[发明专利]全息设备和对象分类系统

说明书

提出了一种用于提取对象(106)的至少一个对象特性的设备，该设备包括：用于记录对象的全息图的光传感器(101)，以及处理单元(102)，该处理单元耦合至光传感器并被配置成用于从全息图中提取至少一个对象特性；其特征在于：处理单元被配置成用于从全息图的一部分中提取至少一个对象特性，而不重构对象的图像表示。进一步，提出了一种用于对对象(106)进行分类的设备(200)、一种用于标识对象的方法以及一种用于对对象进行分类的方法。

发明领域

本发明涉及针对粒子表征的设备和技术。特别地，本发明涉及无透镜设备。更特别地，本发明涉及针对流入粒子表征的流体设备。

发明背景

在数字全息显微学中，来自所照明对象的光波前信息被数字地记录为全息图。通过根据全息图重构对象的图像表示，可从该图像表示中提取对象的特性。然而，此种重构涉及很高的计算成本，这限制了对象表征的速度。

从全息图、明场图、或夫琅禾费(Fraunhofer)衍射图案中提取粒子和分布特性过去已经被研究并且一般通过应用涉及反转、非线性图案匹配、或执行图像分析分解的不同数字算法来解决。因为特殊功能的积分或快速傅立叶变换的广泛使用介入了大多数这些算法，因此当它们必须以高速来执行时，它们都遭受计算成本的大量增长。这严重地限制了高吞吐量应用中的实时粒子表征。

发明概述

本发明的目的是提供允许以低计算成本进行对象的快速和准确表征的设备和方法。

以上目的通过根据本发明的方法和设备来实现。

在本发明的第一方面，提出了用于提取对象的至少一个对象特性的设备，包括：配置成用于记录对象的全息图的光传感器；以及耦合至光传感器的处理单元，该处理单元被配置成用于从全息图中提取至少一个对象特性；其中处理单元被配置成用于仅从全息图的一部分中提取至少一个对象特性，而不重构对象的图像表示。

根据本发明的实施例，光传感器被配置成用于仅记录用于提取至少一个对象特性的那部分全息图。

根据本发明的实施例，光传感器包括用于记录全息图的该部分的单行光记录元件。

根据本发明的实施例，光传感器包括彼此交叉由此形成十字形的两行光记录元件。

根据本发明的实施例，处理单元包括被校准用于提取至少一个对象特性的机器学习组件，诸如举例而言人工神经网络。

根据本发明的实施例，处理单元包括被校准用于提取至少一个对象特性的支持矢量机。

根据本发明的实施例，记录全息图并提取至少一个对象特性包括接收全息图的光并使用直接收到的光来确定至少一个对象特性，而不将光转换为电信号。

根据本发明的实施例，光传感器被配置成记录全息图的光的强度和相位。处理单元随后被配置成使用所记录的强度和相位来提取至少一个对象特性。

根据本发明的实施例，光传感器包括用于记录全息图的光耦合元件，例如，光栅耦合器。

根据本发明的实施例，至少一个对象特性包括对象大小和/或对象类型和/ 或对象内部结构和/或对象均匀性。

根据本发明的实施例，对象是生物细胞。

根据本发明的实施例，至少一个对象特性包括细胞大小和/或细胞核大小和/或细胞类型和/或细胞内部结构和/或细胞均匀性。

根据本发明的实施例，对象是红细胞或白细胞或循环肿瘤细胞。

根据本发明的实施例，处理单元是光子集成电路。根据本发明的实施例，处理单元包括光子组件。

根据本发明的实施例，该设备进一步包括流体通道，例如微流体通道。在此种实施例中，光传感器被放置成使得流体通道中的所照明对象的全息图可被光传感器记录或捕捉。