近期，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所研究員李備團隊與長光辰英工程化團隊負責研制的中國科學院戰略性先導科技專項（A類）子課題——深海微生物原位分選儀，完成結題驗收工作。
深海蘊含著豐富、鮮為人知的微生物及其他物質資源，具有高壓、高鹽度、低溫等特點，被認為是極端環境。研究在這種環境下生存的微生物可以幫助我們理解生命的極限。目前，90%的微生物因脫離原位環境等原因而不可培養。深海微生物研究面臨采集、培養、物種鑒定和數據分析等多重難題。
該團隊基于拉曼、光鑷和微流控技術，研發出能夠原位、實時、快速檢測并分選深海微生物的儀器設備，突破了拉曼檢測技術和光鑷分選技術在1500米級深海的應用，實現了對深海微生物的原位拉曼檢測與光鑷分選，填補了國內外應對深海極端環境原位檢測與分選深海微生物設備的空白。
該團隊研制的深海微生物原位分選儀專用的干-濕艙組合艙體，解決了耐高壓藍寶石舷窗與分選儀光學系統的結構兼容性問題等較多深海環境下檢測設備面臨的工程問題。2024年6月，深海微生物原位分選儀搭載“探索二號”TS2-38-1航次，在我國南海某海域完成1500米級海試試驗。
在項目研制過程中，該團隊攻克了多項適用于深海微生物原位識別、檢測、分選和分析的關鍵技術。一是模擬1500米海域水體，研制專用型多波段顯微物鏡，為深海微生物的高分辨率、寬視場成像奠定基礎。團隊模擬我國南海1500米海域水體環境數據，結合設備舷窗形變數據，研制出專用型多波段顯微物鏡，突破了深海環境下長工作距離、高數值孔徑和寬波段的顯微成像技術。該物鏡的透過率達86%，工作距離達8mm，達到國際同類產品的最高水平，為深海微生物的高分辨率、寬視場成像奠定了基礎。二是借助深度學習算法，成功應對深海數據稀缺和信噪比低的挑戰，為深海微生物原位檢測與分選提供了支持。團隊結合深海微生物原位分選需求，引入深度學習中的漸進式生成對抗網絡和殘差神經網絡算法，解決了深海極端環境下數據稀缺和信噪比低等問題，為深海微生物的原位檢測與分選提供了智能化支持。
該團隊初步嘗試了對未知深海微生物的原位探測和分選，積累了深海微生物原位檢測設備開發的理論研究經驗、工程開發經驗和海試測試經驗，為持續深耕深海微生物原位檢測和分選工作提供了理論支撐，并為深海微生物資源的開發和利用提供了技術支持。
深海微生物原位分選儀布放現場
深海微生物原位分選儀
深海微生物原位分選儀海試
多波段長工作距離專用物鏡
深度學習模型框架
本文鏈接：1500米級深海微生物原位分選儀成功研制http://m.lensthegame.com/show-12-633-0.html
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