一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法及系统与流程

本申请涉及微生物，尤其涉及一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法及系统。

背景技术：

1、红曲菌发酵过程是生产红曲米、红曲霉素和其它食品和生物活性化合物的关键步骤。红曲菌发酵涉及的微生物污染控制是确保产品质量、安全性和疗效的重要环节。微生物污染可能导致产品品质不稳定，甚至产生有害的次级代谢产物，如黄曲霉毒素，这对人体健康具有潜在的危害。微生物污染控制在红曲菌发酵过程中尤为重要，因为红曲产品广泛应用于食品和医药行业，其安全性直接影响到消费者的健康。因此，控制发酵过程中的微生物污染不仅关系到产品的质量和安全，还关系到生产效率和经济效益。目前，红曲菌发酵过程中的微生物污染控制技术主要包括使用无菌操作条件、控制发酵环境的温度和湿度、以及添加抗生素或其他抗微生物剂等。这些方法通过创造不利于外来微生物生存和繁殖的环境，或直接抑制污染微生物的生长来实现控制目的。然而，这些现有技术存在一些问题，如高成本、对环境可能造成的负面影响以及长期使用抗生素可能导致抗药性微生物的出现。

2、针对上述问题，目前的改进方法包括开发新型的天然防腐剂或生物防腐技术，使用竞争性微生物菌种来抑制有害微生物的生长，以及通过基因工程改造红曲菌，增强其对污染微生物的抵抗能力。这些方法旨在减少对环境的影响，并降低生产成本。然而，这些解决方案也有其局限性。例如，天然防腐剂的抑菌范围和效力可能有限，竞争性微生物的使用需要精确控制发酵环境。

3、因此，亟需一种技术方案，从而能够提高控制精度，提高产品稳定性。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的不足，本申请实施例提供了一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法及系统。本申请解决了现有技术控制精度差，产品稳定性低等技术问题。

2、本申请实施例提供了一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法，包括：对发酵前的发酵设备和发酵环境进行次氯酸钠消毒和紫外线照射；基于安全系数将发酵罐设计为密闭或半密闭；其中所述安全系数的计算方法包括：其中，s表示罐体设计安全性和可靠性的安全系数，f表示材料的抗压强度，ptest表示测试时内部压力，patm表示外部大气压力，twall表示罐壁厚度，p表示每批次原料的体积，r表示物料体积增长率，t表示每批次的时间间隔；以及实时监测发酵过程中的关键参数，所述关键参数用于传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略。

3、一种可以的实现方式中，其中实时监测发酵过程中的关键参数，所述关键参数用于传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略包括：通过传感器实时监测发酵罐内的生化指标，以得到第一参数；使用高分辨率显微镜实时采集发酵物体的图像，所述图像用于进行图像识别，以得到第二参数；将第一参数与第二参数融合，以得到关键参数；以及将关键参数传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略。

4、一种可以的实现方式中，其中使用高分辨率显微镜实时采集发酵物体的图像，所述图像用于进行图像识别，以得到第二参数包括：利用数据增强技术,所述数据增强技术包括随机放缩、裁剪、平移、剪切和色度调整中的一个或多个，以扩大图像数量；将数据增强后的图像输入预训练主干网络，以得到第一特征图；通过原型图像分支技术和系数分支技术处理得到的第一特征图，以得到目标数量个原型图像和权重系数；利用线性矩阵算法结合原型图像和权重系数，以生成包括目标的位置、分类和像素级目标区域的预测结果；采用预设算法结合原型图像和权重系数生成实例掩码，以区分检测目标与背景；以及将所述预测结果与所述实例掩码进行拼接，以得到第二参数。

5、一种可以的实现方式中，其中将数据增强后的图像输入预训练主干网络，以得到第一特征图包括：使用transformer模块对数据增强后的图像进行特征提取，所述特征提取的结果用于输入fpn网络进行特征融合，以得到第一特征图；其中所述特征融合算法包括：mc(f)＝σ(mlp(avgpool(f))+mlp(maxpool(f)))，其中，f表示特征提取的结果，mc(f)表示第一特征图，σ表示激活函数。

6、一种可以的实现方式中，其中将数据增强后的图像输入预训练主干网络，以得到第一特征图包括：使用transformer模块对数据增强后的图像进行特征提取，所述特征提取的结果用于输入fpn网络进行特征融合，以得到第一特征图；其中所述特征融合算法包括：ms(f)＝(f7×7(avgpool(f)⊕maxpool(f)))，其中，f表示特征提取的结果，ms(f)表示第一特征图，⊕表示拼接操作，f7×7表示7×7的卷积层。

7、一种可以的实现方式中，其中采用预设算法结合原型图像和权重系数生成实例掩码，以区分检测目标与背景包括：m＝σ(p·ct)，其中，m表示实例掩码，p表示原型图像生成的特征张量，c表示对应的权重系数，t表示转置操作。

8、一种可以的实现方式中，其中将第一参数与第二参数融合，以得到关键参数包括：将第一参数和第二参数填入提示词模板，以得到目标提示词；以及将目标提示词输入大语言模型，以对关键参数进行补全。

9、一种可以的实现方式中，其中将关键参数传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略包括：当关键参数的数值高于目标阈值时，引入具有拮抗效应的微生物，以通过产生抗生素或竞争营养物来抑制或杀死污染微生物。

10、本申请实施例还提供了一种红曲菌发酵过程中的微生物污染控制系统，包括：消毒模块、发酵罐模块和控制模块；其中，所述消毒模块用于对发酵前的发酵设备和发酵环境进行次氯酸钠消毒和紫外线照射；所述发酵罐模块用于基于安全系数将发酵罐设计为密闭或半密闭，以减少外部微生物的侵入；以及所述控制模块用于实时监测发酵过程中的关键参数，所述关键参数用于传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略。

11、本申请实施例还提供了一种红曲菌发酵过程中的微生物污染控制设备，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述实施例所述的方法。

12、通过如上所提供的一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法、系统及设备，本申请实施例通过引入基于机器学习的中控系统，能够提高控制精度，提高产品稳定性。

技术特征：

1.一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，其中实时监测发酵过程中的关键参数，所述关键参数用于传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略包括：

3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，其中使用高分辨率显微镜实时采集发酵物体的图像，所述图像用于进行图像识别，得到第二参数包括：

4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，其中将数据增强后的图像输入预训练主干网络，得到第一特征图包括：

5.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，其中将数据增强后的图像输入预训练主干网络，得到第一特征图包括：

6.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，其中采用预设算法结合原型图像和权重系数生成实例掩码，以区分检测目标与背景包括：

7.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，其中将第一参数与第二参数融合，以得到关键参数包括：

8.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，其中将关键参数传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略包括：

9.一种红曲菌发酵过程中的微生物污染控制系统，其特征在于，包括：消毒模块、发酵罐模块和控制模块；其中，

10.一种红曲菌发酵过程中的微生物污染控制设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8所述的方法。

技术总结本申请公开了一种红曲菌发酵过程中的微生物污染的控制方法及系统，涉及微生物技术领域，所述方法包括：对发酵前的发酵设备和发酵环境进行次氯酸钠消毒和紫外线照射；基于安全系数将发酵罐设计为密闭或半密闭，以减少外部微生物的侵入；以及实时监测发酵过程中的关键参数，所述关键参数用于传输至中控系统，以选择当前微生物污染控制策略。通过本申请的方案，能够提高控制精度，提高产品稳定性。技术研发人员：胡学民,伍七林,伏雪受保护的技术使用者：西藏红曲生物股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12