Design and Fabrication of a New Image Processing-Based Sensor for Continuous Non-Invasive Monitoring of Cell Density
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 7
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-44-7_014
تاریخ نمایه سازی: 12 مرداد 1404
چکیده مقاله:
A new image-processing-based turbidity sensor has been designed, built, and evaluated for non-invasive, real-time cell growth monitoring. The sensor employs advanced turbidimetric measurement methods without traditional optical sensors and achieves greater measurement precision. The major steps in its development included sensor design, optimization of light transmittance, image processing software development, and sensor calibration. The sensor was validated using real-time monitoring of recombinant E. coli in High-Cell-Density Culture (HCDC) within a bioreactor. Calibration involved correcting light intensity for accurate culture monitoring and cross-referencing with offline biomass measurements. Capable of measuring up to ۵۲ g/L (OD۶۲۰=۱۱۶) of cell concentration without any sample pretreatment, the system is ideally suited for industrial bioreactors. This technology enhances bioprocess automation by providing accurate, real-time biomass measurements without dilution, offering a low-cost and scalable industrial solution.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Peyman Sazandehchi
Research Center of Science and Biotechnology, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
Asma Chegeni
Department of Biology, Faculty of Basic Science, Ale Taha Institute of Higher Education, Tehran, I.R. IRAN
Rassoul Khalilzadeh
Research Center of Science and Biotechnology, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
Ali Bahrami
Research Center of Science and Biotechnology, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :