[发明专利]一种基于机器学习的显微镜细胞载玻片扫描自动聚焦方法

摘要

一种基于机器学习的显微镜细胞载玻片扫描自动聚焦方法，本发明涉及基于机器学习的显微镜细胞载玻片扫描自动聚焦方法。本发明的目的是为了解决现有聚焦速度慢、计算量大、计算速度慢的问题。具体过程为：一、开始；二、根据载玻片情况选择螺旋扫描、蛇形扫描或随机蛇形扫描以及待扫描区域的数量；三、计算出低灰度值统计法的阈值、门限和三个步长大小；四、按照选择扫描方式控制载物平台沿XY轴移动到下一个待采集图像区域；五、控制载物平台到达焦点；摄像头采集当前区域图像；六、判断采集当前区域图像数量是否满足步骤二中待扫描区域的数量，若满足，则执行七，若没满足，则执行四；七、结束。本发明应用于显微镜聚焦领域。

主权项

1.一种基于机器学习的显微镜细胞载玻片扫描自动聚焦方法，其特征在于一种基于机器学习的显微镜细胞载玻片扫描自动聚焦方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、开始；步骤二、根据载玻片情况选择螺旋扫描、蛇形扫描或随机蛇形扫描以及待扫描区域的数量；步骤三、在进行载玻片全片扫描前，通过控制载物平台按步骤二选择的扫描方式沿XY轴移动，在载玻片上随机选择至少5个区域采样，每个区域通过聚焦得到一张最清晰照片，然后根据5张最清晰照片计算出低灰度值统计法的阈值、变步爬山法的门限和控制载物平台沿Z轴移动的三个步长大小，三个步长分别为：最小步长s1，小步长s2，大步长s3；并控制载物平台移动到载玻片中心点；具体过程为：步骤三一、通过控制载物平台沿Z轴移动到载玻片，设定为起始位置，从起始位置开始搜索，找到一张最清晰的图像，继续将载物平台上升移动，直到图像完全模糊，然后用电子显微镜最小有效步长S控制载物平台沿Z轴向下移动一个最小有效步长S的距离，并采集每次移动后的图像，直到图像完全模糊即可停止移动，共采集N幅图像，并控制载物平台回归起始位置；步骤三二、找到N幅图像中每一幅图像的最小灰度值，获得一个集合{h1,h2,h3…hk…hn}，hk为第k张图像的最小灰度值，选取其中最大值hi作为低灰度值统计法的阈值T，1≤k≤n，1≤i≤n；步骤三三、使用低灰度值统计法计算N幅图像中每幅图像LGV的值，可获得集合{V1,V2,V3…Vn}，并找出最大值Vi，1≤i≤n；步骤三四、取从Vi到Vj之间的元素，其中，j>i且Vji且VjX3>X2>X1，其中X2与X3之间距离的一半为小步长s1，X1与X4之间距离的一半为步长s2；在聚焦过程中，如果当前位置在X2与X3之间步长为s1，在X1与X2或者X3与X4之间步长为s2，聚焦位置小于X1或者大于X4步长为s3；S为显微镜最小有效步长，s1为最小步长，s2为小步长，s3为大步长；步骤四、按照步骤二选择扫描方式控制载物平台沿XY轴移动到下一个待采集图像区域；步骤五、通过控制载物平台沿Z轴移动，改变载玻片到物镜之间的距离并使用变步爬山法，结合步骤三和步骤四，搜索步骤四中待采集图像的焦点位置，确定焦点位置，并控制载物平台到达焦点；摄像头采集当前区域图像；具体过程为：步骤五一、摄像头采集当前显微镜载物平台距离物镜的相对位置Z1的图像，并计算出此图像的GZV值g1，根据变步爬山法确定步长的大小，如果g1>G2，则步长为s3，跳转至步骤五二；如果G1G2，则步长为s3，重复步骤五三；如果G1

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