一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法及控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，属于机器视觉测量领域，包括：固定平行光源及激光照射针尖的位置；获取探针与样品的灰度图；将所述灰度图转化为二值化图获取探针和样品的两个分开的轮廓；遍历轮廓中所有点集，仅保两个轮廓中距离最近的两个像素点距离；基于相机标定得到图像尺寸与实际尺寸的比例尺，将针尖到样品的距离转换为实际距离值并显示；根据实际距离反馈给三维位移台操控的步进电机实现对探针

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法及控制系统


[0001]本专利技术涉及机器视觉测量
，更具体的说是涉及一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法及控制系统。

技术介绍

[0002]近年来，太赫兹成像技术由于很好的生物安全性以及对生物分子和组织进行无标记检测的特点，因此在生物医学领域具有极好的应用前景。
[0003]相较于传统的成像技术对于生物组织层次的研究，如今的近场扫描成像技术可突破衍射极限的限制获得亚波长尺度的高分辨率，在现有技术中，利用探针距离样品表面3
‑
10μm位置对针尖下方对应的样品表面信号进行探测、收集与检测。
[0004]然而，因生物样品的复杂性及缺乏有效精确控制探针
‑
样品相对位置的手段，现有技术中在外形平坦且性质稳定的超材料和半导体材料研究较多，对于生物样品研究较少，并没有很好的精确控制探针的方法来推动近场扫描成像技术对生物样品成像检测的方法。
[0005]因此，如何提供一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法及控制系统是本领域技术人员亟需解决的问题。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：设置平行光源位置以及激光的照射位置；S200：获取探针及样品的灰度图；S300：将所述探针及样品的灰度图转化为探针及样品的二值图；S400：获取探针及样品的二值图中探针到样品的目标边缘点，得到探针到样品轮廓；S500：遍历探针及样品的二值图中探针及样品的点集，得到探针及样品的二值图中针尖到样品的距离；S600：基于标定系数，将探针及样品的二值图中针尖到样品的距离转换为实际距离值并显示；S700：根据实际距离值改变针尖到样品的间距，对探针与样品进行控制。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，其特征在于，还包括在获取探针及样品的灰度图的同时进行计时，当得到所述实际距离值的同时计时结束并显示测量距离所用的时间。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，其特征在于，所述S300，具体包括：S310：获取探针及样品的灰度图的直方图并归一化，得到归一化后的直方图；S320：基于大律法二值化对归一化后的直方图的阈值进行分割，得到探针及样品的二值图。4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，其特征在于，所述S320，具体包括：计算背景像素占比ω1：式中，N1为背景像素个数，N为像素总数；前景像素占比ω2：式中，N2为前景像素个数；计算背景平均灰度值μ1：计算背景平均灰度值μ1：式中，P
i
为对应灰度级为i的像素数占总共像素数N的概率，前景平均灰度值μ2：式中，M为固定系数，M＝256；
计算0
‑
M区间灰度累计值μ:μ＝u1*ω1+u2*ω2计算类间方差g:g＝ω1*(μ
‑
μ1)2+ω2*(μ
‑
μ2)2最终化简为：g＝ω1*ω2*(μ1‑
μ2)2；类间方差最大时，将最大值g对应的灰度级i作为图像的全局阈值，从而根据阈值将图像划分为二值化图像。5.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的探针与样品精确控制方法，其特征在于，所述S400，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：王化斌，刘圣燃，汤冬云，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：