JP2017538160A5 - - Google Patents

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  1. デジタルホログラフィによって記録される、少なくとも1つのオブジェクトについて最適化された焦点面を決定するためのオートフォーカス方法であって、前記焦点面は、焦点深度パラメータによって規定され、
    前記少なくとも1つのオブジェクトのホログラフィ画像を再構成して、なる複数の焦点深度で再構成画像を提供するステップ(201)であって、前記再構成画像は、併せて位相の情報と振幅の情報をエンコードする実数成分および虚数成分を含むステップと、
    前記互いに異なる複数の焦点深度のうち少なくとも2つの深度について、前記実数成分に対して第1エッジ検出を実施し、前記少なくとも2つの深度について、前記虚数成分に対して第2エッジ検出を実施するステップ(203)と、
    前記第1エッジ検出に関する第1統計的ばらつき測定値に基づいて前記少なくとも2つの深度のそれぞれについて、前記少なくとも1つのオブジェクトのエッジまたは境界の第1鮮明さ測定値を取得し、かつ、前記第2エッジ検出に関する第2統計的ばらつき測定値に基づいて前記少なくとも2つの深度のそれぞれについて第2鮮明さ測定値を取得するステップ(204)と、
    前記少なくとも2つの深度について測定したスカラー鮮明さ測定値の比較に基づいて、前記少なくとも1つのオブジェクトについて前記少なくとも2つの深度で再構成された画像間で最適化された焦点面を決定するステップ(205)とを含み、
    前記スカラー鮮明さ測定値は、前記第1鮮明さ測定値と前記第2鮮明さ測定値に基づくものである、
    方法。
  2. 前記再構成画像に含まれる少なくとも1つのオブジェクトを特定するステップ(202)をさらに含み、
    前記第1エッジ検出および前記第2エッジ検出を実施するステップ(203)、前記第1鮮明さ測定値および前記第2鮮明さ測定値を取得するステップ(204)、および、前記最適化された焦点面を決定するステップ(205)は、少なくとも1つの特定された該または各オブジェクトに対応する再構成画像の局所領域に適用される、
    請求項1に記載の方法。
  3. 前記特定するステップ(202)は、前記再構成画像をデジタル化するステップ(402)と、同じデジタル値を有する接続領域群を特定するステップ(403)と、前記接続領域群のそれぞれを分割するステップとを含む、
    請求項2に記載の方法。
  4. 前記ステップ(202)では、複数のオブジェクトを特定し、
    前記ステップ(205)では、前記複数のオブジェクトに対応する複数の最適化された焦点面を決定し、
    この方法は、前記対応する最適化された焦点面内の前記複数のオブジェクトのそれぞれに対応する画像領域を縫合し、数のオブジェクトのそれぞれを含む合成画像を作るステップをさらに含む、
    請求項2または3に記載の方法。
  5. 前記第1統計的ばらつき測定値および/または前記第2統計的ばらつき測定値は、標準偏差を含む、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の方法。
  6. 前記第1鮮明さ測定値を取得するステップおよび/または第2鮮明さ測定値を取得するステップは、前記第1エッジ検出の結果および/または前記第2エッジ検出の結果の勾配の大きさを取得するステップと、前記勾配の大きさの標準偏差を取得するステップとを含む、
    請求項4に記載の方法。
  7. 前記互いに異なる複数の焦点深度のうち少なくとも2つの深度は、所定範囲内で均一に分布した複数の深度を含む、
    請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
  8. 前記所定範囲内で均一に分布した複数の深度は、前記所定範囲における第1の四分位点、第2の四分位点および第3の四分位点を含む、
    請求項に記載の方法。
  9. 前記ステップ(205)で決定した最適化された焦点面に基づいて、前記互いに異なる複数の焦点深度のうち少なくとも1つの更なる深度を決定するステップと、
    前記少なくとも1つの更なる深度について前記第1エッジ検出および前記第2エッジ検出を実施するステップ(203)、および、前記少なくとも1つの更なる深度について前記第1鮮明さ測定値および前記第2鮮明さ測定値を取得するステップ(204)を繰り返すステップと、
    前記少なくとも1つの更なる深度について、前記スカラー鮮明さ測定値に基づいて前記焦点面を調節するステップとをさらに含む、
    請求項1から8のいずれか1項に記載の方法。
  10. 前記ステップ(205)で決定した最適化された焦点面に基づいて、前記互いに異なる複数の焦点深度のうち少なくとも1つの更なる深度を決定するステップと、
    前記再構成画像の振幅に基づいて、前記少なくとも1つの更なる深度について第2段階のエッジ検出を実施するステップと、
    前記第2段階のエッジ検出の結果に基づいて、前記オブジェクトについての第2段階の鮮明さ測定値を評価するステップとをさらに含む、
    請求項1から8のいずれか1項に記載の方法。
  11. 前記少なくとも2つの深度は、所定の第1深度範囲内で均一に分布し、
    前記少なくとも1つの更なる深度は、第2深度範囲内で均一に分布し、
    前記第2深度範囲は、前記所定の第1深度範囲よりも狭く、
    前記第2深度範囲は、前記少なくとも2つの深度についての前記スカラー鮮明さ測定値の比較結果を考慮に入れることにより決定する、
    請求項9または10に記載の方法。
  12. 前記第1エッジ検出および/または前記第2エッジ検出を実施するステップ(203)は、ラプラシアンマスクを用いて前記実数成分および/または前記虚数成分にそれぞれ畳み込みを行うステップを含む、
    請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。
  13. 最適化された焦点面を決定するためのオートフォーカスシステム(10)において用いられる計算デバイス(20)であってプロセッサを含み、請求項1から12のいずれか1項に記載の方法を実行するようにプログラムされた、計算デバイス(20)。
  14. 測定下のサンプル(12)に向けて光を照射するための光源(11)と、
    前記サンプル(12)のホログラムを取得するためのイメージャ(14)とを備えたオートフォーカスシステム(10)であって、
    最適化された焦点面を決定するために請求項13に記載の計算デバイス(20)をさらに備えた、
    オートフォーカスシステム(10)。
  15. 請求項13に記載の計算デバイス(20)で実行したときに、請求項1から12のいずれか1項に記載の方法を実施するためのコンピュータプログラム製品。
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3260841B1 (en) * 2016-06-22 2024-03-13 Uponor Oyj Detecting microscopic objects in fluids
WO2018064660A1 (en) * 2016-09-30 2018-04-05 University Of Utah Research Foundation Lensless imaging device
EP3339963B1 (en) * 2016-12-21 2020-08-12 IMEC vzw An apparatus and a method for in-line holographic imaging
JP6969164B2 (ja) * 2017-05-31 2021-11-24 株式会社リコー 評価装置、評価プログラム及び評価方法
WO2019102272A1 (en) * 2017-11-24 2019-05-31 Sigtuple Technologies Private Limited Method and system for reconstructing a field of view
CN108364296B (zh) * 2018-02-09 2020-12-01 重庆东渝中能实业有限公司 基于多层全息重建与聚焦策略的细胞群空间分布构建方法
US10699875B2 (en) * 2018-11-13 2020-06-30 Fei Company Confocal imaging technique in a charged particle microscope
EP3839636B1 (en) * 2019-12-20 2024-03-13 Imec VZW A device for detecting particles in air
CN112098997B (zh) * 2020-09-18 2021-10-15 欧必翼太赫兹科技(北京)有限公司 三维全息成像安检雷达图像异物检测方法
CN112529791B (zh) * 2020-11-16 2023-05-26 中国海洋大学 基于浮游生物数字全息图像的自适应性多焦点复原方法
CN112969026A (zh) * 2021-03-18 2021-06-15 德州尧鼎光电科技有限公司 一种成像椭圆偏振仪的焦平面自动聚焦方法
CN113286079B (zh) * 2021-05-10 2023-04-28 迈克医疗电子有限公司 图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113359403B (zh) * 2021-05-21 2022-08-12 大连海事大学 一种用于无透镜数字全息成像的自动聚焦方法
CN114548884B (zh) * 2022-04-27 2022-07-12 中国科学院微电子研究所 一种基于剪枝轻量化模型的包裹识别方法和系统
CN116642895B (zh) * 2023-07-27 2023-09-29 宏椿智能科技(苏州)有限公司 一种焦平面扫掠的五面成像3d重构方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7700903B2 (en) * 2006-06-09 2010-04-20 Wdi Wise Device Inc. Method and apparatus for the auto-focussing infinity corrected microscopes
WO2011160068A1 (en) * 2010-06-17 2011-12-22 Purdue Research Foundation Digital holographic method of measuring cellular activity and measuring apparatus with improved stability
EP2667150B1 (en) * 2011-01-21 2018-03-14 University of Hyogo Three-dimensional shape measurement method and three-dimensional shape measurement device
KR102068744B1 (ko) * 2012-05-04 2020-01-21 삼성전자주식회사 초점 검출장치
CN105264443B (zh) * 2013-06-06 2019-05-31 视瑞尔技术公司 用于计算全息图的数据的装置和方法
KR101820563B1 (ko) * 2014-12-31 2018-01-19 한국전자통신연구원 홀로그램 데이터 포맷과 홀로그래픽 비디오 시스템 장치 및 방법

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