基于卷积神经网络与图像处理的工业微藻单培养自动计数与尺寸分析系统

为解决微藻培养中传统显微镜计数方法效率低、成本高的问题，研究人员开发了集成图像处理与卷积神经网络(CNN)的Web应用AlgaeMetrics，实现了对Porosira glacialis和Tisochrysis lutea的自动化计数与尺寸分析。该系统在工业规模CO2封存和贝类饲料生产场景中验证了准确性，为微藻培养监测提供了低成本、可扩展的解决方案。

　　

微藻作为高价值生物资源，在碳中和、食品医药等领域具有巨大潜力，但其培养过程依赖繁琐的人工显微镜计数（如血球计数板法），且现有自动化设备（如库尔特计数器）价格昂贵。挪威研究团队针对这一痛点，在《Algal Research》发表研究，开发了基于卷积神经网络(CNN)的云端平台AlgaeMetrics，通过分析工业级微藻Porosira glacialis（用于CO₂封存）和Tisochrysis lutea（用于贝类饲料）的显微图像，实现了98%的计数准确率，尺寸分析误差控制在±5μm内，为规模化培养提供了首个可远程操作的监测工具。

关键技术包括：1) 基于U-Net架构的图像分割算法处理细胞重叠；2) 迁移学习优化的小样本分类模型（T. lutea仅500张训练图）；3) 容器化云端部署支持多用户并发。

【微藻样本】选取直径差异显著的P. glacialis（20-50μm）和T. lutea（5-8μm），建立包含不同密度、清晰度的2000+图像数据集，覆盖工业光生物反应器与实验室培养场景。

【Web-based application】前端采用React框架实现拖拽式上传，后端通过FastAPI部署CNN模型，采用Docker容器化技术确保跨平台兼容性，实测单图分析耗时<3秒。

【Results and discussions】在P. glacialis中实现98.2%计数准确率，但尺寸测量受光晕效应影响产生±3.5μm偏差；小细胞T. lutea的计数精度达96.7%，验证了模型泛化能力。

该研究突破了传统监测方法的空间限制，其云端架构使全球实验室可共享分析资源。未来通过改进光学补偿算法，有望将尺寸误差压缩至±1μm，推动微藻工业化进入智能监控时代。