Распознавание пыльцевых зерен по эталонным изображениям с использованием растрового электронного микроскопа

Ю.Б. Камалова,

Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, г. Ижевск, Удмуртская Республика, Россия

E-mail: lomaevgv1@mail.ru

В журнале «Пчеловодство» (2012, № 9) была опубликована статья профессора Г.В. Ломаева с сотрудниками «Подготовка пыльцевых зерен для анализа с использованием РЭМ», в которой приводилось пошаговое описание разработанной технологии подготовки пыльцевых зерен для анализа на наличие пыльцевых зерен в пробах меда с использованием растрового электронного микроскопа (РЭМ).

Технология содержала в себе 9 шагов, последним из которых было исследование пыльцевых проб на РЭМ. Также в статье приводилось описание программного обеспечения для распознавания изображений зерен пыльцы, полученных с помощью оптического микроскопа. Оно позволяло анализировать контуры пыльцевых зерен, то есть их форму и размер, а также вычислять характерные признаки каждого пыльцевого зерна: площадь, периметр, большую и малую полуось описанного эллипса, коэффициент формы. Для каждого типа пыльцевого зерна были вычислены специфичность и чувствительность классификатора.

Однако компьютерный анализ изображений, полученных с помощью оптического микроскопа, позволяет определить принадлежность зерна к определенному семейству в зависимости от площади и периметра, но он не настолько информативен, чтобы можно было делать вывод о принадлежности зерна к какому-либо виду внутри семейства.

В связи с этим возникла необходимость получения и компьютерного анализа изображений с большей детализацией, чем в оптической микроскопии.

Выделение отличительных параметров зерна высококвалифицированным оператором - дорогостоящая процедура, но до сих пор являющаяся наиболее точной и эффективной. Автоматическое распознавание пыльцы является основой развития полностью автоматизированных систем, которые сочетают отбор проб, осаждения частиц на поверхность, подходящую для оптического анализа, автоматическую подготовку, микроскопические методы визуализации, распознавание и часовой выход численной концентрации пыльцы в воздухе.

Для идентификации вида пыльцевого зерна был проведен анализ характерных признаков трех видов (рис. 1).

  а    б   в

Рис. 1. Типы пыльцевых зерен, (а) 1 вид, (б) 2 вид, (в) 3 вид

Были выявлены следующие информативные параметры пыльцевых зерен: постоянная формы (отношение площади к периметру S/P), площадь S, периметр P, среднее значение выборки расстояний от центра до каждой точки периметра (Rmean), среднеквадратическое отклонение выборки расстояний от центра до каждой точки периметра (Rsco), среднеквадратическое отклонение выборки яркостной гистограммы (SKO), среднее значение выборки яркостной гистограммы (М) (табл. 1).

Таблица 1.

Информативные параметры пыльцевых зерен

Также было разработано программное обеспечение для автоматического нахождения данных параметров (рис. 2).

В результате проделанной работы был разработан алгоритм распознавания зерен пыльцы, полученных с помощью РЭМ. Были выведены информативные параметры разных типов пыльцевых зерен, разработана компьютерная программа для автоматизированного выявления информативных параметров разных типов зерен пыльцы, благодаря чему были найдены доверительные интервалы выявленных информативных параметров, необходимые для формирования фильтров при распознавании.

Рис. 2. Распознавание пыльцевого зерна

Благодарность. Автор благодарит профессора Г.В. Ломаева за научные консультации, организационную помощь и представленную возможность проведения экспериментов в руководимой им лаборатории

Источник: Материалы Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы сохранения генофонда медоносных пчел в современных условиях», посвященной 145-летию со дня рождения М.А. Дернова и состоявшейся в марте 2014 года в г. Кирове