【技术实现步骤摘要】
一种基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置和方法
[0001]本专利技术涉及机器视觉领域,特别是涉及一种基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置和方法
。
技术介绍
[0002]拉曼光谱是基于拉曼散射效应获得的散射光谱,是特定分子或材料独有的化学指纹,能够用于材料的快速区分或确认
。
作为一种无损
、
非标记检测技术,拉曼光谱被广泛应用于材料表征
、
宝石鉴定
、
水质测量
、
疾病诊断等领域
。
特别是在生物医学领域,核酸
、
蛋白质
、
脂质及相关衍生物的拉曼光谱为区分健康与病变组织提供了充分的参考依据
。
[0003]请参阅图1‑4,图1为离焦距离为0μ
m、1
μ
m、2
μ
m
下采集的金膜上的宫颈癌细胞的拉曼光谱信号示意图,图2为图1中波长
1002cm
‑1的苯丙氨酸特征峰拉曼光谱信号在不同焦距下的对比图;图3为图1中波长
1449cm
‑1的脂质特征峰拉曼光谱信号在不同焦距下的对比图;图4为图2和图3中特征峰的峰值信号强度对比图
。
由图可见,聚焦位置对拉曼光谱信号采集影响巨大
。
当聚焦位置位于样品表面时,拉曼光谱图像的空间分辨率最大,信号的信噪比最高,此时的聚焦位置为最佳聚焦位置
。
当聚焦位置位于最佳聚焦位置时,特征峰的信 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置,包括图像获取模块
、
残差网络和焦距调节模块;所述图像获取模块,用于通过拉曼光谱仪获取明场图;所述残差网络,用于对所述明场图进行特征提取,识别出所述明场图的聚焦位置;所述聚焦位置是相对于最佳聚焦位置的差值;所述焦距调节模块,用于根据所述明场图的聚焦位置调节拉曼光谱仪的焦距;其中,所述残差网络的参数通过一训练模块进行训练;所述训练模块包括:训练图像获取单元,用于获取训练图像;所述训练图像至少包括一组按预设采集间距采集的明场图;所述采集间距为相邻明场图聚焦位置的差值;子区域图像获取单元,用于对训练图像中的每一明场图进行裁剪,得到若干训练子区域图像;标记单元,用于标记每一训练子区域图像对应的聚焦位置标签;训练数据输入单元,用于将训练子区域图像输入至残差网络;所述残差网络对每一训练子区域图像进行特征提取,识别出训练子区域图像对应的聚焦位置;参数优化单元,用于对比残差网络识别出的聚焦位置和聚焦位置标签的差异,计算损失函数;然后将损失函数值反向传播,优化所述残差网络的参数;重复更新所述残差网络的参数,直到损失函数收敛
。2.
根据权利要求1所述的基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置,其特征在于:还包括裁剪模块,用于对所述明场图进行裁剪,得到若干子区域图像;所述残差网络,在裁剪模块得到了子区域图像后,对每一子区域图像进行特征提取,识别出每一子区域图像的聚焦位置;所述焦距调节模块,根据所述子区域图像的聚焦位置调节拉曼光谱仪的焦距
。3.
根据权利要求2所述的基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置,其特征在于:所述标记单元还包括:最佳聚焦位置获取单元,用于对同一组训练子区域图像进行参数计算,绘制参数变化曲线,并根据参数极值点的位置得到最佳聚焦位置;最佳聚焦位置图像组标记单元,用于取出最佳聚焦位置对应的训练子区域图像,以及前后相邻的
N
张训练子区域图像,一共
2N+1
张训练子区域图像,组成最佳聚焦位置图像组,标记最佳聚焦位置图像组中的训练子区域图像对应的聚焦位置标签为0;离焦图像组标记单元,用于以
2N+1
张为一组的间隔,向最佳聚焦位置图像组的前向取
M
组训练子区域图像,得到
M
组负离焦图像组;向最佳聚焦位置图像组的后向取
M
组训练子区域图像,得到
M
组正离焦图像组;并分别标记
M
组负离焦图像组和
M
组正离焦图像组对应的聚焦位置标签;其中,第
i
组负离焦图像组的聚焦位置标签标记为
‑
ix*(2N+1)
,第
i
组正离焦图像组的聚焦位置标签标记为
ix*(2N+1)
,
x
为采集间距
。4.
根据权利要求3所述的基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置,其特征在于:当所述参数数量只有一个时,所述最佳聚焦位置获取单元将该参数极值点对应的训练子区域图像的位置标记为最佳聚焦位置;当所述参数数量有多个时,所述最佳聚焦位置获取单元对多个参数极值点对应的训练子区域图像的位置取平均,得到最佳聚焦位置
。5.
根据权利要求4所述的基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦装置,其特征在于:
所述参数数量有两个,分别为拉曼光谱信号的梯度和拉曼光谱信号的离散余弦变换
。6.
一种基于残差网络的拉曼光谱仪自适应聚焦方法,包括以下步骤:<...
【专利技术属性】
技术研发人员:钟丽云,陈浩钊,朱韦乐,高欣,候靖毓,
申请(专利权)人:广东工业大学,
类型:发明
国别省市:
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