一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，利用深度学习技术，通过训练神经网络模型辅助显微镜图像的自动对焦。首先，采集大量显微镜图像，并标注其对应的清晰度信息。然后，利用这些数据对深度学习算法模型进行训练，以建立图像清晰度与焦距之间的映射关系。在实际应用中，通过实时采集显微镜图像并输入经过训练的神经网络模型，可以快速准确地实现自动对焦，有效提高显微镜成像质量和工作效率。本发明专利技术在各种显微镜应用场景中具有广泛的应用前景，为显微镜自动对焦技术的发展提供了新的思路和方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法。

技术介绍

1、显微镜、尤其是低倍显微镜，其自动对焦是一项关键的功能，尤其在需要进行高精度的显微成像和图像采集时。

2、低倍显微镜自动对焦的一般步骤是在采集样本图像后，先通过手动调节显微镜垂直的z轴高度，以达到显微镜粗调的对焦效果；其次计算机对采集的样本图像进行包括清晰度、对比度等对焦度量计算，获取图像清晰度和对焦程度的度量值；然后将计算得到的对焦度量反馈给显微镜系统。这个反馈通常用于控制显微镜的焦距或镜头位置，以实现自动对焦的调整；经过以上的低倍显微镜自动对焦算法的迭代过程调整，最终实现显微镜的自动对焦功能。

3、上述方式的缺点有：

4、对复杂场景和变化不敏感：传统低倍显微镜自动对焦方法通常基于手工设计的特征提取和传统图像处理技术，对于复杂的场景和样本变化的适应性较差。当样本中存在复杂结构、噪声或照明变化时，传统自动对焦方法可能无法有效地捕捉到关键特征。

5、通用性有限：传统自动对焦方法可能依赖于特定的场景或样本，因此缺乏通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其使用的显微镜包括物镜、调整所述物镜的Z轴位置的驱动装置、以及用于从所述显微镜获取数字图像的数字相机，其特征在于，包括用以控制所述驱动装置和数字相机、以获取所述物镜位于不同Z轴高度时样本的数字图像及相应所述物镜的Z轴位置信息的采样模块；还包括用于输出最佳焦距的最佳焦距评价模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其特征在于：所述传统图像清晰度评价算法包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其特征在于：所述步骤S2-1-3包括以下...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其使用的显微镜包括物镜、调整所述物镜的z轴位置的驱动装置、以及用于从所述显微镜获取数字图像的数字相机，其特征在于，包括用以控制所述驱动装置和数字相机、以获取所述物镜位于不同z轴高度时样本的数字图像及相应所述物镜的z轴位置信息的采样模块；还包括用于输出最佳焦距的最佳焦距评价模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其特征在于：所述传统图像清晰度评价算法包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法，其特征在于：所述步骤s2-1-3包括以下...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娜，赵浩，胡敬栋，
申请(专利权)人：笑纳科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：