CN116794822B - 一种显微镜控制系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种显微镜控制系统和方法,该系统包括控制装置和显微镜,显微镜包括:光学系统、光路系统、机械系统、辅助照明装置、光学相机,控制装置包括控制器和存储器;光路系统包括照明单元;机械系统包括支撑装置、镜体部件以及附件,镜体部件包括物镜转换器,附件包括显微摄影装置;控制器被配置为:发出第一控制指令,以控制光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到存储器进行存储;从智能终端获取用户需求,结合全貌图像确定待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制显微镜以最佳成像参数对待测样品进行成像。
Description
技术领域
本说明书涉及显微镜技术领域,特别涉及一种显微镜控制系统和方法。
背景技术
工业显微镜在对待检测样本进行成像时,因为表面反射率、光强变化,成像结果可能存在过饱和像素点,以致无法获取比较清晰的待检测样本表面的形貌特征,致使测量结果发生偏差,影响对待检测样本图像采集的准确性。此外,一些不透明的待检测样本(例如,金属样本),会使得显微镜成像较暗,需要照明装置进行补光处理。
针对上述问题,CN113985596A公开了一种显微镜智能照明控制系统及其控制方法,其通过微控制单元来识别灯源的信号,并根据灯源信号来切换控制LED驱动单元和卤素灯驱动单元,实现LED灯和卤索灯的智能识别和便捷互换。但该方法仅仅涉及显微镜使用过程中根据灯源信号的照明控制,未考虑不同成像效果下可能需要不同的照明参数;另外,导致显微镜成像效果不佳的原因还包括显微镜运行时各个配件(如目镜、物镜等)的工作参数的设置,仅依靠照明控制来提高显微镜成像指令可能不够全面和准确。
因此,希望提供一种显微镜控制系统和方法,以得到清晰且准确的待测样本图像。
发明内容
本说明书一个或多个实施例提供一种显微镜控制系统。所述系统包括控制装置和显微镜,所述显微镜包括:光学系统、光路系统、机械系统、辅助照明装置、光学相机,所述控制装置包括控制器和存储器;所述光路系统包括照明单元;所述机械系统包括支撑装置、镜体部件以及附件,所述镜体部件包括物镜转换器,所述附件包括显微摄影装置;所述控制器被配置为:发出第一控制指令,以控制所述光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到所述存储器进行存储;从智能终端获取用户需求,结合所述全貌图像确定所述待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制所述显微镜以所述最佳成像参数对所述待测样品进行成像。
本说明书一个或多个实施例提供一种显微镜控制方法。所述方法包括:发出第一控制指令,以控制所述光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到所述存储器进行存储;获取用户需求,结合所述全貌图像确定所述待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制所述显微镜以所述最佳成像参数对所述待测样品进行成像。
本说明书一个或多个实施例提供一种显微镜控制装置,所述装置包括至少一个存储器和至少一个处理器,所述至少一个存储器用于存储计算机指令,所述至少一个处理器执行所述计算机指令或部分指令,以实现上述实施例所述的显微镜控制方法。
本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行上述实施例所述的显微镜控制方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的显微镜控制系统的示例性结构示意图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的确定最佳成像参数及第二控制指令的示例性流程图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的获取目标图像的示例性流程图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定候选成像参数的成像效果的示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
在对待检测样本进行成像时,因为表面反射率、光强变化,成像结果可能存在过饱和像素点,以致无法获取比较清晰的待检测样本表面的形貌特征,致使测量结果发生偏差,影响对待检测样本图像采集的准确性。CN113985596A仅通过切换LED、卤素灯来调整光源,来对检测待测样本时的光照参数进行调整,并未考虑其他可能影响显微镜成像效果的参数。
因此,本说明书一些实施例中,期望提供一种显微镜控制系统和方法,通过控制器发出第一控制指令,控制内置光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送存储器进行存储;基于从智能终端获取的用户需求、待测样本的全貌图像确定所述待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,控制所述显微镜以所述最佳成像参数对所述待测样品进行成像。这样,可以根据用户需求以及对全貌图像的分析来调节成像参数,以提高成像效果。
图1是根据本说明书一些实施例所示的显微镜控制系统的示例性结构示意图。
如图1所示,所述显微镜控制系统100可以包括控制装置110和显微镜120。
控制装置110是用于控制显微镜的装置。在一些实施例中,控制装置110可以包括控制器111和存储器112。
控制器111是用于生成和发出指令来控制显微镜的装置。在一些实施例中,控制器111可以用于发出第一控制指令,基于第一控制指令控制内置光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送存储器进行存储。在一些实施例中,控制器111还可以用于基于从智能终端获取的用户需求、待测样本的全貌图像确定待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,基于第二控制指令控制显微镜以最佳成像参数对待测样品进行成像。在一些实施例中,控制器111可以包含一个或多个子控制设备。
在一些实施例中,控制器111还可以包括预警装置111-1。
预警装置111-1是用于对异常情况发出预警的装置。
例如,预警装置111-1可以包括预警灯、预警声控装置、锁死装置以及距离检测装置等。其中,预警灯、预警声控装置可以用于在光照强度过强时或物镜与样本过近时进行预警,锁死装置可以用于在用户开启锁死装置时,在物镜低于一定距离阈值时锁死物镜。
存储器112是用于存储指令和/或数据的装置。在一些实施例中,存储器112可以存储从控制器111和/或其他装置设备获取的数据。例如,存储器112可以存储内置光学相机拍摄的待测样本的全貌图像等。
显微镜120是用于对待测样本进行成像的装置。
在一些实施例中,显微镜120可以包括:光学系统121、光路系统122、机械系统123、辅助照明装置124和光学相机125。
光学系统121是用于对待测样本进行物理成像的系统。例如,光学系统121可以包括目镜、物镜。
光路系统122是用于对待测样本进行光学处理(例如,照明控制)的系统。在一些实施例中,光路系统122可以包括一个或多个照明单元122-1。照明单元122-1可以包括照明装置。例如,LED灯、卤素灯等。其中,照明装置可以用于对待测样本进行照明。
在一些实施例中,光路系统122还可以包括光源、滤色片、孔径光阑、视场光阑等。
机械系统123是用于为显微镜提供一些结构支撑的系统。在一些实施例中,机械系统123可以包括支撑装置123-1、镜体部件123-2以及附件123-3。
支撑装置123-1是用于支撑显微镜的各个部件的装置。例如,包括底座、镜架、载物台、微动装置等。
镜体部件123-2是用于连接目镜、物镜等的部件。例如,包括物镜转换器等。
附件123-3是用于处理待测样本的成像结果的装置。例如,包括显微摄影装置、偏光、暗场装置等。其中,显微摄影装置可以用于对显微镜成像后的结果进行处理,并获取检测图像。
辅助照明装置124用于固定、移动或调节照明装置。
在一些实施例中,辅助照明装置124可以包括照明固定装置和移动调节装置。照明固定装置可以用于固定照明装置,移动调节装置可以包括电磁驱动装置以及调节杆,电磁驱动装置可以用于驱动调节杆以调节照明装置与待测样本的距离。
光学相机125用于拍摄待测样本以获取待测样本的全貌图像。
关于上文所述的生成初始成像参数以及最佳成像参数的更多细节可以参见本说明书其他部分(如图2)的相关描述。
需要注意的是,以上对于显微镜控制系统100及其模块的描述,仅为描述方便,并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解,对于本领域的技术人员来说,在了解该系统的原理后,可能在不背离这一原理的情况下,对各个模块进行任意组合,或者构成子系统与其他模块连接。
在一些实施例中,显微镜控制方法可以通过显微镜控制系统的控制器执行如下步骤一~步骤二来实现。
步骤一,发出第一控制指令,以控制光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到存储器进行存储。
第一控制指令是指指示光学相机采集或发送信息(如待测样本的全貌图像)的指令。
待测样本是指需要被显微镜观测的样本。例如,包括工业零部件、工业材料、工业产品等。
全貌图像是指反映待测样本全貌状况的图像。例如,包括反映工业零部件表面的图像。
在一些实施例中,控制器可以基于第一控制指令控制显微镜内置的光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到存储器进行存储。在一些实施例中,控制器也可以通过访问存储器获取待测样本的全貌图像。
步骤二,获取用户需求,结合全貌图像确定待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制显微镜以最佳成像参数对待测样品进行成像。
用户需求是指用户对成像质量的要求。例如,图像清晰度的要求。关于用户需求的更多细节可以参见图2的相关说明。
在一些实施例中,控制器可以获取用户在智能终端的输入的用户需求。
最佳成像参数是指满足用户需求且能使成像效果较好的成像参数。
第二控制指令是指以最佳成像参数指示显微镜采集或发送信息的指令。
在一些实施例中,控制器可以通过对用户需求以及待测样本的全貌图像进行分析来确定最佳成像参数,并基于最佳成像参数生成第二控制指令。例如,控制器可以基于全貌图像确定待测样本的形貌特征(例如,待测样本透明程度等),结合用户需求中清晰度的要求,通过查询预设表的方式确定最佳成像参数。其中,预设表中存储有多组不同的待测样本类型、清晰度要求及其对应的最佳成像参数。预设表可以基于经验获取,也可以基于历史成像数据确定。
在一些实施例中,控制器还可以通过初始成像参数及相应的目标图像确定最佳成像参数并生成第二控制指令,可以参见图2相关说明。
在一些实施例中,控制器可以基于最佳成像参数生成第二控制指令来控制显微镜各个装置和/或系统的参数(例如,光学系统等的移动参数),进而对待测样本进行成像。
本说明书一些实施例中,基于用户需求、待测样本的全貌图像确定最佳成像参数并成像,有助于得到满足用户需求且更加准确的待测样本的显微镜成像图像。
在一些实施例中,响应于显微镜处于手动调节模式,控制器可以获取检测数据并判断检测数据是否异常;响应于检测数据异常,控制器发出第三控制指令,以控制预警装置做出预设操作。
手动调节模式是指需要用户手动调节显微镜的各项参数的模式。
检测数据是指检测待测样本时的相关数据。例如,待测样本高度数据、光照强度、物镜移动速度等。
在一些实施例中,控制器可以通过多种方式获取检测数据。例如,通过传感器获取检测数据。
在一些实施例中,控制器可以预先设置异常条件,响应于检测数据满足异常条件时,判断检测数据为异常。在一些实施例中,异常条件可以包括高度条件、光照条件和速度条件等。
在一些实施例中,当检测数据判断为异常时,控制器可以发出第三控制指令控制预警装置做出预设操作,以进行预警。
第三控制指令是指指示预警装置采集或发送信息的指令。
关于预警装置的更多细节可以参见图1及其相关说明。
预设操作是指预设的预警操作。例如,锁死装置锁死物镜、预警灯发出带颜色的灯光或者预警灯闪烁、预警声控装置发出声音等。
在一些实施例中,响应于检测数据异常,控制器可以基于第三控制指令,控制锁死装置、预警灯、预警声控装置等作出相应的预警操作。不同的检测数据异常,对应的预设操作可以不同。
在一些实施例中,检测数据包括待检测样本高度数据,响应于所述待测样本高度数据小于第一高度阈值,控制器可以基于第三控制指令控制所述预警装置发出第一预警并触发第一预设操作。
待测样本高度数据是指对待测样本进行检测时物镜与载物台的距离。例如,第一高度、第二高度、第三高度等。
在一些实施例中,控制器可以基于预设的距离检测装置获取待测样本高度数据。
关于待测样本高度数据、第一高度、第二高度、第三高度的更多内容可以参见图3的相关说明。
第一预警是指待测样本高度数据异常时发出的预警。
第一预设操作是指待测样本高度数据异常时对应的预设操作。在一些实施例中,第一预设操作可以是触发锁死装置,将物镜锁死。
本说明书一些实施例中,在待测样本高度数据第一高度阈值高度时将物镜锁死,可以使物镜和待测样本保持在安全距离,避免损害物镜和待测样本。
在一些实施例中,检测数据可以包括辅助照明装置的光照强度,响应于光照强度大于光照强度阈值,控制器可以通过第三控制指令控制预警装置发出第二预警并触发第二预设操作。
在一些实施例中,控制器可以通过光照传感器获取光照强度或通过照明装置的设置参数自动读取光照强度。
光照强度阈值是指用于判断是否发出第二预警的光照强度临界值。例如,预设的光照强度值。
第二预警是指光照强度异常时发出的预警。
第二预设操作是指光照强度异常或物镜移动速度异常时对应的预设操作。在一些实施例中,第二预设操作可以是通过预警灯和/或预警声控装置进行提醒。
本说明书一些实施例中,通过设置光照强度阈值判断光照强度是否异常,有助于减少光照强度对光学相机的影响,避免光照强度太大损坏内置光学相机。
在一些实施例中,响应于物镜移动速度大于速度阈值,控制器基于第三控制执指令控制预警装置发出第三预警并触发第二预设操作。
物镜移动速度可以包括高倍物镜或低倍物镜的移动速度。
在一些实施例中,物镜移动速度可以基于预设算法获取。示例性的预设算法可以包括:物镜移动速度=(H2-H1)÷(T2-T1),其中T1、T2为两个不同的时间点,H1、H2分别为T1、T2对应的高度数据。
速度阈值是指判断是否发出第二预警的物镜移动速度临界值,可以基于经验人为设定。
在一些实施例中,速度阈值基于待测样本高度数据动态变化。例如,当前物镜与载物台的距离越大,速度阈值越大,但速度阈值不能超过速度阈值上限值,上限值可以基于经验预先设定。
本说明书一些实施例中,速度阈值基于待测样本高度数据动态变化,有助于更加快速的找到最佳成像位置。
第三预警是指物镜移动速度异常时发出的预警。
本说明书一些实施例中,通过对物镜移动速度异常发出预警,可以提醒用户进行更加安全的操作,减少对显微镜的损耗或待测样本的损害。
本说明书一些实施例中,通过在手动调节模式下对检测数据异常发出预警以及执行预设操作,可以有效减少不当操作对显微镜装置和待测样本带来的损耗和损坏。
图2是根据本说明书一些实施例所示的确定最佳成像参数及第二控制指令的示例性流程图。
步骤210,响应于显微镜处于自动调节模式,基于用户需求、全貌图像生成初始成像参数。
自动调节模式是指显微镜的自动工作模式。在一些实施例中,响应于显微镜处于自动调节模式,控制器可以自动调节显微镜的成像参数。
在一些实施例中,用户需求可以包括用户关心视场的位置坐标和综合放大倍数。关于用户需求的更多说明可以参见上文相关描述。
用户关心视场是指用户关心的待测样本的区域。例如,用户想进一步放大观察的待测样本的某个区域。
用户关心视场的位置坐标是指用户关心视场中居中位置的任一点(如中心点)的位置坐标。在一些实施例中,控制器可以基于载物台为基准点建立平面直角坐标系,以确定用户关心视场的位置坐标。
综合放大倍数是指显微镜对待测样品的整体放大倍数,可以用目镜放大倍数与物镜放大倍数的乘积表示。
在一些实施例中,控制器可以通过智能终端获取用户关心视场以及综合放大倍数。
本说明书一些实施例中,用户需求包括用户关心视场的位置坐标和综合放大倍数,有助于获取用户关心区域的待检测样本的放大的、清晰的图像,进而满足用户需求。
初始成像参数是指第一次基于用户需求进行成像的参数。
在一些实施例中,控制器可以通过多种方式基于用户需求、全貌图像生成初始成像参数。例如,控制器可以基于全貌图像确定待测样本的类型和/或尺寸,基于待测样本类型和/或尺寸、用户需求,通过查询预设参数表的方式确定初始成像参数。其中,预设参数表中存储有多组不同的待测样本的类型和/或尺寸、用户需求以及对应的多组初始成像参数。预设参数表可以基于经验获取,也可以基于历史成像数据确定。
在一些实施例中,初始成像参数包括第一照明参数、标本移动器参数、第一调节参数、第二调节参数、第三调节参数;响应于显微镜处于自动调节模式,基于用户需求、全貌图像生成初始成像参数包括:通过预设方法确定初始成像参数。
第一照明参数是指光照强度。
标本移动器参数是指标本移动器的移动参数。例如,移动方向、移动距离。
第一调节参数是指粗准焦螺旋朝方向A的调整参数。例如,朝方向A的调整量L1。其中,粗准焦螺旋朝方向A旋转,物镜向下(靠近载物台)运动。
第二调节参数是指粗准焦螺旋朝方向B(与方向A相反)的调整参数。例如,朝方向B的调整量L2。其中,粗准焦螺旋朝方向B旋转,物镜向上(远离载物台)运动。
第三调节参数是指细准焦螺旋朝方向B的调整参数。例如,朝方向B的调整量L3。
在一些实施例中,控制器可以基于以下方式,通过预设方法确定初始成像参数:
在一些实施例中,控制器可以基于经验预设第一照明参数,或者将历史同类型、历史用户需求相同的待测样本的照明参数作为第一照明参数。
在一些实施例中,控制器可以基于当前时刻用户关心视场的位置坐标A(x1,y1)、预设位置坐标B(x2,y2)确定标本移动器参数。例如,以坐标A为基准点,控制器可以将坐标B相对于坐标A的方向确定为移动方向;将坐标A与坐标B之间的距离确定为移动距离。其中,预设位置可以是物镜中心轴与载物台的交点。
在一些实施例中,控制器可以确定当前时刻待测样本高度数据H1、物镜与载物台的最小距离H2(即第一高度)的高度差值,基于高度差值确定粗准焦螺旋的调整量L1。其中,H2可以基于经验预设。在一些实施例中,控制器可以基于高度差值与粗准焦螺旋的调整量L1之间的预设对应关系,确定粗准焦螺旋调整量L1。关于待测样本高度数据H1、物镜与载物台的最小距离H2(第一高度)的更多说明,可以参见图3及其相关描述。
在一些实施例中,控制器可以通过多种方式确定第二调节参数。例如,基于经验预设粗准焦螺旋的调整量L2;或者将历史同类型待测样本中,通过历史第二调节参数调节后,清晰度满足要求的历史第二调节参数对应的历史粗准焦螺旋的调整量,作为当前的粗准焦螺旋的调整量L2。
在一些实施例中,控制器可以通过参数预测模型对第二检测图像的清晰度、目标清晰度、待测样本的特征进行处理,确定第三调节参数。关于第二检测图像的更多说明,可以参见图3及其相关描述。
清晰度是指图像的清晰程度。例如,将图像分辨率确定为清晰度。在一些实施例中,控制器可以通过预设清晰度算法(如,Brenner梯度函数、Tenengrad梯度函数等)确定第二检测图像的清晰度。
目标清晰度是指用户对清晰度的要求。在一些实施例中,控制器可以预设图像分辨率作为目标清晰度。
待测样本的特征是指与待测样本表面性质相关的特征。例如,包括透光性、表面反射率和颜色分布等。
在一些实施例中,控制器可以通过多种方式获取待测样本的特征。例如,控制器可以从存储设备调用预先存储的待测样本的透光性和表面反射率。又例如,控制器可以将待测样本的全貌图像划分为多个预设大小、预设形状的区域,将其按照颜色进行聚类分析,确定待测样本的颜色分布。
在一些实施例中,参数预测模型可以是机器学习模型。例如,神经网络模型(Neural Networks,NN)等。
在一些实施例中,参数预测模型可以通过多个带有第一标签的第一训练样本训练得到。训练方法可以包括但不限于梯度下降法。
在一些实施例中,第一训练样本可以包括样本第二检测图像的清晰度、样本目标清晰度以及样本待测样本的特征;第一标签可以包括第一训练样本对应的满足历史成像要求的历史细准焦螺旋朝方向B的调整量L3。在一些实施例中,第一训练样本和第一标签可以基于历史数据获取。
本说明书一些实施例中,通过参数预测模型对第二检测图像清晰度、目标清晰度以及待测样本的特征进行处理,确定第三调节参数更加高效准确,避免人工确定或人工输入的误差。
本说明书一些实施例中,响应于显微镜处于自动调节模式,通过预设方法基于用户需求、全貌图像生成初始成像参数,可以使初始成像参数的确定高效准确,满足用户需求和对待测样本的检测要求,避免人工确定的误差。
步骤220,控制显微镜以初始成像参数对待测样品进行成像,并控制显微摄影装置获取目标图像。
在一些实施例中,控制器可以驱动显微镜的目镜、物镜等配件按照初始成像参数进行设定并对待测样品进行显微镜成像。
目标图像是指基于显微镜成像结果生成的图像。
在一些实施例中,控制器可以基于显微镜成像结果,通过显微摄影装置获取目标图像。
在一些实施例中,控制器可以基于第一检测图像、第二检测图像,获取目标图像,更多说明可以参见图3及其相关描述。
步骤230,基于目标图像确定最佳成像参数并生成第二控制指令。
在一些实施例中,控制器可以基于目标图像的清晰度,基于清晰度与目标清晰度的差异,通过经验对初始成像参数进行调整,确定最佳成像参数并生成第二控制指令。
在一些实施例中,控制器可以基于目标图像的分析结果和预设生成算法,确定最佳成像参数并生成第二控制指令,更多说明可以参见图4及其相关描述。
本说明书一些实施例中,响应于显微镜处于自动调节模式,基于用户需求、全貌图像生成初始成像参数,对待测样品进行成像,获取目标图像,再基于目标图像确定最佳成像参数,有助于获取质量更高的成像结果,使成像结果满足用户需求。
应当注意的是,上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明,而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说,在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而,这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的获取目标图像的示例性流程图。
步骤310,将待测样本的用户关心视场移动到预设位置,预设位置为物镜中心轴与载物台的交点。
在一些实施例中,控制器可以基于标本移动器参数控制标本移动器,将待测样本的用户关心视场移动到预设位置。即将用户关心视场的位置坐标移动到与物镜中心轴与载物台的交点重合,进而可以更加准确地将用户关心视场放在物镜视野中央,减少或避免后续基于第一检测图像对用户关心视场的搜索。
步骤320,响应于用户关心视场移动到预设位置,控制物镜转换器将低倍物镜转到预设位置。
在一些实施例中,响应于用户关心视场移动到预设位置,控制器可以控制物镜转换器将低倍物镜转动到预设位置,先用低倍物镜观察待测样本。
步骤330,基于第一调节参数控制低倍物镜匀速向下运动直到与载物台达到第一高度。
关于第一调节参数及如何确定第一调节参数的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
第一高度是指基于第一调节参数调节后物镜与载物台之间的距离。
在一些实施例中,控制器可以基于预设的距离检测装置获取待测样本的高度数据(即物镜与载物台的距离,包括第一高度、第二高度和第三高度)。
在一些实施例中,当将低倍物镜转动到预设位置后,控制器可以控制粗准焦螺旋基于第一调节参数进行调节(例如,粗准焦螺旋沿方向A旋转调整量L1),使低倍物镜匀速向下(靠近载物台)运动直到与载物台达到第一高度时停止。
第一高度大于等于第一高度阈值,即大于等于允许的物镜与载物台之间的最小距离,以避免低倍物镜接触待测样本,损坏低倍物镜或待测样本。
步骤340,基于第二调节参数控制低倍物镜匀速向上运动直到与载物台达到第二高度,获取第一检测图像。
第二高度是指基于第二调节参数调节后低倍物镜与载物台之间的距离。关于第二调节参数及如何确定第二调节参数的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
第一检测图像是指用于确定检测是否满足预设要求,是否可以进行后续检测步骤(例如,步骤350、步骤360)的图像。
在一些实施例中,响应于第二调节参数调节结束后,控制器可以基于显微摄影装置拍摄当前时刻显微镜成像结果的图像,获取第一检测图像。
在一些实施例中,控制器可以获取第一检测图像的清晰度,判断第一检测图像的清晰度是否满足预设清晰度要求。响应于第一检测图像的清晰度不满足预设清晰度要求,更新第二调节参数,获取更新后的第一检测图像,直到第一检测图像清晰度满足预设清晰度要求。其中,预设清晰度要求可以包括但不限于清晰度大于清晰度阈值。
在一些实施例中,控制器可以基于当前时刻的第二调节参数,基于预设更新幅度,增加粗准焦螺旋沿方向B的调整量,以更新第二调节参数。预设更新幅度可以基于经验确定。通过至少一次对第二调节参数的更新,可以使第一检测图像的清晰度逐渐逼近用户需求的清晰度。
在一些实施例中,响应于清晰度满足预设清晰度要求,控制器继续判断用户关心视场是否出现在第一检测图像中。在一些实施例中,控制器将清晰度满足预设清晰度要求的第一检测图像发送至智能终端,由用户确定是否出现用户关心视场。若出现,控制器可以继续进行后续步骤350。若未出现,控制器获取当前待测样本的位置信息,基于当前待测样本的位置信息更新用户关心视场的位置坐标,并更新标本移动器参数,控制标本移动器基于更新后的标本移动器参数将待测样本的用户关心视场移动到预设位置,然后继续进行后续步骤350。
步骤350,控制物镜转换器将高倍物镜转到预设位置,获取第二检测图像。
第二检测图像是指由高倍物镜观察获取的图像。
在一些实施例中,响应于转换为高倍物镜,控制器可以基于显微摄影装置拍摄当前时刻显微镜成像结果的图像,获取第二检测图像。
步骤360,基于第三调节参数控制高倍物镜匀速向上运动直到与载物台达到第三高度,获取目标图像。
第三高度是指基于第三调节参数调节后高倍物镜与载物台之间的距离。关于第三调节参数及如何确定第三调节参数的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
在一些实施例中,响应于第三调节参数调节结束,控制器可以基于显微摄影装置拍摄当前时刻显微镜成像结果的图像,获取目标图像。
本说明书一些实施例中,基于多个步骤进行操作对待测样本进行观察,每一步骤中均基于按照相应的调节参数(如第二调节参数)运行显微镜相应的部件(如粗准焦螺旋),并判断检测结果(如第一检测图像)是否满足预设要求,以确定是否进行后续操作,有助于提高目标图像的质量,以满足用户需求。
在一些实施例中,控制器可以对目标图像进行分析,确定分析结果,响应于分析结果不满足预设要求,基于分析结果通过预设生成算法生成最佳成像参数,并生成第二控制指令。
分析结果是指可以反映目标图像特征的数据。
在一些实施例中,分析结果包括清晰度值、亮度分布序列、过饱和像素点总面积。
关于如何确定目标图像的清晰度值的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
亮度分布序列是指可以反映目标图像亮度分布情况的序列。在一些实施例中,控制器可以通过聚类分析,将目标图像按照亮度分为多个子区域,基于每个子区域及其对应的亮度值,构建亮度分布序列。
过饱和像素点是指亮度大于亮度阈值的像素点。亮度阈值可以基于相关经验预设。过饱和总面积是指目标图像中所有过饱和像素点的总面积。在一些实施例中,控制器可以基于特征提取层确定过饱和总面积,更多细节可以参见图4的相关描述。
预设要求是指用于判断是否生成最佳成像参数的条件。
在一些实施例中,预设要求包括目标图像的清晰度值满足清晰度条件;亮度分布序列中每个子区域亮度满足亮度条件;过饱和总面积满足预设面积条件。其中,分析结果需要同时满足清晰度条件、亮度条件、预设面积条件,控制器才可以确定分析结果满足预设要求。
清晰度条件是指清晰度值需要满足的条件。在一些实施例中,清晰度条件包括:清晰度值>清晰度阈值。其中,清晰度阈值可以预先设定,清晰度阈值≥目标清晰度。关于目标清晰度的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
亮度条件是指亮度分布序列需要满足的条件。在一些实施例中,亮度条件可以包括:每个子区域的亮度值>亮度阈值,且任意两个子区域的亮度值差异<亮度差异阈值。其中,亮度阈值、亮度差异阈值可以预先设定。
预设面积条件是指过饱和总面积需要满足的条件。在一些实施例中,过饱和总面积小于预设面积阈值。其中,预设面积阈值可以预先设定。
在一些实施例中,预设面积条件相关于待测样本的特征。例如,待测样本透光性越大,预设面积阈值越小。关于待测样本的特征的更多说明,可以参见图2及其相关描述。
本说明书一些实施例中,预设面积条件相关于待测样本的特征,可以基于不同待测样本确定更加合理的预设面积条件,有助于获得更加准确的目标图像分析结果。
预设生成算法是指用于生成最佳成像参数的算法。例如,模拟分析法、回归分析法、判别分析法等。
在一些实施例中,控制器可以通过预设生成算法,对分析结果与预设要求间的差异进行分析处理,确定最佳成像参数。例如,控制器可以基于分析结果与成像参数之间的预设对应关系,确定最佳成像参数。
在一些实施例中,响应于分析结果不满足预设要求,基于分析结果通过预设生成算法生成最佳成像参数,并生成第二控制指令包括:控制器基于第一照明参数、第三调节参数,生成至少一个候选成像参数,候选成像参数包括第二照明参数和细准焦螺旋调节参数;通过效果预测模型预测至少一个候选成像参数的成像效果;基于成像效果确定最佳成像参数。
候选成像参数是指可能作为最佳成像参数的参数。在一些实施例中,候选成像参数可以包括第二照明参数、细准焦螺旋调节参数。
第二照明参数是指控制照明强度的候选参数。
在一些实施例中,第二照明参数还包括照明距离。照明距离是指照明装置与待测样本的距离。在一些实施例中,控制器可以通过辅助照明装置调节照明距离。
本说明书一些实施例中,第二照明参数还可以包括照明距离,基于对照明距离的考虑,有助于确定更加合理的光照强度。
在一些实施例中,控制器可以通过多种方法基于第一照明参数、第三调节参数生成候选成像参数。例如,控制器可以在第一照明参数预设范围(例如,第一照明参数±5%)内随机生成至少一个第二照明参数;在第三调节参数预设范围(例如,第三调节参数±5%)内随机生成至少一个候选细准焦螺旋调节参数;基于至少一个第二照明参数和至少一个候选细准焦螺旋调节参数,随机组合生成至少一组候选成像参数。
成像效果是指可以反映成像质量的数据。成像效果可以包括清晰度值、亮度分布序列、过饱和总面积等。
在一些实施例中,控制器可以通过效果预测模型确定成像效果。
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定候选成像参数的成像效果的示意图。
在一些实施例中,效果预测模型可以为下文自定义结构的机器学习模型,还可以是其他结构的机器学习模型,例如,神经网络模型(Neural Networks,NN)。
如图4所示,效果预测模型的输入包括目标图像410、目标图像的清晰度值440、目标图像的亮度分布序列450、至少一个候选成像参数460以及待测样本的特征470,输出包括至少一个候选成像参数的成像效果490。
在一些实施例中,如图4所示,效果预测模型可以包括特征提取层420、成像预测层480;通过效果预测模型预测至少一个候选成像参数460的成像效果包括:基于特征提取层420对目标图像410进行处理,确定至少一个对象框及过饱和总面积430;基于成像预测层480对至少一个对象框及过饱和总面积430、分析结果中的目标图像的清晰度值440、目标图像的亮度分布序列450、至少一个候选成像参数460、待测样本的特征470进行处理,确定至少一个候选成像参数的成像效果490。
关于成像效果的更多内容可以参见上文的相关描述。
在一些实施例中,特征提取层可以是卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN);成像预测层可以是神经网络模型(Neural Network,NN)。
关于目标图像的更多说明,可以参见图2及其相关描述;关于清晰度值、亮度分布序列、候选成像参数、待测样本的特征及成像效果的更多说明,可以参见上文相关描述。
对象框是指目标图像中存在过饱和像素点的区域。对象框的过饱和总面积是指存在过饱和像素点的区域的过饱和像素点组成的面积。
在一些实施例中,特征提取层、成像预测层可以通过联合训练获得。
训练效果预测模型的第二训练样本可以包括样本目标图像、样本目标图像对应的样本清晰度值和样本亮度分布序列、样本候选成像参数以及样本待测样本的特征,第二训练样本可以基于历史数据获取。第二标签可以包括与第二训练样本对应的实际成像效果。在一些实施例中,可以通过对基于历史待检测样本获取的历史目标图像进行分析,确定实际成像效果。
训练过程可以包括:向初始特征提取层输入样本目标图像,得到样本目标图像对应的至少一个初始对象框及过饱和总面积;将至少一个初始对象框及过饱和总面积、样本目标图像的清晰度值、样本目标图像亮度分布序列、样本候选成像参数、样本待测样本的特征输入初始成像预测层,得到初始成像效果。基于初始成像效果和第二标签构建损失函数,利用损失函数同步更新初始特征提取层和初始成像预测层的参数。通过参数更新,得到训练好的效果预测模型。
本说明书一些实施例中,通过效果预测模型对候选成像参数的成像效果,可以利用机器学习模型的自学习能力,提高预测成像效果的效率和准确性;通过将模型设置不同的层以分别处理不同的数据,可以提高数据处理效率。
在一些实施例中,控制器可以将成像效果满足预设要求的候选成像参数作为最佳成像参数。若存在多个满足预设要求的候选成像参数,选取其中成像效果中清晰度最高的候选成像参数作为最佳成像参数。
本说明书一些实施例中,通过在第一照明参数、第三调节参数预设范围内,生成至少一个候选成像参数,可以避免候选成像参数随机确定的范围过大,以选取合理的候选成像参数;通过效果预测模型评估至少一个候选成像参数的成像效果以确定最佳成像参数,提高确定最佳成像参数的准确性。
本说明书实施例之一还提供一种显微镜控制装置,该装置包括至少一个存储器和至少一个处理器,至少一个存储器用于存储计算机指令,至少一个处理器用于执行计算机指令中至少部分指令,以实现本说明书任一实施例所述的显微镜控制方法。
本说明书实施例之一还提供一种计算机可读存储介质,存储介质存储计算机指令,当计算机指令被处理器执行时,实现本说明书任一实施例所述的显微镜控制方法。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (8)
1.一种显微镜控制系统,其特征在于,所述系统包括控制装置和显微镜,所述显微镜包括:光学系统、光路系统、机械系统、辅助照明装置、光学相机,所述控制装置包括控制器和存储器;
所述光路系统包括照明单元;
所述机械系统包括支撑装置、镜体部件以及附件,所述镜体部件包括物镜转换器,所述附件包括显微摄影装置;
所述控制器被配置为:
发出第一控制指令,以控制所述光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到所述存储器进行存储;
从智能终端获取用户需求,所述用户需求包括用户关心视场的位置坐标和综合放大倍数,所述用户需求通过智能终端获取;结合所述全貌图像确定所述待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制所述显微镜以所述最佳成像参数对所述待测样品进行成像;
为了生成所述第二控制指令,所述控制器进一步被配置为:
响应于所述显微镜处于自动调节模式,基于所述用户需求、所述全貌图像生成初始成像参数;
所述初始成像参数包括第一照明参数、标本移动器参数、第一调节参数、第二调节参数、第三调节参数;
所述第一照明参数是指光照强度;
所述标本移动器参数是指标本移动器的移动参数;
所述第一调节参数是指粗准焦螺旋朝方向A的调整参数;
所述第二调节参数是指粗准焦螺旋朝方向B的调整参数,所述方向B与所述方向A相反;
所述第三调节参数是指细准焦螺旋朝所述方向B的调整参数;
所述控制器进一步被配置为:通过预设方法确定所述初始成像参数;
其中,为了生成所述初始成像参数,所述控制器进一步被配置为:
通过参数预测模型对第二检测图像的清晰度、目标清晰度、待测样本的特征进行处理,确定所述第三调节参数;
控制所述显微镜以所述初始成像参数对所述待测样品进行成像,并控制所述显微摄影装置获取目标图像;
其中,为了获取所述目标图像,所述控制器进一步被配置为:
将所述待测样本的所述用户关心视场移动到预设位置,所述预设位置为物镜中心轴与载物台的交点;
响应于所述用户关心视场移动到所述预设位置,控制所述物镜转换器将低倍物镜转到所述预设位置;
基于第一调节参数控制所述低倍物镜匀速向下运动直到与所述载物台达到第一高度;
基于第二调节参数控制所述低倍物镜匀速向上运动直到与所述载物台达到第二高度,获取第一检测图像;
控制所述物镜转换器将高倍物镜转到所述预设位置,获取第二检测图像;
基于第三调节参数控制所述低倍物镜匀速向上运动直到与所述载物台达到第三高度,获取所述目标图像;
基于所述目标图像确定所述最佳成像参数并生成所述第二控制指令。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述控制器进一步被配置为:
对所述目标图像进行分析,确定分析结果;
响应于所述分析结果不满足预设要求,基于所述分析结果通过预设生成算法生成所述最佳成像参数,并生成所述第二控制指令。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述控制器还包括预警装置,所述控制器还被配置为:
响应于所述显微镜处于手动调节模式,获取检测数据并判断所述检测数据是否异常;
响应于所述检测数据异常,所述控制器发出第三控制指令,以控制所述预警装置做出预设操作。
4.一种显微镜控制方法,其特征在于,所述方法由所述显微镜控制系统的控制器执行,包括:
发出第一控制指令,以控制光学相机拍摄待测样本的全貌图像并发送到存储器进行存储;
获取用户需求,所述用户需求包括用户关心视场的位置坐标和综合放大倍数,所述用户需求通过智能终端获取;结合所述全貌图像确定所述待测样品的最佳成像参数并生成第二控制指令,以控制所述显微镜以所述最佳成像参数对所述待测样品进行成像;
为了生成所述第二控制指令:
响应于所述显微镜处于自动调节模式,基于所述用户需求、所述全貌图像生成初始成像参数;
所述初始成像参数包括第一照明参数、标本移动器参数、第一调节参数、第二调节参数、第三调节参数;
所述第一照明参数是指光照强度;
所述标本移动器参数是指标本移动器的移动参数;
所述第一调节参数是指粗准焦螺旋朝方向A的调整参数;
所述第二调节参数是指粗准焦螺旋朝方向B的调整参数,所述方向B与所述方向A相反;
所述第三调节参数是指细准焦螺旋朝所述方向B的调整参数;
通过预设方法确定所述初始成像参数;
其中,为了生成所述初始成像参数:
通过参数预测模型对第二检测图像的清晰度、目标清晰度、待测样本的特征进行处理,确定所述第三调节参数;
控制所述显微镜以所述初始成像参数对所述待测样品进行成像,并控制所述显微摄影装置获取目标图像;
其中,为了获取所述目标图像:
将所述待测样本的用户关心视场移动到预设位置,所述预设位置为物镜中心轴与载物台的交点;
响应于所述用户关心视场移动到所述预设位置,控制所述物镜转换器将低倍物镜转到所述预设位置;
基于第一调节参数控制所述低倍物镜匀速向下运动直到与所述载物台达到第一高度;
基于第二调节参数控制所述低倍物镜匀速向上运动直到与所述载物台达到第二高度,获取第一检测图像;
控制所述物镜转换器将高倍物镜转到所述预设位置,获取第二检测图像;
基于第三调节参数控制所述低倍物镜匀速向上运动直到与所述载物台达到第三高度,获取所述目标图像;
基于所述目标图像确定所述最佳成像参数并生成所述第二控制指令。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标图像确定所述最佳成像参数并生成所述第二控制指令包括:
对所述目标图像进行分析,确定分析结果;
响应于所述分析结果不满足预设要求,基于所述分析结果通过预设生成算法生成所述最佳成像参数,并生成所述第二控制指令。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述控制器还包括预警装置,所述方法还包括:
响应于所述显微镜处于手动调节模式,获取检测数据并判断所述检测数据是否异常;
响应于所述检测数据异常,所述控制器发出第三控制指令,以控制所述预警装置做出预设操作。
7.一种显微镜控制装置,其特征在于,所述装置包括至少一个存储器和至少一个处理器,所述至少一个存储器用于存储计算机指令,所述至少一个处理器执行所述计算机指令或部分指令,以实现权利要求4-6中任一项所述的显微镜控制方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取所述计算机指令时,所述计算机执行如权利要求4-6中任一项所述的显微镜控制方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006308709A (ja) * | 2005-04-27 | 2006-11-09 | Tohoku Univ | 顕微鏡ステージ、および、焦点位置計測装置と共焦点顕微鏡システム |
CN105742144A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-06 | 镇江乐华电子科技有限公司 | 一种监控透射电子显微镜的预警系统 |
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JP2006308709A (ja) * | 2005-04-27 | 2006-11-09 | Tohoku Univ | 顕微鏡ステージ、および、焦点位置計測装置と共焦点顕微鏡システム |
CN105742144A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-06 | 镇江乐华电子科技有限公司 | 一种监控透射电子显微镜的预警系统 |
CN108594415A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 上海天马有机发光显示技术有限公司 | 一种显微镜物镜防碰撞设备及防碰撞方法 |
CN110793946A (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-14 | 华中科技大学 | 一种真菌样本显微成像及智能识别系统及方法 |
CN111128654A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-05-08 | 河南河大科技发展有限公司 | 一种扫描电子显微镜工作距离测量及预警装置 |
CN111443476A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-07-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 显微镜自动对焦方法、显微镜系统、医疗设备和存储介质 |
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