摘要
本发明涉及一种基于滤波器阵列的单细菌光谱检测方法,通过设计一个5×5滤光片阵列覆盖614‑974nm光谱范围,结合超分辨率去马赛克技术,显著提高了成像分辨率。利用3D卷积神经网络模型分析重建后的三维高光谱数据,实现了单细菌水平上的高效、准确检测。该技术特别适用于食源性细菌的快速识别,提高了公共卫生和食品安全检测的效率。
技术关键词
光谱检测方法
卷积神经网络模型
去马赛克
滤光片阵列
超分辨率
3DCNN模型
像素点
食源性细菌
滤波器
微流控通道
食品安全检测
图像
显微镜物镜
数据立方体
双线性插值
成像
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学科知识图谱
卷积神经网络模型
样本
关系抽取算法
节点特征
蛋白酶
无损检测方法
活力
多源光谱数据融合
融合策略
表面缺陷诊断方法
变压器
卷积神经网络模型
变电站巡视系统
可见光图像
模型训练方法
深度学习模型
图像
注意力
非易失性存储介质
卷积神经网络模型
预测系统
非线性降维算法
子模块
采集海洋环境