CN110490801A - 金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法，属于金相分析技术领域。该方法用于将多个金相显微镜同时拍摄获得的多幅照片，通过在GPU上运行的并行算法在0.7秒内进行一次裁剪、灰度化、缩放、旋转、二次裁剪处理，消除金相显微镜的位置、安放角度、放大倍数等带来的差异性；对单个金相显微镜内的扫描分析照片进行照片拼接，再对金相显微矩阵获得的各个分析区域内的照片进行拼接，获得样品全表面的完整金相照片。采用本发明能很好的快速解决金相显微镜矩阵超大图片的拼接问题。
Description
技术领域
本发明属于金相分析技术领域，特别涉及一种金相显微镜矩阵分析样品超大图片高速拼接方法。
背景技术
金相显微镜系统是将传统的光学显微镜与计算机(数码相机)通过光电转换有机的结合在一起，不仅可以在目镜上作显微观察，还能在计算机(数码相机)显示屏幕上观察实时动态图像，电脑型金相显微镜并能将所需要的图片进行编辑、保存和打印，这些金相样品的分析尺寸通常为10mm×10mm以下。
传统的金相分析方法仅适用对小面积(10mm×10mm以下)样品表面的夹杂物进行定位、形貌分析，采用多组金相显微镜同时工作则可实现对大面积样品表面夹杂物定位、形貌分析。但是，现有的金相显微镜都是单独运行，通过扫描方式可以实现打样品的表面金相分析，分析速度慢，采用边界融合算法后计算工作量大，计算效率低，只能解决数百Mb的图片处理任务。无法实现对超大样品(图片大小达到数百Gb)表明进行金相分析。而且，金相显微镜矩阵与精密运动平台运动方向间存在角度偏差，这些偏差会影响超大金相显微照片的精度，同时还有超大金相显微照片拼接时间过长的问题。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的是：提供一种对多个金相显微镜组成的显微镜矩阵同时拍摄得到的多幅照片，进行高速准确拼接，得到超大图片的方法。
为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法，结合GPU并行计算算法和金相显微分析技术，该金相显微镜矩阵由i×j个金相显微镜组成，该方法包括如下步骤：
(1)采用归一化校正方法获得金相显微镜矩阵的各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli；
(2)控制金相显微镜矩阵中的各金相显微镜对样品表面进行拍照，获得原始照片，然后依据各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli对原始照片依次进行粗裁、灰度化、缩放、旋转、二次裁剪处理，获得与精密运动控制台方向一致、放大倍率一致的金相显微照片；
(3)控制样品以脉冲方式移动，以一定的横向扫描步距和一定的纵向扫描步距，使各金相显微镜遍历其扫描区域所覆盖的样品表面，采用步骤(2)的方法获得各金相显微镜的扫描区域内所有处理后的金相显微照片；
(4)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的所有处理后的金相显微照片，按照其在样品表面的位置关系进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片；然后按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，获得金相显微镜矩阵的拼接照片；
(5)移动样品，使金相显微镜矩阵遍历所有样品表面，重复步骤(2)至步骤(4)，获得金相显微镜矩阵的所有拼接照片，然后按照其在样品表面的位置关系进行拼接，最终获得样品表面超大金相显微照片。
所述金相显微镜矩阵由6×4个金相显微镜组成，形成对样品表面720mm×480mm的覆盖，金相显微镜矩阵中每个金相显微镜负责扫描区域的大小为120mm×120mm。
所述步骤(1)中，采用九点采集、十字运行轨迹对标准样品扫描，计算出每个金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli。
所述步骤(2)的具体过程如下：
(2.1)通过i×j个金相显微镜形成的矩阵阵列，对金相显微镜矩阵所覆盖的样品表面的i×j个区域同步扫描显微照相，得到i×j张原始照片P1；
(2.2)对原始照片P1进行粗裁，得到粗裁照片P2；
(2.3)对粗裁照片P2进行灰度化处理，得到灰度化照片P3；
(2.4)带入表观长度偏差Δli，对灰度化照片P3进行缩放处理，得到缩放照片P4，缩放照片P4的每像素对应长度为1微米；
(2.5)带入角度偏差αij，对缩放照片P4进行旋转处理，得到旋转照片P5；
(2.6)带入位置偏差(Δxij，Δyij)，对旋转照片P5进行二次裁剪处理，最终得到处理后的金相显微照片P6。
所述步骤(3)的具体过程如下：
(3.1)控制样品以脉冲方式移动，横向步距3mm，移动到下一位置，重复步骤(2)，继续40次扫描后，一行结束；
(3.2)移动至下一行，并回到行首，重复步骤(2)，重复60次后，完成金相显微镜矩阵所覆盖区域的样品表面的扫描。
所述步骤(4)的具体过程如下：
(4.1)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的处理后的金相显微照片，先按行进行拼接，获得每行拼接图片；
(4.2)然后将每行拼接图片按列进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片；
(4.3)最后，按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，最终获得金相显微镜矩阵的拼接图片。
图片拼接采用并行算法在GPU上运行。
所述步骤(2)在0.7秒内完成。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明采用金相显微镜矩阵分析样品，由于金相显微镜是通用型检测器，具有夹杂物显微放大、定位、形貌分析的能力，采用本发明可以拓展金相显微镜的分析范围，结合并行算法在GPU上运行可以节省大量时间成本，实现对大面积样品的快速夹杂物定位、形貌分析，特别适用于快速且准确的分析任务。；因此，本发明可在0.7秒内实现对一张金相照片进行一次裁剪、灰度化、旋转、缩放、二次裁剪等处理，获得与精密运动控制台方向一致、放大倍率一致的金相照片，然后对每一张处理后的金相照片按照其在样品表面的位置关系进行拼接，获得样品表面的完整金相照片。本发明适用于大面积样品的金相图片的处理，特别适用于大面积样品金相图片的快速准确的处理。
附图说明
图1为金相显微镜矩阵样品分析区域示意图；
图2a为是金相显微镜照片处理原理流程图；
图2b为是金相显微镜照片处理示范过程；
图3为C00金相显微镜分析区域内3×3张照片拼接效果；
图4为C00、C01金相显微镜分析结合区域3×2张照片拼接效果；
图5为C00、C10金相显微镜分析结合区域2×3张照片拼接效果；
图6为C00、C01、C10、C11金相显微镜分析结合区域2×2张照片拼接效果。
其中图1的附图标记为：
A单个金相显微镜视场
B单个金相显微镜的扫描区域
C数码相机编号
D样品表面
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。
本发明的核心是建立金相显微镜矩阵照片评解模型，采用并行计算软件在GPU上高速运算，实现超大表面样品的金相分析。
本实施例基于的金相显微镜矩阵由6×4个金相显微镜组成，形成对样品表面720mm×480mm的覆盖，金相显微镜矩阵中每个金相显微镜负责扫描区域的大小为120mm×120mm。在中央控制系统的作用下，实现对样品表面的24个区域同步显微照相。通过移动样品，实现对样品表面进行扫描显微照相，横向扫描步进X为3mm，纵向扫描步进Y为2mm。当单个金相显微镜完成对一个区域120mm×120mm扫描时，金相显微镜矩阵完成样品全表面的显微照相。
在多个金相显微镜组成金相显微镜矩阵时，各个金相显微镜组成矩阵时存在位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij，表观长度偏差Δli，对金相显微矩阵扫描样品时获得的每一张金相照片，采用并行计算方法，带入偏差系数，在GPU上进行高速运算，通过对原始金相照片采取一次裁剪、灰度化、旋转、缩放、二次裁剪获得与精密运动控制台方向一致、放大倍率一致的金相显微照片，然后对每一张处理后的金相显微照片按照其在样品表面的位置关系进行拼接。单张金相照片的图像处理时间小于0.7秒。
一种金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法，包括如下步骤：
(1)采用归一化校正方法获得金相显微镜矩阵的各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli。具体过程如下：
a、用激光器在经抛光制样后的样品上激发一次，形成斑点；将样品放置在金相显微镜矩阵下方，并调整焦距使金相显微镜矩阵聚焦在样品表面；
b、将斑点中心移动至金相显微镜矩阵的任意一个金相显微镜C’ij(i＝0,1,2,…m；j＝0,1,2,…n)所对应的显微相机的中心处，采集图像，并通过最小外接矩形法求取并记录斑点中心坐标；在样品表面，以该坐标点为原点，在所选定的金相显微镜C’ij的平面直角坐标系的X正轴和负轴上分别间隔一定距离选定多对相互对称的坐标点，在Y正轴和负轴上分别间隔一定距离选定多对相互对称的坐标点；
将所有坐标点按一定顺序依次移动到所选定的金相显微镜C’ij所对应的显微相机的中心处，采集图像，并通过最小外接矩形法求取各坐标点的斑点中心坐标；
根据所得各坐标点的斑点中心坐标值，计算所选的金相显微镜C’ij的安装位置与运动方向的角度偏差α’ij、表观长度l’i和坐标值(x’ij，y’ij)；
c、采用与步骤(2)相同的方式遍历金相显微镜矩阵的所有金相显微镜，获得所有金相显微镜的安装位置与运动方向的角度偏差αij、表观长度li和坐标值(xij，yij)；
d、将步骤(2)所选定的金相显微镜C’ij的表观长度l’i归一为1微米/像素；L’i＝k×l’i；
式中，L’i为归一后的表观长度，k为归一系数，l’i为所选定的金相显微镜C’ij的表观长度；
e、以所选定的金相显微镜C’ij为标准，通过如下公式计算金相显微镜矩阵中每个金相显微镜的坐标偏差(Δxij，Δyij)以及表观长度偏差Δli；
Δxij＝xij-x’ij；
Δyij＝yij-y’ij；
Δli＝li/L’i＝li/(k×l’i)；
f、保存各金相显微镜的安装位置与运动方向的角度偏差αij、坐标偏差(Δxij，Δyij)以及表观长度偏差Δli，实现金相显微镜矩阵的校正。
(2)控制金相显微镜矩阵中的各金相显微镜对样品表面进行拍照、保存照片。
依据当前金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli对照片进行一次裁剪、灰度化、旋转、缩放、二次裁剪等处理获得与精密运动控制台方向一致、放大倍率一致的金相显微照片。保存处理后金相显微照片，照片大小3000×2000像素，1μm/像素，对应分析区域3mm×2mm。
具体实现过程如下：
(2.1)通过6×4个金相显微镜形成的矩阵阵列，对样品表面的24个区域同步扫描显微照相，得到24张原始照片P1。每个区域大小为120mm×120mm，在中央控制系统的作用下，一次对24个区域进行显微照相，每次照相分析区域大小为6mm×4mm，每张原始照片P1的像素尺寸为5440pix×3648pix。
(2.2)对照片原始照片P1进行粗裁，得到粗裁照片P2，粗裁照片P2的像素尺寸为3500pix×2500pix。
在原始照片P1上采用并行算法在GPU上运行，截取区域X:470pix～4970pix,Y:574pix～3074pix，得到粗裁照片P2。
(2.3)对粗裁照片P2进行灰度化处理，得到灰度化照片P3，灰度化照片P3的像素尺寸为3500pix×2500pix。
在粗裁照片P2上采用并行算法在GPU上运行，粗裁照片P2为三通道的RGB图像，value＝0.299f*rgb.x+0.587f*rgb.y+0.114f*rgb.z，单通道图像上每个像素点赋值value,得到灰度化照片P3。
(2.4)带入表观长度偏差Δli，对灰度化照片P3进行缩放处理，得到缩放照片P4，缩放照片P4的每像素对应长度为1微米。
在灰度化照片P3上采用并行算法在GPU上运行，每个像素点的坐标乘以表观长度偏差Δli，得到缩放照片P4,像素尺寸为(3500×Δli)pix×(2500×Δli)pix。
(2.5)带入角度偏差αij，对缩放照片P4进行旋转处理，得到旋转照片P5，像素尺寸为(3500×Δli)/cosαij pix×(2500×Δli)/cosαij pix。
在缩放照片P4上采用并行算法在GPU上运行，将缩放照片P4围绕中心点进行旋转，旋转角度为αij。照片边界产生的因旋转导致的坐标超出范围的用灰度值0填充，得到旋转照片P5。
(2.6)带入位置偏差(Δxij，Δyij)，对旋转照片P5进行二次裁剪处理，最终得到处理后的金相显微照片P6，处理后的金相显微照片P6的像素尺寸为3000pix×2000pix，每像素对应1微米长度，处理后的金相显微照片P6对应分析区域为3mm×2mm。
在旋转照片P5上采用并行算法在GPU上运行，截取中心区域3000pix×2000pix，得到金相显微照片P6。
(3)控制样品以脉冲方式移动，横向步距3mm，移动到下一位置，重复步骤(2)。继续40次扫描后，一行结束；纵向步距2mm，移动至下一行，并回到行首，重复步骤(2)，重复60次后，完成对金相显微镜矩阵所覆盖的整个样品表面720mm×480mm的扫描分析。
(4)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的所有处理后的金相显微照片，先按行进行拼接，获得每行拼接图片。图片大小120000×3000像素，1μm/像素，对应分析区域120mm×3mm；然后按列进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片。图片大小120000×120000像素，1μm/像素，对应分析区域120mm×120mm。
按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，最终获得金相显微镜矩阵的拼接图片。照片大小720000×480000像素，1μm/像素，对应分析区域720mm×480mm。
(5)移动样品，使金相显微镜矩阵遍历所有样品表面，重复步骤(2)至步骤(4)，获得金相显微镜矩阵的所有拼接照片，然后按照其在样品表面的位置关系进行拼接，最终获得样品表面超大金相显微照片。
在中央控制系统的控制下，结合精密运动平台，同信号采集和数据处理功能结合，可实现金相显微镜照片拼接过程高速自动化；其中照片裁剪、灰度化、旋转、缩放均采用并行算法在GPU上运行，本实施例所用金相显微镜放大倍数为200倍。
在金相显微镜矩阵安装过程中存在位置偏差、角度偏差、放大倍率偏差，本实施例以6×4金相显微镜矩阵为例来阐明金相显微镜照片的高速拼接过程，及图片拼接效果。
如图1所示，金相显微镜矩阵的各金相显微镜将样品表面分割成24个独立的扫描区域。
(1)采用归一化校正方法获得金相显微镜矩阵的各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli。
(2)依据各金相显微镜的Δxij、Δyij、αij、Δlij。对金相显微照片进行一次裁剪(粗裁)、灰度化、旋转、缩放、二次裁剪处理，处理过程示意见图2A、图2B。
(3)控制样品运动台运动扫描分析区域720mm×480mm。获得经过步骤(2)处理后的照片57600张。
(4)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的所有处理后的金相显微照片，按照其在样品表面的位置关系进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片；然后按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，获得金相显微镜矩阵的拼接照片；
(5)移动样品，使金相显微镜矩阵遍历所有样品表面，重复步骤(2)至步骤(4)，获得金相显微镜矩阵的所有拼接照片，然后按照其在样品表面的位置关系进行拼接，最终获得样品表面超大金相显微照片。
截取单个金相显微镜C00获得的3×3张照片的拼接照片，观察制样纹理的平滑程度，评价处理效果，如图3所示。查看相邻两列金相显微镜C00，C01结合处的区域拼接照片，如图4所示。查看相邻两行金相显微镜C00，C10结合处的区域拼接照片，如图5所示。查看相邻两行两列金相显微镜C00、C01、C10、C11顶角结合处的区域拼接照片，如图6所示。
将本发明的方法用于6×4金相显微镜矩阵，照片纹理拼接平滑，误差在3个微米(像素)以内，很好的实现了金相显微镜矩阵分析区域内的照片快速拼接。
Claims (8)
1.一种金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法，结合GPU并行计算算法和金相显微分析技术，其特征在于：该金相显微镜矩阵由i×j个金相显微镜组成，该方法包括如下步骤：
(1)采用归一化校正方法获得金相显微镜矩阵的各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli；
(2)控制金相显微镜矩阵中的各金相显微镜对样品表面进行拍照，获得原始照片，然后依据各金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli对原始照片依次进行粗裁、灰度化、缩放、旋转、二次裁剪处理，获得与精密运动控制台方向一致、放大倍率一致的金相显微照片；
(3)控制样品以脉冲方式移动，以一定的横向扫描步距和一定的纵向扫描步距，使各金相显微镜遍历其扫描区域所覆盖的样品表面，采用步骤(2)的方法获得各金相显微镜的扫描区域内所有处理后的金相显微照片；
(4)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的所有处理后的金相显微照片，按照其在样品表面的位置关系进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片；然后按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，获得金相显微镜矩阵的拼接照片；
(5)移动样品，使金相显微镜矩阵遍历所有样品表面，重复步骤(2)至步骤(4)，获得金相显微镜矩阵的所有拼接照片，然后按照其在样品表面的位置关系进行拼接，最终获得样品表面超大金相显微照片。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述金相显微镜矩阵由6×4个金相显微镜组成，形成对样品表面720mm×480mm的覆盖，金相显微镜矩阵中每个金相显微镜负责扫描区域的大小为120mm×120mm。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，采用九点采集、十字运行轨迹对标准样品扫描，计算出每个金相显微镜的位置偏差(Δxij，Δyij)、与精密运动平台运动方向间的角度偏差αij和表观长度偏差Δli。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体过程如下：
(2.1)通过i×j个金相显微镜形成的矩阵阵列，对金相显微镜矩阵所覆盖的样品表面的i×j个区域同步扫描显微照相，得到i×j张原始照片P1；
(2.2)对原始照片P1进行粗裁，得到粗裁照片P2；
(2.3)对粗裁照片P2进行灰度化处理，得到灰度化照片P3；
(2.4)带入表观长度偏差Δli，对灰度化照片P3进行缩放处理，得到缩放照片P4，缩放照片P4的每像素对应长度为1微米；
(2.5)带入角度偏差αij，对缩放照片P4进行旋转处理，得到旋转照片P5；
(2.6)带入位置偏差(Δxij，Δyij)，对旋转照片P5进行二次裁剪处理，最终得到处理后的金相显微照片P6。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(3)的具体过程如下：
(3.1)控制样品以脉冲方式移动，横向步距3mm，移动到下一位置，重复步骤(2)，继续40次扫描后，一行结束；
(3.2)移动至下一行，并回到行首，重复步骤(2)，重复60次后，完成金相显微镜矩阵所覆盖区域的样品表面的扫描。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(4)的具体过程如下：
(4.1)对金相显微镜矩阵中的每个金相显微镜获得的处理后的金相显微照片，先按行进行拼接，获得每行拼接图片；
(4.2)然后将每行拼接图片按列进行拼接，获得每个金相显微镜的拼接图片；
(4.3)最后，按照金相显微镜矩阵中各金相显微镜位置拼接所有金相显微镜的拼接图片，最终获得金相显微镜矩阵的拼接图片。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：图片拼接采用并行算法在GPU上运行。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)在0.7秒内完成。
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910699192.2A Active CN110490801B (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 金相显微镜矩阵超大图片高速拼接方法 |
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|---|---|
| CN (1) | CN110490801B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113259537A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-08-13 | 同济大学 | 一种可拓展式结构表观平面扫描单元及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050084175A1 (en) * | 2003-10-16 | 2005-04-21 | Olszak Artur G. | Large-area imaging by stitching with array microscope |
| CN107941830A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-04-20 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | X射线荧光光谱仪的分布分析图像采集与数据处理系统 |
| CN109470698A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-03-15 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 基于显微照相矩阵的跨尺度夹杂物快速分析仪器及方法 |
-
2019
- 2019-07-31 CN CN201910699192.2A patent/CN110490801B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050084175A1 (en) * | 2003-10-16 | 2005-04-21 | Olszak Artur G. | Large-area imaging by stitching with array microscope |
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| CN109470698A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-03-15 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 基于显微照相矩阵的跨尺度夹杂物快速分析仪器及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 胡小唐等: "CD-AFM扫描图像的三维拼接方法", 《纳米技术与精密工程》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113259537A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-08-13 | 同济大学 | 一种可拓展式结构表观平面扫描单元及装置 |
| CN113259537B (zh) * | 2021-04-09 | 2024-05-31 | 同济大学 | 一种可拓展式结构表观平面扫描单元及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110490801B (zh) | 2022-10-28 |
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