基于机器学习量化贻贝幼虫附着的防污表面评价新方法(SLAM)

为解决防污涂料开发中传统野外测试耗时且不可控的问题，来自XX的研究人员开发了贻贝幼虫附着检测法(SLAM)。该方法通过高密度贻贝幼虫在测试表面的附着行为评估防污性能，结合色彩阈值分割与机器学习算法实现自动化计数，能精准区分配方差异微小的涂层，为材料筛选提供高效解决方案。

　　

防污涂料开发亟需高效的性能评估手段。由于大型生物污损往往始于幼虫阶段，能阻止水生幼虫附着的涂层备受关注。传统野外测试存在周期长、可控性差等缺陷。本研究创新性地提出贻贝幼虫附着检测法(Settlement of Larvae Assay using Mussels, SLAM)，作为材料进入野外测试前的筛选工具。该方法将高密度贻贝幼虫暴露于浸没的测试表面，通过量化附着幼虫数量来评估防污性能。实验证明，SLAM可灵敏区分配方差异细微的涂层。

为实现高密度幼虫附着的快速量化，研究团队开发了自动化计数系统：采用色彩阈值分析识别幼虫团块，结合机器学习算法检测非聚集幼虫。这种"混合"分析方法在保持人工计数准确度的前提下，将检测效率提升数个数量级，为防污材料的智能化评价提供了新范式。