CN113050264A - 一种显微镜的物镜自动识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种显微镜的物镜自动识别系统；包括底座，所述底座的上部安装安装板、背板和支撑板，所述支撑板的底部安装有电子显微镜柱和控制机箱，所述背板的两侧分别安装有第一摄像和第二摄像，所述第一伺服电机通过第一螺杆连接有第一移动座，所述第一移动座的一侧上通过第二伺服电机连接有第二移动座；所述控制机箱的内部安装有控制模块，所述控制模块上电性连接有信息处理，所述信息处理上电性连接有第一AD采样和图像拼接模块，所述第一AD采样上电性连接有第一摄像，所述图像拼接模块上电性连接有第二AD采样，所述第二AD采样上电性连接有第二摄像；本发明便于操作，方便调节，能够实现多种拍摄技术进行识别。

Description

一种显微镜的物镜自动识别系统

技术领域

本发明属于显微镜技术领域，具体涉及一种显微镜的物镜自动识别系统。

背景技术

显微镜是由一个透镜或几个透镜的组合构成的一种光学仪器，是人类进入原子时代的标志。主要用于放大微小物体成为人的肉眼所能看到的仪器。显微镜分光学显微镜和电子显微镜，将传统的显微镜与摄象系统，显示器或者电脑相结合，达到对被测物体的放大观察的目的。最早的雏形应该是相机型显微镜，将显微镜下得到的图像通过小孔成象的原理，投影到感光照片上，从而得到图片。或者直接将照相机与显微镜对接，拍摄图片。随着CCD摄像机的兴起，显微镜可以通过其将实时图像转移到电视机或者监视器上，直接观察，同时也可以通过相机拍摄。80年代中期，随着数码产业以及电脑业的发展，显微镜的功能也通过它们得到提升，使其向着更简便更容易操作的方面发展。到了90年代末，半导体行业的发展，晶圆要求显微镜可以带来更加配合的功能，硬件与软件的结合，智能化，人性化，使显微镜在工业上有了更大的发展。随着CMOS镜头技术在显微镜领域应用的成熟，及数码输出技术的发展，其市面上的视频显微镜，不仅有通过PC机来显示显微图片的视频显微镜，还有显微镜本身有独立屏幕的视频显微镜，例如3R的MSV35；有可通过无线传输方式可移动的无线视频显微镜，其都脱离了PC机的显示，例如3R的WM401TV、WM601TV，且其CMOS镜头的显微镜其大小要比传统的显微镜更加精巧，可应用于现场进行显微观测。然而市面上各种的显微镜仍存在各种各样的问题。

如授权公告号为CN105988209B所公开的一种基于显微镜的全自动检测系统，其虽然实现了被检物的全自动检测识别，自动化程度高，大大简化了检测程序，降低了因人工检测的主观性和经验不足带来的误差，提高了检测速度和效率，降低了人工劳动强度，节约了人力资源，但是并未解决现有显微镜结构复杂，不便于进行移动调节，以及对于拍摄画面单一等的问题，为此我们提出一种显微镜的物镜自动识别系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种显微镜的物镜自动识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种显微镜的物镜自动识别系统，包括底座，所述底座的上部固定安装安装板，所述底座的尾端焊接有背板，所述背板上焊接有支撑板，所述支撑板的底部固定安装有电子显微镜柱，所述电子显微镜柱的底端活动安装有旋转头，所述旋转头的底端螺纹连接有物镜组，所述背板的两侧分别固定安装有第一摄像和第二摄像，所述背板的后端固定安装有第一伺服电机，所述第一伺服电机的输出端固定连接有第一螺杆，所述第一螺杆上螺纹连接有第一移动座，所述第一移动座的一侧固定安装有第二伺服电机，所述第二伺服电机的输出端固定连接有第二螺杆，所述第二螺杆上螺纹连接有第二移动座，所述支撑板上固定安装有控制机箱和散热机箱；

所述控制机箱的内部固定安装有控制模块，所述控制模块上电性连接有信息处理，所述信息处理上电性连接有通讯模块，所述信息处理上还电性连接有第一AD采样和图像拼接模块，所述第一AD采样上电性连接有第一摄像，所述图像拼接模块上电性连接有第二AD采样，所述第二AD采样上电性连接有第二摄像，所述控制模块上还电性连接有辅助模块和供电模块，所述控制模块上还电性连接有驱动模块，所述驱动模块上电性连接有散热模块和动力模块，所述供电模块与所述散热模块和所述动力模块电性连接。

优选的，所述安装板和所述第一移动座上分别固定安装有轴承座，两组所述轴承座分别与所述第一螺杆和所述第二螺杆的端部活动连接。

优选的，所述安装板的两侧分别焊接有防护板，所述第一移动座和所述第二移动座分别滑动连接在两侧所述防护板之间。

优选的，所述第一摄像和所述第二摄像分别通过线缆管与所述控制机箱和所述电子显微镜柱电性连接。

优选的，所述辅助模块中包括有液晶显示屏、控制按键、位移检测器、存储模块和警报装置。

优选的，所述位移检测器采用的是红外激光检测器，所述存储模块至少设有两组，一组所述存储模块为用于存储程序运行体的ROM存储模块，另一组所述存储模块为用于存储运行日志的RAM存储模块，所述警报装置采用的是声光警报装置，所述警报装置与所述位移检测器电性连接。

优选的，所述信息处理中包括有信息接收、信息检测和信息转换，所述信息接收用于接收和发送传输的数据信息，所述信息检测用于检测数据信息的大小和类型，所述信息转换用于将数据信息类型转换成适应的数据类型，所述第一AD采样和所述第二AD采样用于采集传输数据中的有用波形信号。

优选的，所述散热机箱中包括有水冷散热和风冷散热，所述散热机箱与所述控制机箱贯通连接。

优选的，所述图像拼接模块中包括有图像配准算法和图像融合算法，所述图像拼接包括有以下步骤：

S1、图像预处理：包括数字图像处理的基本操作，如去噪、边缘提取、直方图处理、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换，如傅里叶变换和小波变换操作；

S2、图像配准：就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系；

S3、建立变换模型：根据模板或者图像特征之间的对应关系，计算出数学模型中的各参数值，从而建立两幅图像的数学变换模型；

S4、统一坐标变换：根据建立的数学转换模型，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中，完成统一坐标变换；

S5融合重构：将待拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。

优选的，所述图像拼接模块的算法有以下公式：

Harris角点检测算法的位移强度变化：

E(U,V)＝_x,yw(x,y)[I(x+u,y+v)I(x,y)]²是窗口函数，

w(x,y)，是移动后的强度，

I(x+u,y+v)，是单个像素位置的强度，

I(x,y)；

Harris角点检测算法如下：对图像中的每个像素点计算自相关矩阵(x,y)，Autocorrelation matrix M：

是I_x,I_y的偏导数I(x,y)，

对图像中的每个像素点做高斯滤波，获得新的矩阵，离散二维零均值高斯函数为：Gauss＝exp(-u²+v²)/2δ²，计算每个像素点(x,y)的角点度量，得到R＝Det(M)-k*trace(M)的范围是k；

SURF算法的归一化互相关：基于在两个图像位移中的每一个中计算的图像强度值到“窗口”之间的相似性：

其中I₁(x,y)，分别是两张图片，I₂(x,y)是窗口的像素坐标，x_i＝(x_i,y_i)是通过NCC系数计算出的位移或偏移，

NCC系数的范围为u＝(u,v)。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明通过结构简单，通过对对移动座进行移动调节实现对显微镜下的载波板进行调节，使得显微镜能够选择检测，并且本发明能够实现对检测画面进行拍摄，使得检测结果便于进行存留，以及对设备进行冷却，提高设备的运行稳定性。

(2)本发明控制模块实现对系统进行有效的控制调节，实现对系统进行操作，并且针对显微镜的特性，设有两组摄像，并且两组摄像分别用于进行整体拍摄和部分拍摄，并且在部分拍摄之后通过拼接技术进行拼接图像，以及实现数据的传输通讯。

附图说明

图1为本发明的结构示意图之一；

图2为本发明的结构示意图之二；

图3为本发明的侧面结构示意图；

图4为本发明的系统结构示意图。

图中：1、底座；2、安装板；3、背板；4、支撑板；5、电子显微镜柱；6、旋转头；7、物镜组；8、第一摄像；9、第二摄像；10、第一伺服电机；11、第一螺杆；12、第一移动座；13、第二伺服电机；14、第二螺杆；15、第二移动座；16、夹持机构；17、控制机箱；18、散热机箱；19、轴承座；20、防护板；21、线缆管。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图4，本发明提供一种技术方案：一种显微镜的物镜自动识别系统，包括底座1，所述底座1的上部固定安装安装板2，所述底座1的尾端焊接有背板3，所述背板3上焊接有支撑板4，所述支撑板4的底部固定安装有电子显微镜柱5，所述电子显微镜柱5的底端活动安装有旋转头6，所述旋转头6的底端螺纹连接有物镜组7，所述背板3的两侧分别固定安装有第一摄像8和第二摄像9，所述背板3的后端固定安装有第一伺服电机10，所述第一伺服电机10的输出端固定连接有第一螺杆11，所述第一螺杆11上螺纹连接有第一移动座12，所述第一移动座12的一侧固定安装有第二伺服电机13，所述第二伺服电机13的输出端固定连接有第二螺杆14，所述第二螺杆14上螺纹连接有第二移动座15，所述支撑板4上固定安装有控制机箱17和散热机箱18；

所述控制机箱17的内部固定安装有控制模块，所述控制模块上电性连接有信息处理，所述信息处理上电性连接有通讯模块，所述信息处理上还电性连接有第一AD采样和图像拼接模块，所述第一AD采样上电性连接有第一摄像8，所述图像拼接模块上电性连接有第二AD采样，所述第二AD采样上电性连接有第二摄像9，所述控制模块上还电性连接有辅助模块和供电模块，所述控制模块上还电性连接有驱动模块，所述驱动模块上电性连接有散热模块和动力模块，所述供电模块与所述散热模块和所述动力模块电性连接。

本实施例中，优选的，所述安装板2和所述第一移动座12上分别固定安装有轴承座19，两组所述轴承座19分别与所述第一螺杆11和所述第二螺杆14的端部活动连接。

本实施例中，优选的，所述安装板2的两侧分别焊接有防护板20，所述第一移动座12和所述第二移动座15分别滑动连接在两侧所述防护板20之间。

本实施例中，优选的，所述第一摄像8和所述第二摄像9分别通过线缆管21与所述控制机箱17和所述电子显微镜柱5电性连接。

本实施例中，优选的，所述辅助模块中包括有液晶显示屏、控制按键、位移检测器、存储模块和警报装置。

本实施例中，优选的，所述位移检测器采用的是红外激光检测器，所述存储模块至少设有两组，一组所述存储模块为用于存储程序运行体的ROM存储模块，另一组所述存储模块为用于存储运行日志的RAM存储模块，所述警报装置采用的是声光警报装置，所述警报装置与所述位移检测器电性连接。

本实施例中，优选的，所述信息处理中包括有信息接收、信息检测和信息转换，所述信息接收用于接收和发送传输的数据信息，所述信息检测用于检测数据信息的大小和类型，所述信息转换用于将数据信息类型转换成适应的数据类型，所述第一AD采样和所述第二AD采样用于采集传输数据中的有用波形信号。

本实施例中，优选的，所述散热机箱18中包括有水冷散热和风冷散热，所述散热机箱18与所述控制机箱17贯通连接。

本实施例中，优选的，所述图像拼接模块中包括有图像配准算法和图像融合算法，所述图像拼接包括有以下步骤：

S1、图像预处理：包括数字图像处理的基本操作，如去噪、边缘提取、直方图处理、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换，如傅里叶变换和小波变换操作；

S2、图像配准：就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系；

S3、建立变换模型：根据模板或者图像特征之间的对应关系，计算出数学模型中的各参数值，从而建立两幅图像的数学变换模型；

S4、统一坐标变换：根据建立的数学转换模型，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中，完成统一坐标变换；

S5融合重构：将待拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。

本实施例中，优选的，所述图像拼接模块的算法有以下公式：

Harris角点检测算法的位移强度变化：

E(U,V)＝_x,yw(x,y)[I(x+u,y+v)I(x,y)]²是窗口函数，

w(x,y)，是移动后的强度，

I(x+u,y+v)，是单个像素位置的强度，

I(x,y)；

Harris角点检测算法如下：对图像中的每个像素点计算自相关矩阵(x,y)，Autocorrelation matrix M：

是I_x,I_y的偏导数I(x,y)，

对图像中的每个像素点做高斯滤波，获得新的矩阵，离散二维零均值高斯函数为：Gauss＝exp(-u²+v²)/2δ²，计算每个像素点(x,y)的角点度量，得到R＝Det(M)-k*trace(M)的范围是k；

SURF算法的归一化互相关：基于在两个图像位移中的每一个中计算的图像强度值到“窗口”之间的相似性：

其中I₁(x,y)，分别是两张图片，I₂(x,y)是窗口的像素坐标，x_i＝(x_i,y_i)是通过NCC系数计算出的位移或偏移，

NCC系数的范围为u＝(u,v)。

本发明的工作原理及使用流程：在使用的时候，将载玻片放置在第二移动座15上，并且通过夹持机构16进行夹持固定，然后通过控制机箱17内部的控制模块实现对系统进行控制，控制模块中的供电模块实现对系统供电，然后控制模块通过驱动模块控制动力模块进行运动，且动力模块即第一伺服电机10、第二伺服电机13和散热机箱18，第一伺服电机10和第二伺服电机13实现对第一移动座12和第二移动座15进行移动调节，使得电子显微镜柱5能够实现对载玻片进行检测，且第一摄像8和第二摄像9进行拍摄画面，通过第一AD采集和第二AD采集进行数据信息的传输，且第二摄像9采集的画面通过图像拼接模块进行拼接组合，然后通过信息处理传输给控制模块和通讯模块进行传输，完成对显微镜的拍摄画面，然后将画面特征信息与数据库中的画面特征信息进行匹配，完成对图像信息的识别。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种显微镜的物镜自动识别系统，包括底座(1)，其特征在于：所述底座(1)的上部固定安装安装板(2)，所述底座(1)的尾端焊接有背板(3)，所述背板(3)上焊接有支撑板(4)，所述支撑板(4)的底部固定安装有电子显微镜柱(5)，所述电子显微镜柱(5)的底端活动安装有旋转头(6)，所述旋转头(6)的底端螺纹连接有物镜组(7)，所述背板(3)的两侧分别固定安装有第一摄像(8)和第二摄像(9)，所述背板(3)的后端固定安装有第一伺服电机(10)，所述第一伺服电机(10)的输出端固定连接有第一螺杆(11)，所述第一螺杆(11)上螺纹连接有第一移动座(12)，所述第一移动座(12)的一侧固定安装有第二伺服电机(13)，所述第二伺服电机(13)的输出端固定连接有第二螺杆(14)，所述第二螺杆(14)上螺纹连接有第二移动座(15)，所述支撑板(4)上固定安装有控制机箱(17)和散热机箱(18)；

所述控制机箱(17)的内部固定安装有控制模块，所述控制模块上电性连接有信息处理，所述信息处理上电性连接有通讯模块，所述信息处理上还电性连接有第一AD采样和图像拼接模块，所述第一AD采样上电性连接有第一摄像(8)，所述图像拼接模块上电性连接有第二AD采样，所述第二AD采样上电性连接有第二摄像(9)，所述控制模块上还电性连接有辅助模块和供电模块，所述控制模块上还电性连接有驱动模块，所述驱动模块上电性连接有散热模块和动力模块，所述供电模块与所述散热模块和所述动力模块电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述安装板(2)和所述第一移动座(12)上分别固定安装有轴承座(19)，两组所述轴承座(19)分别与所述第一螺杆(11)和所述第二螺杆(14)的端部活动连接。

3.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述安装板(2)的两侧分别焊接有防护板(20)，所述第一移动座(12)和所述第二移动座(15)分别滑动连接在两侧所述防护板(20)之间。

4.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述第一摄像(8)和所述第二摄像(9)分别通过线缆管(21)与所述控制机箱(17)和所述电子显微镜柱(5)电性连接。

5.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述辅助模块中包括有液晶显示屏、控制按键、位移检测器、存储模块和警报装置。

6.根据权利要求5所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述位移检测器采用的是红外激光检测器，所述存储模块至少设有两组，一组所述存储模块为用于存储程序运行体的ROM存储模块，另一组所述存储模块为用于存储运行日志的RAM存储模块，所述警报装置采用的是声光警报装置，所述警报装置与所述位移检测器电性连接。

7.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述信息处理中包括有信息接收、信息检测和信息转换，所述信息接收用于接收和发送传输的数据信息，所述信息检测用于检测数据信息的大小和类型，所述信息转换用于将数据信息类型转换成适应的数据类型，所述第一AD采样和所述第二AD采样用于采集传输数据中的有用波形信号。

8.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述散热机箱(18)中包括有水冷散热和风冷散热，所述散热机箱(18)与所述控制机箱(17)贯通连接。

9.根据权利要求1所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述图像拼接模块中包括有图像配准算法和图像融合算法，所述图像拼接包括有以下步骤：

S1、图像预处理：包括数字图像处理的基本操作，如去噪、边缘提取、直方图处理、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换，如傅里叶变换和小波变换操作；

S2、图像配准：就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系；

S3、建立变换模型：根据模板或者图像特征之间的对应关系，计算出数学模型中的各参数值，从而建立两幅图像的数学变换模型；

S4、统一坐标变换：根据建立的数学转换模型，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中，完成统一坐标变换；

S5融合重构：将待拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。

10.根据权利要求9所述的一种显微镜的物镜自动识别系统，其特征在于：所述图像拼接模块的算法有以下公式：

Harris角点检测算法的位移强度变化：

E(U,V)＝_x,yw(x,y)[I(x+u,y+v)I(x,y)]²是窗口函数，

w(x,y)，是移动后的强度，

I(x+u,y+v)，是单个像素位置的强度，

I(x,y)；

Harris角点检测算法如下：对图像中的每个像素点计算自相关矩阵(x,y)，

Autocorrelation matrix M：

是I_x,I_y的偏导数I(x,y)，

对图像中的每个像素点做高斯滤波，获得新的矩阵，离散二维零均值高斯函数为：Gauss＝exp(-u²+v²)/2δ²，计算每个像素点(x,y)的角点度量，得到R＝Det(M)-k*trace(M)的范围是k；

SURF算法的归一化互相关：基于在两个图像位移中的每一个中计算的图像强度值到“窗口”之间的相似性：

其中I₁(x,y)，分别是两张图片，I₂(x,y)是窗口的像素坐标，x_i＝(x_i,y_i)是通过NCC系数计算出的位移或偏移，

NCC系数的范围为u＝(u,v)。

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