CN101520456A - 基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法。采用无人工干扰的全自动的测量过程；单向放射免疫扩散的图像可以永久保存；测量过程中不受背景光和人为的干扰，可以对溶液的不规则扩散或玻璃平皿上的噪声进行较好处理；在数据分析系统中对数据进行综合分析和统计优化计算，标准溶液自动稳健拟合，给出标准的溶液的相关系数，确定标准的溶液的置信区间；对扩散圈采用亚像素级图像处理检测算法；能够自动实现检定原始数据和分析数据图表电子存档，同时依据需要输出含有不同批号组合的检定报告，实现全自动的血凝素含量的测量和分析过程，从而准确地检测流感疫苗的整体质量，其精度优于2μg/ml，测量系统的稳定性为±5％。

Description

基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法

技术领域

本发明是基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法。

背景技术

流行性感冒(流感)是指一种流感病毒(Influenza Virus)引起的高感染率的急性呼吸道传染病，每年都在世界范围内发生高致病率和死亡率。流行性感冒病毒具有较强的传染性，又以呼吸道飞沫传播，极易引起流行。婴幼儿、年老体弱者，常在流感后期发生继发性细菌感染。目前流感尚无特效疗法，免疫接种流感疫苗是预防流感最有效的方法。流感疫苗可有效预防流感，血凝素是该疫苗中有效的免疫物质，是流感病毒颗粒表面的主要抗原，是疫苗质量控制中重要的一项，因此准确地测定血凝素的含量与流感疫苗制品的质量有着密切的关系。目前国际上主要采用单向放射免疫扩散法(SRID)测定血凝素含量(参考文献：1程夷，封多佳.世界卫生组织生物制品规程续编II[M].兰州：甘肃省兰州生物制品研究所，1995.)，其原理是抗原的浓度与沉淀环的面积成正比，因此扩散后在沉淀环直径的测量精确度就成为血凝素含量的测定关键。目前的方法是：一，人工使用游标卡尺分别测量扩散圈两个正交方向的直径求其平均值，然后根据标准浓度溶液的尺寸来计算测试溶液血凝素的含量；(主要参考文献：2章春宇，黄宇等.应用单向放射性免疫扩散法测定流感疫苗血凝素含量的研究.微生物学杂志.2006.7；3王敏文，李晓波，范宇红等.单向放射免疫扩散法测定流感灭活疫苗血凝素含量的研究，微生物学杂志.2003.3)。用游标卡尺直接测量扩散圈的直径，由于扩散圈较小且边界模糊，测量结果又易受人的主观因素影响，从而造成测量误差较大并严重影响了测定结果的准确性，因此不能全面、准确地反映疫苗质量。二，使用高清晰的扫描仪把测量血凝素含量用的玻璃平皿扫描成数字图像，然后在计算机中的图像上使用套圈的方式得到平均直径，同样参考标准溶液的尺寸得到该测试容易的血凝素的含量(参考文献4石晶，刘培嵩，王茂祥.流感疫苗血凝素含量分析方法.专利号：200510080346.8)。此方法的精度主要靠扫描仪的精度来确定，套圈扩散圈的精度也没有办法准确控制，并且对扩散圈的测量仍然是人工测定的，因此人为的误差在测量过程不可避免。迄今为止，基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法尚未见报道。

发明内容

为了解决上述的问题，本发明提供了基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法。

本发明基于机器视觉作为整体构架，采用数字图像处理技术对捕获到的流感疫苗扩散圈图像，进行自动识别、测量和分析，可以解决目前流感疫苗测量精度无法准确把握的现状，全面提高流感疫苗的整体质量。

基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法，如图1所示，玻璃平皿1放置在平台上，支柱与平台固定连接且垂直于平台，在玻璃平皿1上方，光源2、镜头3、摄像机4自下向上依次固定在支柱上，光源2、镜头3和摄像机4的高度和水平角度分别可以通过支架上的旋钮进行调整；光源2的光线均匀照射在置于玻璃平皿1上的待测试品上，待测试品上的反射光线经过镜头3聚焦后在摄像机4的焦平面上成像；扩散圈图像获取单元10通过对待测试品进行成像，并且完成流感疫苗扩散圈图像的捕获，血凝素含量的测量与分析单元对扩散圈图像获取单元10获取的流感疫苗的图像进行血凝素含量的测量与分析；玻璃平皿1放置在平台上，支柱与平台固定连接且垂直于平台，在玻璃平皿1上方，光源2、镜头3和摄像机4自下向上依次固定在支柱上，光源2、镜头3和摄像机4的高度和水平角度分别可以通过支架上的旋钮进行调整；光源2的光线均匀照射在置于玻璃平皿1上的待测试品上，待测试品上的反射光线经过镜头3聚焦后在摄像机4的焦平面上成像；扩散圈图像获取单元10通过对待测试品进行成像，并且完成流感疫苗扩散圈图像的捕获，血凝素含量的测量与分析单元对扩散圈图像获取单元10获取的流感疫苗的图像进行血凝素含量的测量与分析；

所述的玻璃平皿1、光源2、镜头3、摄像机4和图像采集卡5组成扩散圈图像获取单元10；计算机6和存储于计算机6中的测试分析软件组成血凝素含量测量与分析单元；

1)、所述的玻璃平皿上打好了阵列的孔，把作为对比的标准浓度溶液和流感疫苗分别滴在阵列的不同列上，该标准浓度溶液滴均滴在一列上，流感疫苗滴在其他列上，滴好溶液的在玻璃平皿上自然扩散，经漂洗，染色，脱色后在玻璃平皿上就形成了带有不同大小的血凝素扩散圈；

2)、所述的光源2，是由LED阵列组成的视觉光源，光源2的主要功能是用来保证玻璃平皿1上的流感疫苗不受外界光源干扰，且使得摄像机4所捕获到的图像对比度清晰；

3)、所述的镜头3是一个凸透镜，可对光线进行会聚，其焦距f可由下式来计算：

$f=\frac{\mathrm{WD}\×\mathrm{Ch}}{\mathrm{FOV}\left(H\right)}$

其中，WD为镜头3到玻璃平皿1的垂直距离，单位为毫米)；Ch为摄像机4的图像传感器芯片的水平宽度，单位为毫米；FOV(H)为玻璃平皿1的长度，单位为毫米；

4)、所述的摄像机4是CCD大面阵的相机或CMOS的大面阵的相机，其中，CMOS相机和CCD相机的分辨率都要大于640×480；其功能是用来捕获玻璃平皿1上流感疫苗的图像，提供给图像采集卡5；

5)、所述的图像采集卡5是一个专门和摄像机4配套的图像采集设备，它通过PCI插槽安装在计算机6的主板上，另一端通过数据线和摄像机4连接，用来传递摄像机4捕获到的流感疫苗的图像信息，并且把摄像机4采集到的信号转化为数字信息传输给计算机6，按照测试分析软件的流程，通过计算机6对得到的流感疫苗图像中的扩散圈数字信息进行测量与分析工作；

6)、所述的测试计算机6的配置为：CPU的主频大于2G，内存大于1G，硬盘大于80G；

7)、测试分析软件是基于VC++开发的流感疫苗扩散圈图像捕获、处理、测量与分析的软件，该软件安装在测试计算机6中，软件流程图如图2所示，首先，在调整好光路和各种设备的电学连接之后，在计算机6中启动分析软件；

步骤110，系统初始化；

步骤120，板卡设置，设置图像采集卡的内存分配要大于4M，设置信号的采集的模式；

步骤130，相机设置，调整相机的亮度和对比度等技术参数；

步骤140，光源调节，调整和控制光源2的亮度以及照射的角度；

步骤150，环边界清晰，通过人眼观察测试样品1的图像，若能明显清晰的区分扩散圈和背景，进行步骤160，图像捕获；若不能清晰的区分，还需要回到步骤140，对光源2进行进一步的调节，直到能明显清晰的区分扩散圈和背景为止；

步骤160，图像捕获，由图像采集卡5获得图像的采集；

步骤170，图像预处理，对捕获到的数字图像采用采用自定义的模板对数字图像进行卷积滤波滤除噪声，然后分析滤波后图像的直方图的灰度分布，对图像进行自适应直方图灰度拉伸增强图像的对比度；

步骤180，双阈值设置，设置高低阈值，阈值范围均为0～255；

步骤190，CANNY边缘检测，对图像进行边缘检测，提取图像中扩散圈的边缘；

步骤200，环边界清晰2，如果边界清晰，背景边缘单一，认为步骤双阈值设置180设置高低阈值合理，进行下一步操作；否则需要重新回到步骤双阈值设置180，对高低阈值重新设置，重新进行边缘检测直到得到合理的边界信息；

步骤210，形态学滤波，使用开运算和闭运算算法，去除图像中微小的伪边界，提高检测精度；

步骤220，检测精度设置，设置下一步需要用到的精度信息，这里设置的条件一是扩散圈的直径的范围，二是构成圆周的条件设为大于周长一半；

步骤230，扩散圈检测，采用霍夫变换的圆检测对扩散圈进行检测，检测完成后在图像中根据检测结果把依次自动绘制出扩散圈的外边界，以及每个扩散圈的序号；

步骤240，判断检测到的扩散圈的个数是否和所滴溶液的个数相同，不同需返回步骤220，重新设置条件；若相同则提取标准浓度配比溶液所在列的数据，进行下一步的线性拟合；

步骤250，完成线性拟合，得出直线方程：y＝kx+b；其中x表示扩散圈的直径，y表示该扩散圈所对应溶液的的μg/ml浓度；

步骤260，计算被测样品浓度，把每一个待测的扩散圈的直径大小x带入步骤250的直线方程，得到待测溶液的浓度y；

步骤270，疫苗质量分析，分析待测流感疫苗疫苗与标准疫苗的相关系数，评价流感疫苗质量的好坏；

步骤280，完成流感疫苗测量和分析数据的保存以及报表打印工作。

有益效果：本发明的方法与当前的测量方法相比，具有以下优点：单向免疫扩散的图像可以永久保存；采用无人工干扰的全自动的测量过程；测量过程中不受背景光和人为的干扰，可以对溶液的不规则扩散或玻璃平皿上的噪声进行较好处理；在数据分析系统中对数据进行综合分析和统计优化计算，标准溶液自动稳健拟合，给出标准的溶液的相关系数，确定标准的溶液的置信区间；对扩散圈采用亚像素级图像处理检测算法；能够自动实现检定原始数据和分析数据图表电子存档，同时依据需要输出含有不同批号组合的检定报告，实现全自动的血凝素含量的测量和分析过程，从而准确地检测流感疫苗的整体质量，其精度优于2μg/ml，测量系统的稳定性为±5％。

附图说明

图1是血凝素含量测量与分析系统框图。

图2是血凝素含量测试分析软件流程图。

具体实施方式

实施例1

如图1所示，基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法使用的装置，包括玻璃平皿1、光源2、镜头3、摄像机4、图像采集卡5和计算机6，所述的玻璃平皿1、光源2、镜头3、摄像机4和图像采集卡5组成扩散圈图像获取单元10，计算机6和存储于计算机6中的测试分析软件组成血凝素含量测量与分析单元；

如图1所示，一个玻璃平皿1放置在平台上，支柱与平台固定连接且垂直于平台，在玻璃平皿1上方，光源2、镜头3、摄像机4自下向上依次固定在支柱上，光源2、镜头3和摄像机4的高度和水平角度分别可以通过支架上的旋钮进行调整；光源2的光线均匀照射在置于玻璃平皿1上的待测试品上，待测试品上的反射光线经过镜头3聚焦后在摄像机4的焦平面上成像；扩散圈图像获取单元10通过对待测试品进行成像，并且完成流感疫苗扩散圈图像的捕获，血凝素含量的测量与分析单元对扩散圈图像获取单元10获取的流感疫苗的图像进行血凝素含量的测量与分析；

1)、所述的玻璃平皿上打好了阵列的孔，把作为对比的标准浓度溶液和流感疫苗分别滴在阵列的不同列上，该标准浓度溶液滴均滴在一列上，流感疫苗滴在其他列上，滴好溶液的在玻璃平皿上自然扩散，经漂洗，染色，脱色后在玻璃平皿上就形成了带有不同大小的血凝素扩散圈；

2)、所述的光源2，是由LED阵列组成的视觉光源，光源2的主要功能是用来保证玻璃平皿1上的流感疫苗不受外界光源干扰，且使得摄像机4所捕获到的图像对比度清晰；

3)、所述的镜头3是一个凸透镜，可对光线进行会聚，其焦距f可由下式来计算：

$f=\frac{\mathrm{WD}\×\mathrm{Ch}}{\mathrm{FOV}\left(H\right)}$

其中，WD为镜头3到玻璃平皿1的垂直距离，单位为毫米)；Ch为摄像机4的图像传感器芯片的水平宽度，单位为毫米；FOV(H)为玻璃平皿1的长度，单位为毫米；

4)、所述的摄像机4是CCD大面阵的相机或CMOS的大面阵的相机，其中，CMOS相机和CCD相机的分辨率都要大于640×480；其功能是用来捕获玻璃平皿1上流感疫苗的图像，提供给图像采集卡5；

5)、所述的图像采集卡5是一个专门和摄像机4配套的图像采集设备，它通过PCI插槽安装在计算机6的主板上，另一端通过数据线和摄像机4连接，用来传递摄像机4捕获到的流感疫苗的图像信息，并且把摄像机4采集到的信号转化为数字信息传输给计算机6，按照测试分析软件的流程，通过计算机6对得到的流感疫苗图像中的扩散圈数字信息进行测量与分析工作；

6)、所述的测试计算机6的配置为：CPU的主频大于2G，内存大于1G，硬盘大于80G；

7)、测试分析软件是基于VC++开发的流感疫苗扩散圈图像捕获、处理、测量与分析的软件，该软件安装在测试计算机6中，软件流程图如图2所示，首先，在调整好光路和各种设备的电学连接之后，在计算机6中启动分析软件；

步骤110，系统初始化；

步骤120，板卡设置，设置图像采集卡的内存分配要大于4M，设置信号的采集的模式；

步骤130，相机设置，调整相机的亮度和对比度等技术参数；

步骤140，光源调节，调整和控制光源2的亮度以及照射的角度；

步骤150，环边界清晰，通过人眼观察测试样品1的图像，若能明显清晰的区分扩散圈和背景，进行步骤160，图像捕获；若不能清晰的区分，还需要回到步骤140，对光源2进行进一步的调节，直到能明显清晰的区分扩散圈和背景为止；

步骤160，图像捕获，由图像采集卡5获得图像的采集；

步骤170，图像预处理，对捕获到的数字图像采用采用自定义的模板对数字图像进行卷积滤波滤除噪声，然后分析滤波后图像的直方图的灰度分布，对图像进行自适应直方图灰度拉伸增强图像的对比度；

步骤180，双阈值设置，设置高低阈值，阈值范围均为0～255；

步骤190，CANNY边缘检测，对图像进行边缘检测，提取图像中扩散圈的边缘；

步骤200，环边界清晰2，如果边界清晰，背景边缘单一，认为步骤双阈值设置180设置高低阈值合理，进行下一步操作；否则需要重新回到步骤双阈值设置180，对高低阈值重新设置，重新进行边缘检测直到得到合理的边界信息；

步骤210，形态学滤波，使用开运算和闭运算算法，去除图像中微小的伪边界，提高检测精度；

步骤220，检测精度设置，设置下一步需要用到的精度信息，这里设置的条件一是扩散圈的直径的范围，二是构成圆周的条件设为大于周长一半；

步骤230，扩散圈检测，采用霍夫变换的圆检测对扩散圈进行检测，检测完成后在图像中根据检测结果把依次自动绘制出扩散圈的外边界，以及每个扩散圈的序号；

步骤240，判断检测到的扩散圈的个数是否和所滴溶液的个数相同，不同需返回步骤220，重新设置条件；若相同则提取标准浓度配比溶液所在列的数据，进行下一步的线性拟合；

步骤250，完成线性拟合，得出直线方程：y＝kx+b；其中x表示扩散圈的直径，y表示该扩散圈所对应溶液的的μg/ml浓度；

步骤260，计算被测样品浓度，把每一个待测的扩散圈的直径大小x带入步骤250的直线方程，得到待测溶液的浓度y；

步骤270，疫苗质量分析，分析待测流感疫苗疫苗与标准疫苗的相关系数，评价流感疫苗质量的好坏；

步骤280，完成流感疫苗测量和分析数据的保存以及报表打印工作。

R²值为溶液浓度和扩散环测量直径相关系数的平方值，该值越接近1表明标准溶液采样越准确，拟合样品溶液测量精度越高，通过计算下表数据可得R²＝0.991741。

以下数据是通过本发明的方法测量流感疫苗H1N1样品得到的：

 

浓度(μg/ml)	83	62.25	41.5	20.75
					序号	1	4	7	23
直径(mm)	7.80	7.13	6.02	5.12

通过上述流感疫苗H1N1样品的数据可以求解标准浓度溶液拟合直线方程：

y＝22.493x-94.723

把待测流感疫苗扩散圈的直径数据代入上述直线方程，即可求对应扩散圈的浓度：

 

序号

直径(mm)

浓度(μg/ml)

 

11	6.05	41.36
			19	5.57	30.57
17	5.35	25.62
			20	5.30	24.49

从上述计算数据可以看书，其精度优于2μg/ml，经多次验证流感疫苗测量系统的稳定性为±5％。

Claims (1)

1、基于机器视觉流感疫苗血凝素含量的自动测量与分析方法，其特征在于，玻璃平皿(1)放置在平台上，支柱与平台固定连接且垂直于平台，在玻璃平皿(1)上方，光源(2)、镜头(3)和摄像机(4)自下向上依次固定在支柱上，光源(2)、镜头(3)和摄像机(4)的高度和水平角度分别可以通过支架上的旋钮进行调整；光源(2)的光线均匀照射在置于玻璃平皿(1)上的待测试品上，待测试品上的反射光线经过镜头(3)聚焦后在摄像机(4)的焦平面上成像；扩散圈图像获取单元(10)的摄像机(4)捕获玻璃平皿(1)上流感疫苗的扩散圈图像，提供给图像采集卡(5)；血凝素含量测量与分析单元对扩散圈图像获取单元(10)获取的流感疫苗的图像进行血凝素含量的测量与分析；

所述的玻璃平皿(1)、光源(2)、镜头(3)、摄像机(4)和图像采集卡(5)组成扩散圈图像获取单元(10)；计算机(6)和存储于计算机(6)中的测试分析软件组成血凝素含量测量与分析单元；

1)、所述的玻璃平皿(1)上打好了阵列的孔，把作为对比的标准浓度溶液和流感疫苗分别滴在阵列的不同列上，该标准浓度溶液滴均滴在一列上，流感疫苗滴在其他列上，滴好溶液的在玻璃平皿(1)上自然扩散，经漂洗，染色，脱色后在玻璃平皿(1)上就形成了带有不同大小的血凝素扩散圈；

2)、所述的光源(2)，是由LED阵列组成的视觉光源；

3)、所述的镜头(3)是一个凸透镜，可对光线进行会聚，其焦距f可由下式来计算：

其中，WD为镜头(3)到玻璃平皿(1)的垂直距离，单位为毫米；Ch为摄像机(4)的图像传感器芯片的水平宽度，单位为毫米；FOV(H)为玻璃平皿(1)的长度，单位为毫米；

4)、所述的摄像机(4)是CCD大面阵的相机或CMOS的大面阵的相机，其中，CMOS相机和CCD相机的分辨率都要大于640×480；

5)、所述的图像采集卡(5)是一个专门和摄像机4配套的图像采集设备，它通过PCI插槽安装在计算机(6)的主板上，另一端通过数据线和摄像机(4)连接，用来传递摄像机(4)捕获到的流感疫苗的图像信息，并且把摄像机(4)采集到的信号转化为数字信息传输给计算机(6)，按照测试分析软件的流程，通过计算机(6)对得到的流感疫苗图像中的扩散圈数字信息进行测量与分析工作；

6)、所述的测试计算机(6)的配置为：CPU的主频大于2G，内存大于1G，硬盘大于80G；

7)、测试分析软件是基于VC++开发的流感疫苗扩散圈图像捕获、处理、测量与分析的软件，该软件安装在测试计算机(6)中，首先，在调整好光路和各种设备的电学连接之后，在计算机(6)中启动分析软件；

步骤110，系统初始化；

步骤120，板卡设置，设置图像采集卡(5)的内存分配要大于4M，设置信号的采集的模式；

步骤130，相机设置，调整摄像机(4)的亮度和对比度等技术参数；

步骤140，光源调节，调整和控制光源(2)的亮度以及照射的角度；

步骤150，环边界清晰，通过人眼观察测试样品1的图像，若能明显清晰的区分扩散圈和背景，进行步骤160，图像捕获；若不能清晰的区分，还需要回到步骤140，对光源2进行进一步的调节，直到能明显清晰的区分扩散圈和背景为止；

步骤160，图像捕获，由图像采集卡(5)获得图像的采集；

步骤170，图像预处理，对捕获到的数字图像采用采用自定义的模板对数字图像进行卷积滤波滤除噪声，然后分析滤波后图像的直方图的灰度分布，对图像进行自适应直方图灰度拉伸增强图像的对比度；

步骤180，双阈值设置，设置高低阈值，阈值范围均为0～255；

步骤190，CANNY边缘检测，对图像进行边缘检测，提取图像中扩散圈的边缘；

步骤200，环边界清晰，如果边界清晰，背景边缘单一，认为步骤双阈值设置180设置高低阈值合理，进行下一步操作；否则需要重新回到步骤双阈值设置180，对高低阈值重新设置，重新进行边缘检测直到得到合理的边界信息；

步骤210，形态学滤波，使用开运算和闭运算算法，去除图像中微小的伪边界，提高检测精度；

步骤220，检测精度设置，设置下一步需要用到的精度信息，这里设置的条件一是扩散圈的直径的范围，二是构成圆周的条件设为大于周长一半；

步骤230，扩散圈检测，采用霍夫变换的圆检测对扩散圈进行检测，检测完成后在图像中根据检测结果把依次自动绘制出扩散圈的外边界，以及每个扩散圈的序号；

步骤240，判断检测到的扩散圈的个数是否和所滴溶液的个数相同，不同需返回步骤220，重新设置条件；若相同则提取标准浓度配比溶液所在列的数据，进行下一步的线性拟合；

步骤250，完成线性拟合，得出直线方程：y＝kx+b；其中x表示扩散圈的直径，y表示该扩散圈所对应溶液的的μg/ml浓度；

步骤260，计算被测样品浓度，把每一个待测的扩散圈的直径大小x带入步骤250的直线方程，得到待测溶液的浓度y；

步骤270，疫苗质量分析，血凝素含量测量与分析单元对扩散圈图像获取单元(10)获取的流感疫苗的图像进行血凝素含量的测量与分析；分析待测疫苗与标准疫苗的相关系数，评价疫苗质量的好坏；

步骤280，血凝素含量测量与分析单元对扩散圈图像获取单元(10)完成数据的保存以及实验的报表打印工作。

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