菌落总数是食品卫生中重要的安全卫生指标，表示食品受细菌污染的程度。现阶段，在我国的食品安全监督管理中，会对抽检样品的菌落总数、大肠菌群、霉菌、酵母菌含量进行检验，平板计数法是当前最为常用的计数方法。

(相关资料图)

传统的平板计数法多是以人工计数为主，普遍具有耗时长、易错计、样本量大、手写记录繁琐、重合或黏连菌落难以准确计数、杂质容易干扰结果、计数过程异味大且频繁接触易造成人员感染等弊端。

为了解决传统菌落计数的诸多弊端，泰林生物（300813）全自动菌落计数工作站SCW-160运用AI技术与菌落计数相结合，开创菌落计数自动化和数字化新时代。

全自动菌落计数工作站SCW-160是集恒温培养箱、菌落全自动计数判读于一体的智能工作站。产品基于菌落动态生长形态学变化自主研发高准确率AI智能算法，利用计算机视觉与神经网络算法技术实现批量化平板培养并获得精确的菌落计数结果。其颠覆性的创新技术为实验室菌落计数打开新篇章。

神经网络算法

利用神经网络对候选菌落目标的时域信息进行建模，实时判断菌落生长规律，更快更准确的确认菌落目标，排除标记及杂质等干扰目标，实现精确计数。

多时相的配准技术

系统采用多时相的配准技术，还原平皿因移动抓取或人工干预挪动带来的空间位置变化。

上图是配准和无配准情况下的效果对比。

视觉动态监测技术

基于时差成像AI分析技术通过对菌落动态生长形态学变化实现自动分割黏连或连片菌落，标注菌落轮廓，自动剔除颗粒、杂质，准确识别边缘菌落，菌落一旦出现就会被识别和计数。

例如奶制品中对于霉菌的计数比较困难，霉菌生长后期会出现大面积黏连连片情况甚至将培养基全部覆盖，传统的先培养后计数的方式无法对这种样本进行准确计数，全自动菌落计数工作站可以实现边培养边计数，在霉菌生长初期尚未连片时就已经完成计数，即使生长后期也可以保留正确的计数结果。又例如一些需要将食品粉末与培养基混合进行制备的样本中，食品粉末会影响干扰菌落计数，全自动菌落计数工作站基于菌落动态生长形态学变化而开发的AI智能算法可以准确区分生长中的菌落和不生长的杂质，自动剔除颗粒、粉末，自动排除干扰，实现精确计数。

菌落计数工作站具有特定微生物鉴别功能，国家标准《食品卫生微生物学检验》（GB/T4789）及《食品中致病菌限量》（GB29921）等相关法规规定对食品致病菌如沙门氏菌、单增李斯特菌、大肠埃希菌O157、金黄色葡萄球菌、副溶血性弧菌等进行检测与计数，使用菌落计数工作站即可轻松做到对上述菌种识别与计数。

泰林生物致力于成为优秀的生命科学系统解决方案专业提供商，为应对微生物检测实验室数字化、智能化的需求与挑战，泰林生物通过人工智能、新型传感器等创新技术不断革新传统微生物检测方法，开发自动化、数字化、智能化的新型设备，应用至无菌检测、生物负载和环境监测等多个领域。通过构建系统化物联网平台，实现实验室设备与实验室信息管理系统（LIMS）的即时通讯和信息互联，保障检测结果的准确性与数据可追溯性，打造无人干预的数字化智能实验室。