[發(fā)明專利]一種微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng)有效
申請?zhí)枺?/td> | 201710368575.2 | 申請日: | 2017-05-23 |
公開(公告)號: | CN107103604B | 公開(公告)日: | 2018-11-13 |
發(fā)明(設計)人: | 蔣天倫;王侃;陳良一 | 申請(專利權)人: | 重慶天之助生物科技有限公司 |
主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/62;G06K9/62;G01N15/00;G01N15/10 |
代理公司: | 重慶信航知識產(chǎn)權代理有限公司 50218 | 代理人: | 穆祥維 |
地址: | 400000 重慶市大渡口區(qū)*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 一種 微粒子 色度 自動 聚類分析 系統(tǒng) | ||
1.一種微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:包括大面積彩色微粒子平面圖像采集系統(tǒng),及微粒子色度聚類計數(shù)系統(tǒng);
所述大面積彩色微粒子平面圖像采集系統(tǒng),包括大視場顯微系統(tǒng)、大靶面相機;大視場顯微系統(tǒng)和大靶面相機有機集成,所述大視場顯微系統(tǒng)將大面積彩色微粒子成像于大靶面相機的圖像傳感器,大靶面相機將圖像傳感器接收的光學信號轉換成計算機圖像;
所述微粒子色度聚類計數(shù)系統(tǒng)對前述圖像進行微粒子圖像分割、色度識別并依據(jù)微粒子的色度進行聚類統(tǒng)計,輸出大面積內彩色微粒子的統(tǒng)計信息供分析使用,所述微粒子色度聚類計算系統(tǒng)包括圖像空間轉換模塊,其將獲取的計算機圖像從RGB空間轉換到HSV空間;圖像預處理模塊,將獲取的計算機圖像進行去除本底背景顏色,以及去除計算機圖像中邊緣區(qū)域亮度低的部分;微粒子檢測模塊,其用于檢測微粒子在計算機圖像中的位置;微粒子聚類模塊,其用于統(tǒng)計計算機圖像中微粒子連通區(qū)域的個數(shù),并根據(jù)單個微粒子所占像素面積、連通區(qū)域的像素面積,計算每個連通區(qū)域中微粒子的個數(shù),對已檢測到的微粒子進行色度提取計算,且所述微粒子聚類模塊對于已檢測到的微粒子區(qū)域像素色度的均值,包括H分量和S分量,依據(jù)H分量和S分量數(shù)值分配組合對大面積范圍內彩色微粒子進行聚類統(tǒng)計;輸出模塊,其用于對圖像中微粒子進行統(tǒng)計結果顯示及保存;
所述圖像預處理模塊是利用獲取計算機圖像時所采用光源的H分量范圍對計算機圖像進行顏色開窗操作,實現(xiàn)去除本底背景顏色;設置所采用光源的V分量上的亮度閾值,去除計算機圖像中邊緣區(qū)域亮度低的部分,保留所需的中間圖像,通過對中間圖像去噪及銳化處理,根據(jù)灰度、色度特征把微粒子從背景中分離出來。
2.如權利要求1所述的微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:所述的大面積彩色微粒子平面圖像采集系統(tǒng),采集面積不小于1000000μm2,微粒子粒徑不大于100μm;所包括的大視場顯微系統(tǒng),其物方視場不小于1000000μm2;所包括的大靶面相機成像靶面對角線尺寸不小于25400μm,光譜響應范圍為:400‐1000nm。
3.如權利要求1所述的微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:所述的大面積彩色微粒子平面圖像采集系統(tǒng),還包括自動對焦機構,達到彩色微粒子快速精確對焦成像效果,通過控制Z軸電機帶動成像物鏡上下運動,改變物距實時成像,提取計算機圖像有效區(qū)域和對焦窗口,轉換成灰度圖像,再通過中值濾波去噪及圖像銳化增強處理;將對焦區(qū)域內微粒子邊緣灰度梯度值作為清晰度計算評價函數(shù);先用Z軸電機大步長搜索得出整個行程內對焦評價函數(shù)值的最大值,搜索清晰度是否為最大值,是,則確定最佳對焦范圍,再進行小步長搜索;確定清晰度值是否最大,是,則完成對焦。
4.如權利要求1所述的微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:所述的大面積彩色微粒子平面圖像采集系統(tǒng),還包括樣品自動掃描機構,通過控制X/Y軸電機運動,實現(xiàn)陣列式樣品檢測池的圖像掃描采集,達到微粒子高標本快速檢測的效果。
5.如權利要求4所述的微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:陣列式樣品檢測池,包括2個以上的樣品檢測杯,每個樣品檢測杯容量不低于10μL,樣品檢測池內所有樣品檢測杯的內底部在同一平面。
6.如權利要求1所述的微粒子色度自動聚類分析系統(tǒng),其特征在于:所述微粒子檢測模塊采用距離變換,分水嶺分割算法和形態(tài)學分割相結合的方法,使得粘連微粒子能夠完全準確的分割出來。
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