细菌耐药性产生实时观测系统的制作方法

本发明涉及细菌检测技术领域，具体地说，涉及一种细菌耐药性产生实时观测系统。

背景技术：

传统的耐药性检测手段为将同一株菌接种于不同培养基中(抗生素浓度不同)，培养一定时间后，终点观测法，判断细菌对某一种抗生素的耐药性，此方法忽略了细菌对抗生素的适应性，不能有效观测到细菌实际耐药性产生的过程。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种细菌耐药性产生实时观测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。本发明将菌株接种于含最低浓度梯度抗生素培养基中，随着时间的推移，能够抵抗较高浓度抗生素的细菌开始在高一梯度浓度抗生素培养基中生长，诱导筛选耐药菌株生长，由此可以出现细菌爬梯现象。

为实现上述目的，本发明提供一种细菌耐药性产生实时观测系统，包括培养基模具、检测相机和分析电脑，所述培养基模具的顶部开设有十个尺寸相等的培养槽，所述培养基模具的一侧外壁对应培养槽处等间距设置有位置标识槽，所述位置标识槽设置有十个，自左向右设置的位置标识槽内依次设置有用于显示培养槽位置的位置显示卡片，所述培养基模具的另一侧外壁对应培养槽处等间距设置有浓度标识槽，所述浓度标识槽设置有十个，自左向右设置的浓度标识槽内依次设置有用于显示培养槽内抗生素浓度的浓度显示卡片，所述检测相机位于培养基模具的正上方，所述检测相机通过连接板固定于培养基模具外壁处。

作为优选，两个相邻的培养槽之间通过卡槽挡板隔开。

作为优选，所述培养基模具外壁一侧中心位置安装有固定盒，所述固定盒的内部开设有与连接板插接配合的插槽。

作为优选，所述连接板的底部开设有螺纹槽，所述固定盒的外壁开设有通孔，所述通孔内转动连接有与螺纹槽螺纹连接的固定螺栓。

作为优选，所述通孔和螺纹槽设置有三个，所述通孔和螺纹槽呈三角形盘排列。

作为优选，所述检测方法包括如下步骤：

s1、对应浓度显示卡片的信息在相应的培养槽内加入抗生素；

s2、将同一株菌，接种于彼此相连接的不同抗生素浓度的培养槽；

s3、检测相机实时采集出培养槽的模拟图像信号；

s4、将模拟图像信号转化为电信号；

s5、将电信号放大后，转换为数字信号；

s6、将数字信号通过以太网送入cpld缓存；

s7、缓存的数字信号通过edma通道输入到分析电脑的ram中进行图像处理。

作为优选，所述分析电脑内设置有图像处理模块、形状检测模块和颜色检测模块。

作为优选，所述图像处理模块的处理方法包括以下步骤：

s1.1、设图像在像素点(i，j)处的灰度值f(i，j)，考虑以像素点(i，j)为中心的(2ω+1)×(2ω+1)窗口；

s1.2、计算图像中各个像素点(i，j)的阈值t(i，j)；

s1.3、对图像中各像素点(i，j)用b(i，j)值逐点进行二值化；

s1.4、选取一个静止参考帧作为背景图像；

s1.5、对输人图像的每个像素，计算它与对应背景图像中像素的差。

其中，计算图像中各个像素点(i，j)的阈值t(i，j)的公式为：

t(i，j)＝0.5×(maxf(i+m，j+n)+minf(i+m，j+n))。

逐点进行二值化的公式为：

二值化原理如下：用i存储灰度图像的值，设i为n×m，把i边界扩展成(n+2)×(m+2)extend矩阵，首先读取原图像i的大小为n×m，由于i中的元素不是每个都是在3×3窗口的中心，所以需要对灰度图像i进行扩展。首先创建一个(n+2)×(m+2)的矩阵extend，把矩阵i中的像素entend(i+1,j+1)＝i(i,j)，而第一行和最后一行，第一列和最后一列的填充依据是以它靠近的行或列为对称轴进行填充。遍历从entend(2,2)到entend(n+1,m+1)的像素，并取以当前像素为中心的3×3窗口的最大像素max和最小像素min，依据公式t＝0.5×(max+min)求出阈值t，把灰度图像矩阵i赋值于另一矩阵b，以免改变当前得到的灰度图像矩阵，遍历该矩阵b，对当前灰度值与t比较，如果大于赋予1，判为目标像素类，否则赋予0，作为背景像素类，显示得到的二值图像b。

选取一个静止参考帧作为背景图像,用图像序列中的每一帧与参考背景做差分，对输人图像的每个像素,计算它与对应背景图像中像素的差，设f(i,j)表示当前帧图像，b(i,j)表示背景图像，则差分图像d(i,j)算法公式为：d(i,j)＝f(i,j)-b(i,j)，能够对二值化后的位图进行降噪处理。

作为优选，所述形状检测模块采用廓分析算法，轮廓分析算法通过阈值分割获得的二值图像经缺陷修补后，需要进行轮廓提取以获得图像中目标的二维轮廓，本实施例采用掏空内部点的方法对二值图像进行轮廓提取处理,其原理为:假定背景颜色为黑色,目标颜色为白色,如果原图像中有一像素点为白色,且它的8个相邻点都是白色时,可确定该点为内部点,则将该点删除,也就是把内部点都掏空，其算法包括如下步骤：

s2.1、若图像f(x,y)的灰度区间为[zmin,zmax]；

s2.2、在该区间内设定一个阈值zt，且zmin<zt<zmax；

s2.3、令图像中所有灰度值小于或等于zt的像素的灰度都为0，大于zt的像素的新灰度都为1；

s2.4、阈值分割构建出一个输出的二值图像ft(x,y)，

在二值图像中，假定背景像素灰度值为0，产品像素灰度值为1，边界轮廓的提取规则如下：

1)、若中心像素值为0,不管相邻其余8个像素为何值,一律保留中心像素值0；

2)、若中心像素值为1,且相邻的其余8个像素值全为1,则改变中心像素值为0；

3)、除上述情况外,全部将中心像素值改为1。

作为优选，所述颜色检测模块的公式如下：

gray＝0.3×r+0.59×g+0.11xb。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

1、该细菌耐药性产生实时观测系统中，在培养基模具上开设十个相邻的培养槽，培养槽内抗生素浓度为梯度分布，将同一株菌接种于不同培养槽中，能够体现细菌对抗生素的适应性，进而有效观测到细菌实际耐药性产生的过程。

2、该细菌耐药性产生实时观测系统中，采用检测相机实时拍摄并记录细菌在不同浓度抗生素培养基中生长状况，对细菌耐药性产生的过程进行记录，可直观的观测和记录细菌耐药性产生的过程。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明的培养基模具一侧结构示意图；

图3为本发明的培养基模具另一侧结构示意图；

图4为本发明的固定盒结构示意图；

图5为本发明的检测相机结构示意图；

图6为本发明的检测相机和分析电脑连接结构示意图；

图7为本发明的整体流程结构示意图；

图8为本发明的分析电脑模块图；

图9为本发明的图像处理模块流程示意图；

图10为本发明的形状检测模块流程示意图。

图中各个标号意义为：

1、培养基模具；11、培养槽；12、浓度标识槽；13、浓度显示卡片；14、位置标识槽；15、位置显示卡片；16、卡槽挡板；

17、固定盒；171、插槽；172、通孔；173、固定螺栓；

2、检测相机；21、连接板；22、螺纹槽；

3、分析电脑；31、图像处理模块；32、形状检测模块；33、颜色检测模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图10所示，本发明提供一种技术方案：

本发明提供一种细菌耐药性产生实时观测系统，包括培养基模具1、检测相机2和分析电脑3，培养基模具1的顶部开设有十个尺寸相等的培养槽11，便于在培养槽11内放入浓度不相等的抗生素，且十个尺寸相等的培养槽11均相邻设置，将同一株菌接种于不同培养槽11中，能够体现细菌对抗生素的适应性，进而有效观测到细菌实际耐药性产生的过程。

本实施例中，培养基模具1的一侧外壁对应培养槽11处等间距设置有位置标识槽14，位置标识槽14设置有十个，自左向右设置的位置标识槽14内依次设置有用于显示培养槽11位置的位置显示卡片15，自左向右设置的显示卡片15上依次标记有“左1”、“左2”、“左3”、“左4”、“左5”、“右5”、“右4”、“右3”、“右2”、“右1”，便于对每个培养槽11的位置进行显示。

进一步的，培养基模具1的另一侧外壁对应培养槽11处等间距设置有浓度标识槽12，浓度标识槽12设置有十个，自左向右设置的浓度标识槽12内依次设置有用于显示培养槽11内抗生素浓度的浓度显示卡片13，自左向右设置的浓度显示卡片13上依次“0倍”、“2倍”、“10倍”、“100倍”、“1000倍”、“1000倍”、“100倍”、“10倍”、“2倍”、“0倍”，便于对每个培养槽11内抗生素的浓度进行标识，且浓度为梯度分布，能够充分反映细菌在不同浓度抗生素培养基中生长状况。

具体的，检测相机2位于培养基模具1的正上方，检测相机2通过连接板21固定于培养基模具1外壁处，检测相机2选用ccd图像传感器，具体的，检测相机2可选用日本sharp公司生产的rj2421ab0pb芯片是1/4type固态型光敏二极管结构彩色面阵ccd图像传感器,有效像素数为，320k(512h*q582v),像元尺寸达到7.2μm*4.7μm,有普通和镜像两种输出方式，该ccd包含mg,g,cy,ye色彩补偿过滤器,内置输出放大器和曝光抑制结构,电子快门在1/50-1/10000s范围内可变,灵敏度为720mv,消去比为-105db，其主要特点是:固定噪声与拖曳低,无嵌入和图像失真,输出信号为pal制式标准，分辨率可达到330horizontaltvlines,满足检测需求。

值得说明的是，两个相邻的培养槽11之间通过卡槽挡板16隔开，便于检测相机2检测时，对不同的培养槽11进行区分。

此外，培养基模具1外壁一侧中心位置安装有固定盒17，固定盒17的内部开设有与连接板21插接配合的插槽171，通过连接板21插入插槽171内，能够将连接板21定位在培养基模具1外壁一侧。

除此之外，连接板21的底部开设有螺纹槽22，固定盒17的外壁开设有通孔172，通孔172内转动连接有与螺纹槽22螺纹连接的固定螺栓173，当连接板21插入固定盒17的插槽171内部后，将固定螺栓173插入通孔172并螺入螺纹槽22内，完成连接板21的固定。

值得说明的是，通孔172和螺纹槽22设置有三个，通孔172和螺纹槽22呈三角形盘排列，使得固定螺栓173螺入螺纹槽22后形成三角形稳定结构，进一步加强连接板21的稳定效果。

值得说明的是，培养槽11为根据不同细菌制备的显色培养基，当有细菌生长时，培养槽11的颜色会发生变化，可以直观观测和记录细菌耐药性产生的过程。

本实施例中，检测方法包括如下步骤：

s1、对应浓度显示卡片13的信息在相应的培养槽11内加入抗生素；

s2、将同一株菌，接种于彼此相连接的不同抗生素浓度的培养槽11；

s3、检测相机2实时采集出培养槽11的模拟图像信号；

s4、将模拟图像信号转化为电信号；

s5、将电信号放大后，转换为数字信号；

s6、将数字信号通过以太网送入cpld缓存；

s7、缓存的数字信号通过edma通道输入到分析电脑3的ram中进行图像处理。

本实施例中检测相机2和分析电脑3通过以太网实现数据传输，便于将检测相机2采集的图像数据传输至分析电脑3内进行分析。

进一步的，分析电脑3采用ti公司的tms320dm642型号dsp作为图像处理的算法实现平台，选用xilinx公司的xc95144作为图像采集的时序分配控制器件，在此硬件基础上扩充了sdram实现了图像的存储，从而实现了图像时实处理。

具体的，分析电脑3内设置有图像处理模块31、形状检测模块32和颜色检测模块33。

进一步的，图像处理模块31的处理方法包括以下步骤：

s1.1、设图像在像素点(i，j)处的灰度值f(i，j)，考虑以像素点(i，j)为中心的(2ω+1)×(2ω+1)窗口；

s1.2、计算图像中各个像素点(i，j)的阈值t(i，j)；

s1.3、对图像中各像素点(i，j)用b(i，j)值逐点进行二值化；

s1.4、选取一个静止参考帧作为背景图像；

s1.5、对输人图像的每个像素，计算它与对应背景图像中像素的差。

其中，计算图像中各个像素点(i，j)的阈值t(i，j)的公式为：

t(i，j)＝0.5×(maxf(i+m，j+n)+minf(i+m，j+n))。

其中，逐点进行二值化的公式为：

值得说明的是，二值化原理如下：用i存储灰度图像的值，设i为n×m，把i边界扩展成(n+2)×(m+2)extend矩阵，首先读取原图像i的大小为n×m，由于i中的元素不是每个都是在3×3窗口的中心，所以需要对灰度图像i进行扩展。首先创建一个(n+2)×(m+2)的矩阵extend，把矩阵i中的像素entend(i+1,j+1)＝i(i,j)，而第一行和最后一行，第一列和最后一列的填充依据是以它靠近的行或列为对称轴进行填充。遍历从entend(2,2)到entend(n+1,m+1)的像素，并取以当前像素为中心的3×3窗口的最大像素max和最小像素min，依据公式t＝0.5×(max+min)求出阈值t，把灰度图像矩阵i赋值于另一矩阵b，以免改变当前得到的灰度图像矩阵，遍历该矩阵b，对当前灰度值与t比较，如果大于赋予1，判为目标像素类，否则赋予0，作为背景像素类，显示得到的二值图像b。

具体的，选取一个静止参考帧作为背景图像,用图像序列中的每一帧与参考背景做差分，对输人图像的每个像素,计算它与对应背景图像中像素的差，设f(i,j)表示当前帧图像，b(i,j)表示背景图像，则差分图像d(i,j)算法公式为：d(i,j)＝f(i,j)-b(i,j)，能够对二值化后的位图进行降噪处理。

此外，形状检测模块32采用廓分析算法，轮廓分析算法通过阈值分割获得的二值图像经缺陷修补后，需要进行轮廓提取以获得图像中目标的二维轮廓，本实施例采用掏空内部点的方法对二值图像进行轮廓提取处理,其原理为:假定背景颜色为黑色,目标颜色为白色,如果原图像中有一像素点为白色,且它的8个相邻点都是白色时,可确定该点为内部点,则将该点删除,也就是把内部点都掏空，其算法包括如下步骤：

s2.1、若图像f(x,y)的灰度区间为[zmin,zmax)；

s2.2、在该区间内设定一个阈值zt，且zmin<zt<zmax；

s2.3、令图像中所有灰度值小于或等于zt的像素的灰度都为0，大于zt的像素的新灰度都为1；

s2.4、阈值分割构建出一个输出的二值图像ft(x,y)，

再进一步的，在二值图像中，假定背景像素灰度值为0，产品像素灰度值为1，边界轮廓的提取规则如下：

1)、若中心像素值为0,不管相邻其余8个像素为何值,一律保留中心像素值0；

2)、若中心像素值为1,且相邻的其余8个像素值全为1,则改变中心像素值为0；

3)、除上述情况外，全部将中心像素值改为1。

值得说明的是，颜色检测模块33的公式如下：

gray＝0.3×r+0.59×g+0.11×b。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。