黄曲霉毒素的检测方法研究

黄曲霉毒素B检测试剂盒操作办法

黄曲霉毒素B检测试剂 盒操作办法 文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）

黄曲霉毒素B1检测试剂盒操作方法2/50ppb 一、样品的准备/萃取 1.获取具有代表性的样品，使用Romer系列II型研磨机研磨，使至少95%的研磨样品能够通过20目筛网，彻底混合并对样品进行二次取样。 2.称取4g研磨样品于干净并可密封的广口瓶中。加入20mL70/30（v/v）甲醇/水萃取溶液并密封广口瓶。注意：样品与萃取溶液比例应为1：5（w:v），振荡或均质3分钟。 3.静置样品，用滤纸过滤萃取上清液，收集待检滤液。 4.用提供的分析缓冲液对滤液进行1：2稀释。例如，将50μL待检滤液加入50μL分析缓冲液中，混匀准备进行随后检测。 二、检测步骤 1．将适量的标记颜色的稀释孔条放入微孔板架上，稀释条孔的数目需使每个标准品 （0,2,5,20&50ppb）或样品能够对应一个稀释孔。 2．将等量的有抗体包被的微孔条放入微孔板架上，未使用的有抗体包被的微孔条需放回装有干燥剂的原铝箔袋内并密封保存。 3．按照240μL/孔或2mL/条的体积计算所需的酶联偶合物用量。从绿色瓶盖的瓶中量取所需用量的酶联偶合物至一个酶联偶合物试剂槽中（如多道移液器所用的试剂槽）。使用8道移液枪移取100μL酶联偶合物至每个稀释孔中。 4．使用单道移液枪，移取50μL标准品和样品至已装有100μL酶联偶合物的稀释孔中。用移液枪反复吸送3次以充分混合孔中液体。每当移取一个标准品或样品时，单道移液枪必需更换上新吸头。注意确保最后将吸头中的液体排空。

5．使用换有全新吸头的8道移液枪，快速移取每个稀释孔中的液体各100μL至相应的有抗体包被的微孔中。室温下放置15分钟。注意不要摇动微孔板去混匀孔中液体，以免引起孔与孔之间的污染。 6．将孔中的液体甩入水槽中，用去离子水或蒸馏水冲洗每个孔，然后将微孔中的水甩入水槽中。如此方式反复冲洗5次。注意在冲洗过程中不要将微孔条从微孔板架上取下，每条微孔条带应被固定在微孔板架上。 7．冲洗完毕后，将几张吸水纸巾放置在平整的桌面上，使微孔板倒置扣击纸面，以尽可能地将残留的水分排出。用干布或纸巾擦干微孔板底反面的水珠。 8．按照120μL/孔或1mL/条的体积计算所需的底物用量。从蓝色瓶盖的瓶内量取所需用量的底物至一个底物试剂槽中（例如适用于8道移液枪的试剂槽中），使用8道移液枪移取100μL底物至每个微孔中，室温下放置5分钟。 9．按照120μL/孔或1mL/条的体积计算所需的终止液用量。从红色瓶盖的瓶中量取所需用量的终止液至一个终止液试剂槽中（例如适用于8道移液枪的试剂槽中），使用8道移液枪依序（顺序与加入底物的顺序相同）向每个微孔中加入100μL终止液终止反应。颜色应由蓝变黄。 10．用酶标仪在450nm滤镜及示差滤镜630nm下读取结果，记录每个微孔的吸光度OD 值。注意在读取数据前，微孔中应没有气泡，否则将影响分析结果。 三、试剂盒提供材料 96孔（12X8）抗体包被的微孔板（铝箔袋封装） 96孔（12X8）绿色稀释微孔板（标记颜色） 5瓶黄曲霉毒素标准品，各1.5mL(0,2,5,20&50ppb) 1瓶25mL黄曲霉毒素酶联偶合物（绿色瓶盖） 1瓶15mL底物溶液（蓝色瓶盖）

黄曲霉毒素B检测试剂盒操作方法

黄曲霉毒素B1检测试剂盒操作方法2/50 ppb 一、样品的准备/萃取 1. 获取具有代表性的样品，使用Romer 系列II型研磨机研磨，使至少95%的研磨样品能够通过20目筛网，彻底混合并对样品进行二次取样。 2. 称取4g 研磨样品于干净并可密封的广口瓶中。加入20mL 70/30（v/v）甲醇/水萃取溶液并密封广口瓶。注意：样品与萃取溶液比例应为1：5（w:v），振荡或均质3分钟。 3. 静置样品，用滤纸过滤萃取上清液，收集待检滤液。 4. 用提供的分析缓冲液对滤液进行1：2稀释。例如，将50μL待检滤液加入50μL分析缓冲液中，混匀准备进行随后检测。 二、检测步骤 1．将适量的标记颜色的稀释孔条放入微孔板架上，稀释条孔的数目需使每个标准品（0, 2, 5, 20 & 50ppb）或样品能够对应一个稀释孔。 2．将等量的有抗体包被的微孔条放入微孔板架上，未使用的有抗体包被的微孔条需放回装有干燥剂的原铝箔袋内并密封保存。 3．按照240 μL/孔或2 mL/条的体积计算所需的酶联偶合物用量。从绿色瓶盖的瓶中量取所需用量的酶联偶合物至一个酶联偶合物试剂槽中（如多道移液器所用的试剂槽）。使用8道移液枪移取100μL酶联偶合物至每个稀释孔中。 4．使用单道移液枪，移取50μL标准品和样品至已装有100μL酶联偶合物的稀释孔中。用移液枪反复吸送3次以充分混合孔中液体。每当移取一个标准品或样品时，单道移液枪必需更换上新吸头。注意确保最后将吸头中的液体排空。 5．使用换有全新吸头的8道移液枪，快速移取每个稀释孔中的液体各100μL至相应的有抗体包被的微孔中。室温下放置15分钟。注意不要摇动微孔板去混匀孔中液体，以免引起孔与孔之间的污染。 6．将孔中的液体甩入水槽中，用去离子水或蒸馏水冲洗每个孔，然后将微孔中的水

Matlab做图像边缘检测的多种方法

Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像

图像边缘检测方法比较研究

图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法

行人检测与跟踪国内外研究现状

行人检测与跟踪国内外研究现状 1.2行人检测与跟踪国内外研究现状 视觉跟踪和目标检测是计算机视觉领域内较早开始的研究方向。经过几十年的积累，这两个方向已经取得了显著的发展。然而，很多方法只是在相对较好地程度上解决了一些关键问题。并且仍旧有不少一般性的关键问题未得到有效的解决。国内外很多研究机构都在致力于研究和发展这两个方向。近些年这两个方向持续发展，涌现了很多比较优秀的方法。国外的很多大学和研究机构（如卡内基梅隆大学、南加州大学和法国国家计算机科学与控制研究所等）都有计算机视觉小组，长期地研究视频跟踪和目标检测。国内的很多大学和研究所等（如清华大学、上海交大和自动化所等）也有相关的研究小组，并取得了一些优秀的研究成果。 1.2.1行人检测技术国内外研究现状 中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。但是该方法只能检测出运动的行人。 西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。 上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构建,模型求解也比较复杂。 目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在

噪音检测报警系统的设计与研究毕业设计DOC.doc

噪音检测报警系统的设计与研究 学生：XX 指导老师:XX 内容摘要：本文以AT89S52 单片机为控制核心,通过播音判断电路寻找广播间歇时段,实时采集噪声环境内的噪音信号,根据A/ D 转换后的噪音电平值计算出复杂环境下噪声信号的平均功率;根据噪声信号的功率大小自适应地控制大厅环境内的广播音量,实现了复杂噪声环境下自适应音量控制系统。该系统的硬、软件设计简单,性能良好,价格低廉。实验结果表明,该系统实现了预期功能,自适应效果良好,性价比较高,具有良好的推广价值。 关键词:语音判断噪音采集自适应音量控 AT89S52单片机

An adaptive volume cont rol AT89S52 MCU system based on noise collection is int Abstract：roduced. By looking forbroadcasting intermittent period using the voice judge circuit ,complicated noise signal at hall environment is sampledreal2time. Through A / D conversion and calculation ,the average power of noise signal can be measured. According tothe average power of noise signal ,an adaptive volume cont rol system at complicated noise environment is designed. Thedesign of hardware and sof tware is simple and cost performance is good. Experimental result s show that the whole system can adaptive adjust s volume according to the environment noise signal , and it s engineering value is good. Keywords：voice detection noise sampling adaptive volume cont rol AT89S52

2015版新药典黄曲霉毒素检测方案

2015年药典黄曲霉毒素测定法 本法系用高效液相色谱法测定药材及制剂中的黄曲霉毒素（以黄曲霉毒素B1、B2、G1和G2总量计），除另有规定外，按下列方法测定。 色谱条件与系统适用性试验以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂；以甲醇-乙腈-水（40:18:42）为流动相，流速0.8mL/min；采用柱后衍生法检测: 光化学衍生法：光化学衍生器（254nm. PriboFast-KRC光化学柱后衍生 器.Pribolab-MDU光化学柱后衍生器）；以荧光检测器检测，激发波长λex =360nm(或365nm)，发射波长λem =450nm。两个相邻色谱峰的分离度应大于1.5。 混合对照品溶液的制备：精密量取黄曲霉毒素混合标准品（黄曲霉毒素B1、B2、G1、G2标示浓度分别为1.0μg/m L、0.3μg/m L、1.0μg/m L、0.3μg/m L、）0.5mL，置10mL于量瓶中，用甲醇稀释至刻度，作为储备液。精密量取储备液1mL，置25mL量瓶中，用甲醇稀释至刻度，即得。(Pribolab STD#1082-2 AFT混合标准品：AFT B 1 和AFT G 1：1.0μg/mL，AFT B 2 和AFT G 2 ：0.3μg/mL ） 供试品溶液的制备： 1. 取供试品粉末约15g(过二号筛)，精密称定，加入氯化钠3g，置于均质瓶中，精密加入精密加入70%甲醇溶液75mL，高速搅拌2分钟（搅拌速度大于11,000r/min, ? 真菌毒素等物质的高效粉碎、萃取，保证检测结果的准确性和精确度。 粉碎样品在不锈钢杯中通过电机旋转驱动刀同时进行劈裂、碾碎、掺合等过程。使物料搅拌粉碎,转速高达22000以上,全金属机身和不锈钢杯子,抗有机溶剂的腐蚀,可以实现在2-3分钟高效实现真菌毒素的均质、萃取等关键环节。 优点： ●高速震荡3分钟即可完成整个真菌毒素及 其他物质的萃取过程； ●转速两档可调，低速12000r/min， 高速22000r/min； ●全金属机身，不锈钢材质，抗有机溶剂腐蚀； ●可广泛应用于食品检验、科学研究、医学治疗、化工制药等行业； ●本机构造方面均合于无菌操作的要求； ●通过CE认证。 应用:

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日

题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。

基于hough变换的防噪声快速圆检测方法研究

基于hough变换的防噪声快速圆检测方法研 究 摘要：传统的hough变换在进行圆检测存在诸多问题，如计算量大、存储空间大、对于需要使用导数或梯度信息的算法而言，往往对图像中的噪声比较敏感等问题。本文针对传统hough变换的缺点提出一种基于hough变换防噪声圆检测方法，本方法在有噪声的图像中也能够快速准确的检测出圆的位置。 关键字：hough变换；圆检测；形态学；防噪声。 1引言 Hough变换是图像处理中的一个经典的检测几何图形的算法，而在一维几何图形其检测上的效果相当明显。但它在检测圆形上，计算量就会变得很大。而且在一定的条件下，不能有效防止噪声的干扰导致检测的鲁棒性低。针对这些问题在秦开怀等提出了一种基于hough变换的圆检测做了一些改进，先利用Canny算子做边缘提取，得到闭合的轮廓曲线，再利用形状角对轮廓曲线进行粗分类，然后再利用hough变换进行圆（（x-a）2+（y-b）2=r2）检测，得到不错的效果。但是这种方法在有一定的噪声的图像中，检测的效果并不是很好。本文提出一种基于hough变换的防噪声快速圆检测方法，由于利用Canny算子在有噪声图像上做边缘提取效果并

不好。本文利用形态学防噪声的边缘提取这样在有效防止噪声的提取出有效的图像边缘；而利用传统hough变换进行圆（）检测，则需要在三维空间上去求最多个数的交点，这就要求在计算机中申请三维的计数器，从而使得计算量非常之大，对计算机配置要求很高。由于针对一些实际检测中我们大致可以事先预测检测圆的大小，所以本文先给定圆的半径，将三维的计算器变为二维，再来进行检测。这样有效的减少了计算量，并且检测精度也有一定的提高。 2、防噪声的形态学边缘提取 形态变换包括腐蚀与膨胀，形态学的其它运算都是由这两种基本运算复合而得到的，主要有开（ Open）、闭（ Close），闭- 开和开- 闭等复合形态运算。 又是由膨胀和腐蚀来定义的，而形态学的边缘提取可以通过开闭运算来得到，这样经过多次的开闭运算得到图像的边缘能够有效防止噪声的干扰。本文通过上述的思想提出了一种多尺度结构元抗噪形态边缘检测算法。算法是结合均值的思想，采用多个结构元再结合开闭操作提出了形态学边缘提取，可以在滤除不同类型和大小噪声同时，充分保持图像的各种细节。 3、基于hough变换的防噪声快速圆检测方法 Hough变换对圆的检测的基本思想是将图像空间中满足圆的基本几何条件的边缘点连接起来的一种方法，它将图

中国药典黄曲霉毒素检测过程有关问题解析

致力于打造高品质文档中国药典黄曲霉毒素检测过程有关问题解 析 黄曲霉毒素( aflatoxin，AF) 是由黄曲霉( asperillusflavus) ，寄生曲霉( asperillus parasiticus) 等真菌产生的一类分子结构相似的次级代谢产物，是一类毒性和致癌性很强的化合物，为第一类致癌物，是人类原发性肝癌的主要致病因素之一。中药材在生长和储存过程中，若环境条件适宜便会滋生霉菌从而产生黄曲霉毒素。目前黄曲霉毒素的检测方法主要有薄层色谱法、高效液相色谱法、酶联免疫法、液相色谱-质谱联用法等，中国药典20XX年版第二增补本采用高效液相色谱柱后衍生法测定。本文就中国药典黄曲霉毒素检验过程中常遇到的问题以及无衍生快速检测黄曲霉毒素的方法进行初步探讨。 1 仪器与试药 Agilent1200 型高效液相色谱仪; Pickering Vector-PCX 柱后衍生装置; Waters 含FLR 检测器的ACQUITYUPLC H-Class 系统; SB-5200D 超声清洗器( 宁波新芝生物科技有限公司) ; K2042 高速离心机( 美国Kingdom) ; AE-100 电子天平( 瑞士Mettler) 。免疫亲和层析柱( A、B、C 公司) ; 玻璃纤维滤纸( 北京中检维康科技有限公司) ; 黄曲霉毒素混合对照品溶液( 美国SUPELCO 公司，批号: LB74656，黄曲霉毒素G2、G1、B2、B1浓度分别为0.302、0.965、0.306、1.021 g /mL) 。甲醇、乙腈均为色谱纯，所用水为纯化水。地龙( 批号11008ZY04) 为汕头美宝制药有限公司提供; 陈皮( 批号110901) 为广州中一药业有限公司提供; 薏苡仁( 批号20XX0101B) 为广州市香雪制药股份有限公司提供; 柏子仁 A、B、C 分别购自广州大参林、广州同健和广州采芝林药店，批号自编。 2 方法与结果 2.1 供试品溶液的制备 取本品粉末约5 g( 过二号筛) ，精密称定，加入黄曲霉毒素( aflatoxin，AF) 是由黄曲霉( asperillusflavus) ，寄生曲霉( asperillus parasiticus) 等真菌产生的一类分子结构相似的次级代谢产物，是一类毒性和致癌性很强的化合物，为第一类致癌物，是人类原发性肝癌的主要致病因素之一。中药材在生长和储存过程中，若环境条件适宜便会滋生霉菌从而产生黄曲霉毒素。目前黄曲霉毒素的检测方法主要有薄层色谱法、高效液相色谱法、酶联免疫法、液相色谱-质谱联用法等，中国药典20XX年版第二增补本采用高效液相色谱柱后衍生法测定。本文就中国药典黄曲霉毒素检验过程中常遇到的问题以及无衍生快速检测黄曲霉毒素的方法进行初步探讨。 2.2 超高效液相色谱和荧光检测器无衍生法快速检测黄曲霉毒素 2.2.1 线性关系、检测限和定量限精密吸取黄曲霉毒素混合标准品溶液( 黄曲霉毒素B1浓度为102.1 ng /mL) ，分别加50%甲醇制成浓度为每毫升含AFB10.204 2、0.408 4、2.042 0、6.126 0、20.420 0ng 的标准品溶液，摇匀，即得。分别精密吸取对照品溶液2 L，注入色谱仪中，记录峰面积，以浓度( ng /mL) 为横坐标，积分值为纵坐标，绘制标准曲线，计算回归方程。结果表明 4 种黄曲霉毒素线性关系良好。按进样浓度分别为信噪比的3 ∶1 和10 ∶1 计算检测

图像边缘检测方法研究综述_段瑞玲

第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay　2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京　100084) 摘　要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing　100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1　引　言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2　图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.360docs.net/doc/0711139602.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。

噪声监测方法

噪声监测方法 环境噪声监测的目的和意义：及时、准确地掌握城市噪声现状，分析其变化趋势和规律；了解各类噪声源的污染程度和范围，为城市噪声管理、治理和科学研究提供系统的监测资料。 一、城市环境噪声测量方法 城市环境噪声监测包括：城市区域环境噪声监测、城市交通噪声监测、城市环境噪声长期监测和城市环境中扰民噪声源的调查测试等。 基本测量仪器为精密声级计或普通声级计。仪器使用前应按规定进行校准，检查电池电压，测量后要求复校一次，前后灵敏度不大于2dB，如有条件,可使用录音机、记录器等。 （一）城市区域环境噪声监测 布点：将要普查测量的城市分成等距离网格（例如500m×500m），测量点设在每个网格中心，若中心点的位置不宜测量（如房顶、污沟、禁区等），可移到旁边能够测量的位置。网格数不应少于100个。 测量：测量时一般应选在无雨、无雪时（特殊情况除外），声级计应加风罩以避免风噪声干扰，同时也可保持传声器清洁。四级以上大风应停止测量。 声级计可以手持或固定在三角架上。传声器离地面高1.2米。放在车内的，要求传声器伸出车外一定距离，尽量避免车体反射的影响，与地面距离仍保持1.2米左右。如固定在车顶上要加以注明，手持声级计应使人体与传声器距离0.5米以上。 测量的量是一定时间间隔（通常为5秒）的A声级瞬时值，动态特性选择慢响应。 测量时间：分为白天（6：00-22：00）和夜间（22：00-6：00）两部分。白天测量一般选在8：00-12：00时或14：00-18：00时，夜间一般选在22：00-5：00时，随地区和季节不同，上述时间可稍作更改。 测点选择：测点选在受影响者的居住或工作建筑物外1米，传声器高于地面1.2m以上的噪声影响敏感处。传声器对准声源方向，附近应没有别的障碍物或反射体，无法避免时应背向反射体，应避免围观人群的干扰。测点附近有什么固定声源或交通噪声干扰时，应加以说明。

黄曲霉毒素M1检测

黄曲霉毒素M1最近算是成大明星了，准备写个黄曲霉毒素M1分析方法总结，和大家一起探讨（持续更新）！ 1、结构及理化性质 不管三七二十一，还是先上个图： 先开个头，吃个饭回来写…… 为什么说黄曲霉毒素M1，都出现在与动物相关的产品中？ 黄曲霉毒素M1是黄曲霉毒素B1在动物组织内的代谢产物，并能够进入乳汁（牛奶？），因此大家看到的检测黄曲霉毒素M1都是检的“动物组织：如肝肾、乳腺”以及乳及其制品等”。 再来一个黄曲霉毒素B1代谢途径图，黄曲霉毒素B1在体内羟化形成黄曲霉毒素M1（左上，相机不好，照的效果不太好，大家见谅，有空补一个好点的图）。新图如下：

2、黄曲霉毒素M1的相关限量标准 食品中的限量标准以GB 2761—2011为准：规定如下：

注：上述限量的检测方法：婴幼儿配方食品按GB 5009.24 规定的方法测定，乳及乳制品按GB 5413.37（GB 541337-2010 食品安全国家标准乳和乳制品中黄曲霉毒素M1 的测定）规定的方法测定。 3、分析方法 黄曲霉毒素M1的分析方法主要包括：薄层色谱法；酶联免疫吸附法，免疫亲和柱净化荧光光度法，液相色谱法，液质联用法等。 3.1 薄层色谱法： GB 5009.24-2010 食品安全国家标准食品中黄曲霉毒素M1和B1的测定（用于替代“GB/T 5009.24-2003 食品中黄曲霉毒素M1与B1的测定”）为薄层色谱法： 适用范围：牛乳及其制品、奶油及新鲜猪组织（肝、肾、血及瘦肉）等食品中黄曲霉毒素M1 与B1 的测定。 原理：样品经提取、浓缩、薄层分离后，黄曲霉毒素M1 与B1 在紫外光（波长365nm）下产生蓝紫色荧光，根据其在薄层上显示荧光的最低检出量来测定含量。 3.2 酶联免疫吸附法ELISA 适用范围：ELISA适用于乳，乳粉和乳酪中黄曲霉毒素M1含量的测定。 原理：黄曲霉毒素M1偶联物包被在酶标板的小孔中，将含有黄曲霉毒素M1的样品或标准液和抗M1的抗体加入到小孔中，此事固相包被的黄曲霉毒素M1和样品、标准品中游离的黄曲霉毒素M1竞争性地与抗体进行反应。反应完全之后，用稀释过的清洗液洗小孔，将未反应的物质冲掉。再在小孔中加入过氧化物酶，温育后再次清洗，加入底物溶液，温育后产生蓝色，加入停止液，终止颜色反应，颜色变为黄色，用酶标仪在450nm处测定颜色的强度，黄曲霉毒素M1的浓度与颜色强度成反比关系。 3.3 免疫亲和柱净化高效液相色谱法 适用范围：乳，乳粉，低脂乳，脱脂乳，低脂乳粉，脱脂乳；乳粉中的黄曲霉毒素M1的最低检测限大约是0.1μg/kg，乳中的最低检测限大约是0.01μg/kg。 原理：亲和柱内含有的黄曲霉毒素M1特异性单克隆抗体交联在固体支持物上，含有黄曲霉毒素M1的样品通过免疫亲和柱时，抗体选择性的与黄曲霉毒素M1（抗原）结合，形成抗原抗体复合体。用水洗柱除去柱内杂质，然后用洗脱剂洗脱吸附在柱上的黄曲霉毒素M1，收集洗脱液。HPLC-FLD测定。 3.4 C18，硅胶柱净化高效液相色谱法

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学 专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班 学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日 题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] i且处在强度显著变化的位置上的点． ,[j 边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．

边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。 Roberts,Sobel,Prewwit是基于一阶导数的边缘检测算子，图像的边缘检测是通过2*2或者3*3模板作为核与该图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Laplace边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。Laplace算子的改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是拉普拉斯高斯（LOG）算子。前边介绍的边缘检测算法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数过零点。Canny算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。 1．3 边缘检测算法 对于边缘的检测常常借助于空域微分算子进行,通过将其模板与图像卷积完成。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘。灰度边缘是灰度值不连续(或突变) 的结果,这种不连续常可利用求一阶和二阶导数方便地检测到。已有的局部技术边缘检测方法,主要有一次微分(Sobel 算子、Robert s 算子等) 、二次微分(拉普拉斯算子等)。这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像,大多数提取算法均可以取得较好的效果。但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说,则效果不太理想。主要表现为边缘模糊、边缘非单像素宽、弱边缘丢失和整体边缘的不连续等方面。 用算子检测图像边缘的方法是用小区域模板对图像进行处理,即采用卷积核作为掩模模板在图像中依次移动,完成图像中每个像素点同模板的卷积运算,最终输出的边缘幅度结果可以检测出图像的边缘。卷积运算是一种邻域运算。图像处理认为:某一点像素的结果不但和本像素灰度有关,而且和其邻域点值有关。运用模板在图像上依此对每一个像素进行卷积, 即模板上每一个点的值与其在图像上当前位置对应的像素点值相乘后再相加,得出的值就是该点处理后的新值。 边缘检测算法有如下四个步骤：

机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪

机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，