CN105445282A - 计数池外部灰尘识别方法、装置及全自动尿液沉渣分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种计数池外部灰尘识别方法，包括以下步骤：通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按预定公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j；将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值xˊ_j和基准灰尘影响值进行比较，当任意一张照片的比较结果满足预定条件时进行报警；本发明实施例还提供一种计数池外部灰尘识别装置以及全自动尿液沉渣分析系统。实施本发明，可以自动识别计数池外部灰尘的严重程度并进行自动报警。

Description

计数池外部灰尘识别方法、装置及全自动尿液沉渣分析系统

技术领域

本发明涉及医疗设备中的全自动尿沉渣分析系统领域，尤其涉及一种计数池外部灰尘识别方法、装置及全自动尿液沉渣分析系统。

背景技术

全自动尿沉渣检测系统是一种常常使用到的医疗设备。在全自动尿沉渣检测系统中，其样本信息处理部分一般需要实现如下几个功能：

一、获取图片，通过显微镜拍摄预置位置的全部图像信息；

二、图像信息传输，将获取的数字图片信息传输至控制软件；

三、图像信息处理，控制软件对此图像信息中的细胞进行识别；

四、结果输出，输出该图像识别结果。

其中通过显微镜获取的预置位置的数据图像信息过程中，如果预置位置上表层附着有灰尘颗粒，则会对预置位置的显微图像信息的质量造成干扰，在后期数字图像信息中会对细胞识别处理造成影响，诸如造成漏识别，甚至出现误识别的情形。目前尚没有很好的解决方案，仅是通过人工进行定期的灰尘清理。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种计数池外部灰尘识别方法、装置及全自动尿液沉渣分析系统，可以自动识别计数池外部灰尘的严重程度并进行自动报警。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种计数池外部灰尘识别方法，用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，所述方法包括以下步骤：

通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；

获得每张照片上的至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；

将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警。

其中，所述获得每张照片上的至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j的步骤具体为：

记录每张照片中所选择的至少部分像素的各个像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\σ}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数。

其中，将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警的步骤具体为：

将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当任意一张照片满足下述两条件中至少一个条件时，进行报警：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。

其中，进一步包括预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值的步骤，包括：

在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；

记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

其中，所述记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值的步骤包括：

记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

其中，所述 $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3};$ 或者

所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

其中，进一步包括如下步骤：

在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，对所述第一阈值c和第二阈值d进行调整。

相应地，本发明实施例的另一方面还提供一种计数池外部灰尘识别装置，用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，所述装置包括：

照片获取单元，用于通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域周期性依序进行拍照，获得多张照片；

像素均值和灰尘影响值获取单元，用于记录由所述照片获取单元所获取的每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；

判断报警单元，用于将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警。

其中，所述像素均值和灰尘影响值获取单元通过下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数。

其中，所述判断报警单元判断到任意一张照片满足下述两条件中至少一个条件时，进行报警：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。

其中，进一步包括：

基准像素均值与基准灰尘影响值获取单元，用于记录在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照获得多张照片中每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

其中，所述 $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3};$ 或者

所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

其中，进一步包括：

阈值调整单元，用于在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，调整所述第一阈值c和第二阈值d。

其中，进一步包括：

存储单元，用于存储所述基准像素均值x'_j、基准灰尘影响值第一阈值c和第二阈值d。

相应地，本发明实施例的再一方面，还提供一种全自动尿沉渣检测系统，其特征在于，包括前述的计数池外部灰尘识别装置。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

在本发明实施例中，通过预先定义第一阈值c和第二阈值d，并比较当前的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预设的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值之间的差值，根据其两个差值与第一阈值c和第二阈值d进行比较，根据比较结果可以确认当前的灰尘的严重程度，并在严重程度达到预定的情形时进行预警，及时进行灰尘清理处理，从而可以解决灰尘对细胞图像信息的影响；本发明操作简单，且准确率高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。

图1为本发明提供的一种计数池外部灰尘识别方法的一个实施例的主流程示意图；

图2为本发明提供的一种计数池外部灰尘识别装置的一个实施例的结构示意图；

图3a为本发明一个具体实施中通过显微镜上的摄像装置拍摄的一张无灰尘的照片示意图；

图3b为本发明一个具体实施中通过显微镜上的摄像装置拍摄的一张具有细小灰尘颗粒的照片示意图；

图3c为本发明一个具体实施中通过显微镜上的摄像装置拍摄的一张具有较大灰尘颗粒的照片示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，示出了本发明提供一种计数池外部灰尘识别方法一个实施例的主流程图。在该实施例中，该方法用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，具体地，该方法包括以下步骤：

步骤S10，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片(如L张)；

步骤S12，获得每张照片上的至少部分像素点的红绿蓝强度值(r、g、b值)，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；

具体地，可以获得每张照片上的所有像素点的r、g、b值，在其他的实施例中，也可以在每张照片上按照需求规则进行选取部分像素点的r、g、b值(如，均匀间隔获取一半的像素点的r、g、b值)，然后统计这些r、g、b值，并按下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值(0～255之间)，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数；可以理解的是，其中，像素均值x_j用于表征照片图像均一性(即可以用来判断图像中整体均一性的变化)，灰尘影响值σ² _j用于表征照片图像平稳性(即可以用来判断图像中整体灰度的变化)；

步骤S14，将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警；

具体地，在该步骤中，当判断到任意一张照片的比较结果满足下述两个条件中至少一个条件时，进行报警处理：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。此两个阈值，可以根据后期应用需要可在预置范围内选择生成。第一阈值c和第二阈值d的具体取值可以根据应用环境与需求，通过实验获取，在出厂前设置为仪器出厂值，或者也可以在使用过程中进行调整。例如，在一个例子中：如果仅考虑灰尘对10X倍物镜图像质量的影响时，当像素均值变化率达到12％，灰尘评价值变化率达到284％时，会对图像识别造成影响，则可以将c设置为12％，d设置为284％。

当报警后，则表示计数池外部的灰尘超过了可以接受的程度，其会干扰后续对照片中的信息的识别。此时，需要对计数池外部的灰尘进行除尘处理，以避免灰尘颗粒对后续图像识别产生影响。

可以理解的是，在该方法中进一步包括预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值的步骤，此步骤一般是全自动尿沉渣检测系统出厂首完成，该步骤与前述步骤S10和S12比较类似，具体包括：

在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；

记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

具体地，在一个实施例中，其中，f(r,g,b)通过如下公式获得： $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3}.$

可以理解的是，f(r,g,b)可以通过更多类似的公式获得，例如在另一个实施例中，其中，f(r,g,b)通过如下公式获得：

所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

可以理解的是，在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，对所述第一阈值c和第二阈值d进行调整。

如图2所示，示出了本发明提供的一种计数池外部灰尘识别装置的一个实施例的结构示意图，在该实施例中，该装置用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，具体地，该装置1包括：

照片获取单元10，用于通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域周期性依序进行拍照，获得多张照片；

像素均值和灰尘影响值获取单元12，用于记录由所述照片获取单元10所获取的每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值(r、g、b值)，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；具体地，在一个实施例中，该像素均值和灰尘影响值获取单元12通过按下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数；

判断报警单元14，用于将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警；

具体地，当判断报警单元14判断到任意一张照片的比较结果满足下述两条件中至少一个条件时进行报警：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。此两个阈值，可以根据后期应用需要可在预置范围内选择生成。第一阈值c和第二阈值d的具体取值可以根据应用环境与需求，通过实验获取，在出厂前设置为仪器出厂值，或者也可以在使用过程中进行调整。例如，在一个例子中：如果仅考虑灰尘对10X倍物镜图像质量的影响时，当像素均值变化率达到12％，灰尘评价值变化率达到284％时，会对图像识别造成影响，则可以将c设置为12％，d设置为284％。

具体地，进一步包括：

基准像素均值与基准灰尘影响值获取单元15，用于记录在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照获得多张照片中每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

其中，在一个实施例中，所述 $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3};$ 或者在另一个实施例中，所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

优选地，该装置1进一步包括：

阈值调整单元17，用于在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，调整所述第一阈值c和第二阈值d；

存储单元16，用于存储所述基准像素均值x'_j、基准灰尘影响值第一阈值c和第二阈值d。

可以理解的是，本发明实施例的更多细节可以一并结合前述对图1进行的描述，在此不进行赘述。

相应地，本发明实施例的再一方面，还提供一种全自动尿沉渣检测系统，其特征在于，包括前述结合图2进行描述的计数池外部灰尘识别装置。

通过本发明实施例提供的方法和装置，可以自动识别出计数池外部灰尘的严重程度，以减少或避免该灰尘对显微图像信息的影响。

如图3a至3b所示，分别示出了一个具体实施例中一张无灰尘的照片、一张具有细小灰尘颗粒的照片以及一张具有较大灰尘颗粒的照片示意图。采用所采用的方法，并且采用进行计算。对应于图3a，其像素均值x_j为167，其灰尘影响值σ² _j为8.48763958333333；对应于图3b，其像素均值x_j为158，其灰尘影响值σ² _j为32.61688125；对应于图3c，其像素均值x_j为147，其灰尘影响值σ² _j为555.624004166667；从中可以看出，灰尘颗粒浓度与计算出的灰尘影响值的结果大致呈等比例增加关系，即灰尘浓度越大，则计算出得到的灰尘影响值越大；从而通过获得像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j就可以很容易地体现出灰尘严重程度。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

在本发明实施例中，通过预先定义第一阈值c和第二阈值d；并比较当前的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预设的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值之间的差值，根据其两个差值与第一阈值c和第二阈值d进行比较，根据比较结果可以确认当前的灰尘的严重程度，并在严重程度达到预定的情形时进行预警，及时进行灰尘清理处理，从而可以解决灰尘对细胞图像信息的影响；本发明操作简单，且准确率高。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种计数池外部灰尘识别方法，用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；

获得每张照片上的至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；

将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警。

2.如权利要求1所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于，所述获得每张照片上的至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j的步骤具体为：

记录每张照片中所选择的至少部分像素的各个像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数。

3.如权利要求1或2所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于，将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警的步骤具体为：

将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当任意一张照片满足下述两条件中至少一个条件时，进行报警：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。

4.如权利要求3所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于，进一步包括预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值的步骤，包括：

在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照，获得多张照片；

记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

5.如权利要求4所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于，所述记录每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值的步骤包括：

按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

6.如权利要求5所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于：

所述 $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3};$ 或者

所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

7.如权利要求6所述的一种计数池外部灰尘识别方法，其特征在于，进一步包括如下步骤：

在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，对所述第一阈值c和第二阈值d进行调整。

8.一种计数池外部灰尘识别装置，用于识别全自动尿沉渣检测系统的计数池外部灰尘的严重程度，其特征在于，所述装置包括：

照片获取单元，用于通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域周期性依序进行拍照，获得多张照片；

像素均值和灰尘影响值获取单元，用于记录由所述照片获取单元所获取的每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并进行统计，获得每张照片的用于表征图像均一性的像素均值x_j和用于表征图像平稳性的灰尘影响值σ² _j；

判断报警单元，用于将所述每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j分别与预先测定的对应照片的基准像素均值x'_j和基准灰尘影响值进行比较，当比较结果超出预定的阈值范围时进行报警。

9.如权利要求8所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于，所述像素均值和灰尘影响值获取单元通过下述公式计算获得每张照片的像素均值x_j和灰尘影响值σ² _j：

$x_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r,g,b)}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^2}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r,g,b)-x_j)}^2}{n};$

其中，0<j<＝L，L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r、g、b是指每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r,g,b)为基于r、g、b的函数。

10.如权利要求8或9所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于，所述判断报警单元判断到任意一张照片满足下述两条件中至少一个条件时，进行报警：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{|x_j-x_j^{\&prime;}|}{x_j}>c\\ \frac{|{\mathrm{\&sigma;}}_j^2-{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}^{\&prime;}|}{{\mathrm{\&sigma;}}_j^2}>d\end{array}\right.$

其中，c为预设的第一阈值，d为预设的第二阈值。

11.如权利要求10所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于，进一步包括：

基准像素均值与基准灰尘影响值获取单元，用于记录在计数池外部没有灰尘时，通过显微镜上的摄像装置对全部拍照区域依序进行拍照获得多张照片中每张照片中至少部分像素点的红绿蓝强度值，并按下述公式计算获得每张照片的基准像素均值x'_j与基准灰尘影响值

${x^{\&prime;}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})}{n};$

${{\mathrm{\&sigma;}}^{2^{\&prime;}}}_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})-{x^{\&prime;}}_j)}^2}{n}$

其中，0<j<＝L；L为照片总数，j为每一照片的序号，n为每一照片中所选择的像素点的数量，i为每一照片中所选择的各像素点的序号，r'、g'、b'是指在计数池外部没有灰尘时每一照片中所选择的各像素点对应的红绿蓝强度值，f(r',g',b')为基于r'、g'、b'的函数。

12.如权利要求11所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于：

所述 $f(r,g,b)=\frac{r+g+b}{3},$ 所述 $f(r^{\&prime;},g^{\&prime;},b^{\&prime;})=\frac{r^{\&prime;}+g^{\&prime;}+b^{\&prime;}}{3};$ 或者

所述f(r,g,b)＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，

f(r',g',b')＝0.299*r'+0.587*g'+0.114*b'。

13.如权利要求12所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于，进一步包括：

阈值调整单元，用于在全自动尿沉渣检测系统出厂前或使用过程中，调整所述第一阈值c和第二阈值d。

14.如权利要求13所述的一种计数池外部灰尘识别装置，其特征在于，进一步包括：

存储单元，用于存储所述基准像素均值x'_j、基准灰尘影响值第一阈值c和第二阈值d。

15.一种全自动尿沉渣检测系统，其特征在于，包括如权利要求8-14任一项所述的计数池外部灰尘识别装置。