数字共焦显微仪序列光学切片自动采集方法研究

提出一种基于图像处理的数字共焦显微仪序列光学切片自动采集方法。方法分两个步骤:第一步是对细胞进行自动聚焦;第二步是细胞的起始点自动调焦定位及进行光学切片。方法采用清晰度评价函数作为判别标准,将灰度差分算法与拉普拉斯函数法相结合,通过计算机实现两个步骤的自适应调焦控制,进而实现光学切片的自动采集。实验结果表明,方法有较高的自动聚焦和细胞起始点定位的速度和准确性,对三维球形细胞序列光学切片图像采集,简单易行,效果良好。     

基于图像处理的微装配自动调焦系统

介绍了一个基于图像处理的自动调焦系统,该系统由光学显微镜、CCD、力矩电机和齿轮传动机构等组成。调焦系统中采用粗/精结合的调焦方法,即首先采用基于Krisch边缘检测算子的清晰度评价函数对被测物体进行粗调焦,并在计算机上采集了包含目标的大致轮廓和边缘的显微图像;然后针对全景图像上的某个目标区域采用基于高频分量的清晰度评价函数进行精调焦,使得显微图像显示出更多的纹理细节。实验中清晰度评价函数算法均采用Windows下的Visual C++实现。实验结果表明,该自动调焦的系统精度可达±4.8 μm,基本上满足了微装配任务的调焦精度要求。     

基因芯片荧光靶点显微成像自动调焦控制

在基因芯片荧光靶点阵列图像CCD扫描采集系统中,显微成像自动调焦控制是进行芯片杂交信号荧光靶点图像采集的先决条件.在定义图像清晰度评价函数的基础上,通过对实时采集的显微图像进行清晰度评价函数计算,采用基于粗精结合原则的自动调焦控制策略,实现了荧光靶点显微成像自动调焦控制.调焦控制实验表明,该方法显著提高了基因芯片荧光靶点图像聚焦和采集的效率.     

高级显微镜智能化自动调焦系统的研究及实现

在介绍与分析了国内外电子调焦系统的技术发展与现状的基础上 ,提出了一种基于 SSPD(自扫描光电二极管列阵 )与 80 98单片微处理器自动调焦的整体技术方案 ,给出了基于图像高频成分统计的聚焦判识算法 ,在此基础上实现了反射式与透射式光学显微镜的自动调焦 ,同时对系统的可靠性有关的其它相关问题如光源稳定性、步进电机驱动等问题也进行了讨论     

基于图像清晰度评价的跟踪望远镜自动调焦算法研究

为了减小跟踪望远镜调焦时间,分析了自动调焦的光学原理及数字图像处理相关技术,提出一种适合跟踪望远镜的实时自动调焦算法。该算法基于对图像清晰度的评价,通过步进电机驱动次镜移动来搜索最佳成像位置,并且综合了全局搜索法与传统爬山法的优点。在实验中,完成了对远处静态目标自动对焦,有效地避免了局部峰值导致的对焦失败,在保证系统调焦精度的前提下使对焦速度小于3s。     

大口径精密光学元件表面疵病检测系统研究

根据大口径精密光学元件表面疵病检测的工程特点,提出了一种基于优化模糊相似度算法的案例推理疵病识别法,解决了疵病图像获取中的摄像机平面移动定位、自动调焦和图像拼接等自动检测技术问题,研制了基于机器视觉的大口径精密光学元件表面疵病检测系统.实验结果表明,以上算法和技术是正确的,达到了理想的效果,可推广应用到其他材质的精密表面缺陷检测中.     

基于小波变换的显微图像清晰度评价函数及3-D自动调焦技术

提出了基于小波变换的图像清晰度评价函数。采用大NA(数值孔径)和小NA的显微图像序列,比较分析了本文提出的评价函数和经典的归一化方差函数、熵函数、能量拉普拉斯函数以及另外两种基于小波变换评价函数的清晰度评价性能。同时采用带有标准偏差为25的高斯噪声显微图像序列,比较了这五种评价函数的抗噪能力。实验结果表明:提出的评价函数具有最高的聚焦精度和聚焦分辨率,且具有与抗噪能力最强的归一化方差函数相当的抗噪能力。提出了基于区域选择的自动聚焦方法,实现了处于不同深度的微操作对象的3-D自动聚焦。该评价函数和区域选择聚焦技术可以用于高精度的自动微操作作业中。进一步说明自动调焦是实现自动化微操作的关键技术,而其核心是清晰度评价函数的选取或构建。     

显微视觉系统的自动聚焦及控制

对自动显微镜的自动聚焦评价函数及聚焦控制策略进行了研究.首先,介绍了频域聚焦函数提升小波变换及时域聚焦函数Sobel-Tenengrad算子,通过将提升小波变换和Sobel-Tenengrad算子有机组合提出了一种新型聚焦评价函数.然后,利用离焦、正焦样本图像对自组织算法进行无监督训练,使用粒子群优化算法加速训练过程,并以经过学习的自组织映射算法作为聚焦控制器.最后,进行了显微视觉自动聚焦实验.实验结果表明:新型组合算子具有单峰性,峰值处变化陡峭,对不同样本、不同倍数物镜均可在正焦位置达到最大值,鲁棒性强;经过学习控制器后平均仅用7.6步即可完成自动聚焦,与爬山法相比,该聚焦算法不仅大大提高了聚焦速度且性能稳定,对每幅输入图像处理、识别时间约为120ms;满足了显微视觉自动聚焦要求,获得了良好聚焦效果.     

微操作机器人显微视觉系统自动调焦的实现

介绍了微操作机器人显微视觉系统的构成,自动调焦系统的必要性.提出了双向差分绝对值函数作为自动调焦评价函数,在20μm范围内以变步长实现了正确聚焦,获得质量较高的图像效果,为进一步实现微操作打下基础.     

结合跟星系统成像特征的自动调焦系统设计

对于恒星光斑成像，传统的梯度评价算法在重度离焦情况下梯度细节薄弱，难以识别正确的调焦方向。为了实现跟星系统对恒星的快速成像和可靠跟踪，建立了针对恒星成像特征进行评价的自动调焦系统，对系统的聚焦评价算法、自动调焦结构以及自动控制系统进行研究。通过跟星系统成像的灰度分布情况分析光斑图像梯度特征在正焦和离焦时的区别。根据恒星光斑成像灰度级差异变化的特点，将背景值纳入评价贡献，在传统的梯度评价函数中加入光斑信号灰度差异贡献。设计适用改进算法的调焦硬件结构和系统结构，利用步进电机和调焦底座组成调焦组件，通过计算控制单元驱动调焦组件实现自动调焦系统。利用搭载调焦系统的跟星装置进行实验和分析。实验结果表明：自动调焦装置能够在跟星系统中稳定地进行调焦工作，且改进算法相对于传统梯度算法有着更好的调焦方向性，在保持传统梯度算法67%灵敏度的同时，将局部极值点减小为0。改进算法不受梯度细节薄弱影响，能够在不同离焦程度下保持较好的调焦方向性和正焦灵敏性，跟星系统在搭载自动调焦装置后能够快速搜索合适焦距并进行大气光学特性测量。     

Region sampling for robust and rapid autofocus in microscope

This paper proposes a region sampling based autofocus method for rapid and robust autofocus in microscope. Image content and region size are considered in region sampling criteria. An intelligent search algorithm which employs quartering hill climbing search and golden section search is developed, in which rule‐based evaluation of sampled focusing regions is applied. Experimental results demonstrate that the proposed method can significantly improve the performance of image‐based autofocus. Microsc. Res. Tech. 78:382–390, 2015. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.     

Bilateral prediction and intersection calculation autofocus method for automated microscopy

In this paper, a bilateral prediction and intersection calculation autofocus method for automated microscopy, which obtains the in‐focus position by calculating the intersection of the predicted left and right focus measure curves located respectively in the left and right sides of the peak position of the focus measure curve, is proposed and performed. According to the autofocus method, the area including the peak position of the focus measure curve and its left and right neighbourhoods should be determined firstly, and the left and right neighbourhoods are considered as the left and right sampling areas. The left and right focus measure curves are predicted by appropriate predicting models according to the two sample sequences, which comprise the focus values by evaluating the sampled images in the left sampling area and right sampling area, respectively and their corresponding sampling positions. The intersection of the predicted left and right focus measure curves is calculated and can be considered as the in‐focus position. The autofocus can be realized by moving the focus plane of the microscope to the intersection of the predicted left and right focus measure curves. The proposed bilateral prediction and intersection calculation autofocus method is experimentally verified in an automated light microscopy for implementing microassembly and micromanipulation. The theoretical analyses have shown that the proposed bilateral prediction and intersection calculation autofocus method can not only effectively avoid the principle error caused by assuming the symmetrical focus measure curve in the autofocus methods based on curve fitting, but also eliminate the possible waver search near the peak position in the modified fast climbing servo method. The experimental results have shown that the proposed bilateral prediction and intersection calculation autofocus method possesses the merits as follows: (1) the focusing accuracy is high and slightly affected by the sampling step size and (2) the focusing speed is higher than those of the 7‐point hill‐climbing search method and the quadratic curve fitting method with a determinate focusing accuracy.     

图像调焦过程的清晰度评价函数研究

自动调焦是一类建立在搜索算法上的调焦方法,它通过计算机编程对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价,利用正确对焦时图像最清晰这个特征找到正确的对焦位置。判断图像对焦与否是通过图像清晰度对焦评价函数/调焦状态评价函数(调焦判定函数)来衡量的。利用每一个调焦判定函数对包含了一组模糊和清晰图像的序列图像进行处理,可以得到对应于相应判定函数的调焦曲线,利用曲线可以非常直观地分析判定函数的性能。结果表明,灰度梯度函数具有比较稳定的调焦特性。     

基于显微视觉的亚像素压电陶瓷驱动特性测量

为了得到纳米操作压电陶瓷驱动器高精度的驱动特性,提出一种基于显微视觉的亚像素位移测量方法。本文采用Harris角点初始定位,对标准的栅格图像序列进行角点匹配,获得模板匹配的初始区域。并提出了二元拉格朗日插值与二元非线性Newton-Raphson迭代算法的亚像素位移测量方法,能够在保证良好测量精度的同时有效地减少亚像素匹配中耗时的相关计算。最后使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性进行了测量,并与真实结果和理论模型描述结果进行了对比。实验结果表明,该算法位移测量精度高、稳定性好,得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果,能够满足高精度的微纳米测量要求。     

Estimate of the effect of antidepressants in the forced swimming test

Justification and experimental verification of the computer vision algorithm and the maximum likelihood method for automatic estimation of the time of animal immobility in the forced swimming test are given. The computer vision algorithm is based on studying the difference between the frames with the animal images. The immobility estimates obtained by the existing methods and on the basis of the proposed criterion are compared.     

微小轴承表面缺陷检测中的自动分拣系统设计

针对微小轴承人工目测效率低、漏检率高等问题,结合微小轴承表面缺陷计算机视觉检测系统控制的总体要求,对分拣系统的组成、可编程控制器（PLC）系统选择、I/O点数确定、PLC与上位机通信进行了研究,设计了基于PLC的软、硬件系统,分拣机构可实现微小轴承的自动输送、翻转及剔除等各种运动。多次实验结果均表明,该分拣系统达到了预期的功能要求,稳定性好,可以应用于实际生产中。     

一种基于时空信息的多目标检测新算法

运动目标检测是计算机视觉中进行信息提取的关键技术之一.为了克服传统帧间差分法检测出的目标不完整的缺点,提出了一种基于时空信息的视频图像中多目标检测新算法.该算法将帧间差分得到的图像序列的时间信息和帧间边缘差分得到的图像空间信息结合起来检测图像中的运动目标,同时利用形态学闭运算和近区域合并方法进一步强化图像中的空间信息,利用小区域去除的方法去除图像中的噪声影响.最后通过3组实验对其有效性进行了验证,实验结果证明,其检测效果与传统算法相比有较大改善.     

透明材料微小器件键合质量检测系统设计

针对材料和结构均特殊的透明材料微小器件的键合质量检测,提出了可见光透射机器视觉检测法。分析了检测系统硬件中主要部件的性能要求,研究了该检测系统的图像处理技术。检测系统利用光源、相机、镜头和计算机等主要部件实现图像采集功能,并通过图像相减、灰度直方图调整、图像滤波和图像二值化等图像处理功能来完成质量检测。实验结果表明,提出的可见光透射机器视觉检测法能灵敏有效地检测出透明材料微小器件键合位置处存在的键合间隙和缺陷大小,检测精度可达10 μm,满足透明材料微小器件键合质量的要求,是一种高效、非接触、无损、无污染的检测方法。     

An active vision sensing method for welded seams location using “circle–depth relation” algorithm

In order to meet the requirement of welded seams location and seam tracking, vision sensor based on circular laser trajectory has been developed and three-dimensional information of welded seams can be calculated in real- time, escaping from shortcomings of less information, explain ambiguity and single tracking direction for “spot” or “line” laser vision sensors. We put forward three vital angles (cone angle α, deflection angle β, and off-axis angle γ) so that welded seams could be described using three-dimensional information. On this basis, a mathematical model of depth recovery according to “circle–depth relation” algorithm is constructed. The relation of depth values and off-axis angle γ under gas tungsten arc welding (GTAW) experiment condition is addressed by real experiment and the characteristic points of welded seams is described and located. Mean square error (MSE) was used to analyze the recovery precision. The results show: (1) Depth recovery for butt joint with V-groove (60°), butt joint with gap, lap joint, corner joint (120°), circular welded seams and ramp welded seams are realized and the recovery accuracy is compulsory for GTAW process; (2) Welded seams can be located very well using proposed vision sensor based on circular laser trajectory; and proposed vision sensor manifested a promising result with high precision and high efficiency.     

基于增强拉东变换及稀疏先验的模糊星斑复原

为了提高动态条件下星光导航系统星斑质心定位精度,本文提出了一种新的模糊星斑复原算法。首先,分析了星斑图像退化模型,得出了星斑质心定位精度与星斑信噪比呈正相关的关系。对于载体角运动和载体振动两个因素引起的模糊星斑复原过程分成粗级复原和精级复原两个步骤。接着分析了噪声对拉东(Radon)变换的影响,提出基于灰度拉伸的改进Radon变换算法进行粗复原。最后,根据清晰星斑的梯度分布稀疏先验正则化,利用迭代盲复原算法对星斑进行精复原。仿真实验结果表明,本文提出的两步模糊星斑复原算法较传统算法复原后星斑峰值信噪比(PSNR)提高30%,质心定位精度提高55%。