[發(fā)明專利]基于智能手機的壓電基片上數(shù)字微流體運動軌跡分析方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202111676058.4
• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114519726A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 章安良
• 申請（專利權(quán)）人: 武夷學(xué)院
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/73;G06T7/90
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理有限公司 33226
• 代理人: 周玨

1.一種基于智能手機的壓電基片上數(shù)字微流體運動軌跡分析方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：構(gòu)建壓電基片上數(shù)字微流體運動軌跡分析裝置，其包括壓電基片、制作在所述的壓電基片的工作表面上的若干個叉指換能器、用于采集視頻的智能手機，所述的壓電基片的工作表面上具有一片供單液滴數(shù)字微流體運動的運動區(qū)域，所述的叉指換能器分布于所述的運動區(qū)域的周邊上，所述的智能手機的攝像頭正對所述的運動區(qū)域，所述的智能手機上安裝有用于分析數(shù)字微流體運動軌跡的應(yīng)用APP；

步驟2：使叉指換能器激發(fā)聲表面波驅(qū)動單液滴數(shù)字微流體在運動區(qū)域上運動，使智能手機采集單液滴數(shù)字微流體在運動區(qū)域上運動的視頻；

步驟3：在待分析的一段時間段內(nèi)任意選定兩個時刻輸入應(yīng)用APP，應(yīng)用APP實現(xiàn)數(shù)字微流體運動軌跡分析的過程為：

步驟3_1：在視頻中提取給定的兩個時刻的圖像；然后在每張圖像中提取一個僅包含運動區(qū)域的矩形區(qū)域，兩張圖像中的矩形區(qū)域的尺寸相同；

步驟3_2：計算每個矩形區(qū)域中的每個像素點的R顏色值、G顏色值和B顏色值的顏色均值，將第g個矩形區(qū)域中的第i個像素點的顏色均值記為Y_g(i)，然后根據(jù)每個矩形區(qū)域中的每個像素點的顏色均值，獲取對應(yīng)的對象集合，將第g個矩形區(qū)域?qū)?yīng)的對象集合記為P_g，對于第g個矩形區(qū)域中的第i個像素點，若該像素點的顏色均值小于顏色閾值，則將由該像素點在第g個矩形區(qū)域中的坐標(biāo)位置及顏色均值構(gòu)成的像素信息存儲于P_g中；再令Q_g＝P_g；其中，g為1或2，g為1時代表在前時刻的圖像中的矩形區(qū)域，g為2時代表在后時刻的圖像中的矩形區(qū)域，i為正整數(shù)，1≤i≤N_pi，N_pi表示每個矩形區(qū)域中的像素點的總個數(shù)，R_g(i)表示第g個矩形區(qū)域中的第i個像素點的R顏色值，G_g(i)表示第g個矩形區(qū)域中的第i個像素點的G顏色值，B_g(i)表示第g個矩形區(qū)域中的第i個像素點的B顏色值，Q_g為引入的中間集合，Q_g＝P_g中的“＝”為賦值符號；

步驟3_3：對于Q_g，將Q_g中存儲的縱坐標(biāo)以相同的只取一次的方式且按從小到大的順序排列構(gòu)成的集合表示為{y₀,y₁,…,y_N}；然后遍歷{y₀,y₁,…,y_N}中的每個縱坐標(biāo)，對于y_j，從Q_g中提取出縱坐標(biāo)為y_j的所有像素信息，對這些像素信息按橫坐標(biāo)從小到大的順序排列，將排列結(jié)果中橫坐標(biāo)連續(xù)相鄰的多個像素信息構(gòu)成一組，將橫坐標(biāo)獨立不存在連續(xù)相鄰的單個像素信息也構(gòu)成一組，將y_j所對應(yīng)的第k個組記為z_j,k；其中，y₀為最小縱坐標(biāo)，y₁為次小縱坐標(biāo)，y_N為最大縱坐標(biāo)，Q_g中存儲的各不相同的縱坐標(biāo)的總個數(shù)為N+1，j∈[0,N]，1≤k≤K，K表示總組數(shù)，K≥1；

步驟3_4：按先后順序遍歷{y₁,…,y_N}中的每個縱坐標(biāo)；將y₀所對應(yīng)的第1個組z_0,1作為y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組，并將z_0,1中的所有像素信息存儲于集合A_g,m中；將y₁所對應(yīng)的每個組與y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組進行相鄰性判別，對于y₁所對應(yīng)的第k個組z_1,k，若z_1,k與y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組中存在一個相同的橫坐標(biāo)，則判別z_1,k與y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組是相鄰的，并將z_1,k中的所有像素信息存儲于集合A_g,m中，同時將z_1,k作為y₁所對應(yīng)的相鄰性參考組；若z_1,k與y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組中不存在相同的橫坐標(biāo)，則判別z_1,k與y₀所對應(yīng)的相鄰性參考組是不相鄰的，并將z_1,k中的所有像素信息存儲于集合S_g,m中；按y₁所對應(yīng)的每個組的處理方式，按先后順序處理y₂,…,y_N各自所對應(yīng)的每個組；其中，m為正整數(shù)，m的初始值為1，m表示迭代次數(shù)，A_g,m和S_g,m均為引入的集合，初始值均為空集；

步驟3_5：統(tǒng)計集合S_g,m中的像素信息的總個數(shù)，若總個數(shù)大于設(shè)定個數(shù)閾值，則令m＝m+1，令Q_g＝S_g,m，再返回步驟3_3繼續(xù)執(zhí)行；若總個數(shù)小于或等于設(shè)定個數(shù)閾值，則執(zhí)行步驟3_6；其中，m＝m+1和Q_g＝S_g,m中的“＝”為賦值符號，設(shè)定個數(shù)閾值由運動區(qū)域上的單液滴數(shù)字微流體的直徑及智能手機的屏幕尺寸、分辨率、像素間距決定；

步驟3_6：若m＝1，則直接將A_g,1確認(rèn)為是在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的所有像素點的像素信息構(gòu)成的集合，再計算A_g,1中的最大橫坐標(biāo)與最小橫坐標(biāo)的平均值作為在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的中心位置的橫坐標(biāo)，計算A_g,1中的最大縱坐標(biāo)與最小縱坐標(biāo)的平均值作為在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的中心位置的縱坐標(biāo)；若m≠1，則先統(tǒng)計A_g,1,A_g,2,…,A_g,m各自中的像素信息的總個數(shù)，然后找出最大總個數(shù)對應(yīng)的集合，假設(shè)該集合為A_g,t，那么將A_g,t確認(rèn)為是在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的所有像素點的像素信息構(gòu)成的集合，再計算A_g,t中的最大橫坐標(biāo)與最小橫坐標(biāo)的平均值作為在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的中心位置的橫坐標(biāo)，計算A_g,t中的最大縱坐標(biāo)與最小縱坐標(biāo)的平均值作為在第g個矩形區(qū)域中識別的單液滴數(shù)字微流體的中心位置的縱坐標(biāo)；其中，t∈[1,m]，A_g,1表示第1次迭代時的A_g,m，A_g,2表示第2次迭代時的A_g,m，A_g,t表示第t次迭代時的A_g,m；

步驟4：重復(fù)執(zhí)行步驟3共Num次，每次在視頻中提取的兩張圖像的時刻與前一次在視頻中提取的兩張圖像的時刻不相同，經(jīng)過Num次執(zhí)行后共得到2×Num個中心位置，應(yīng)用APP根據(jù)這些中心位置得到壓電基片上數(shù)字微流體的運動軌跡；其中，Num＞1。