多層次聚焦自動采圖方法與系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像采集技術領域，特別是涉及多層次聚焦自動采圖方法與系統。
【背景技術】
[0002]在現代醫學技術領域，為了檢查患者病癥通常需要進行多種項目檢測，在這些檢測項目中有很大一部分涉及從患者身上采集樣本檢測，例如常見的大便檢測。
[0003]對這些樣本進行有形成分檢測之前，一般需要采用制取樣本檢測液的設備對樣本進行稀釋、過濾和取樣的操作從而得到用于有形成分檢測的懸液。然后將懸液充入計數板中，顯微鏡對計數板中樣本進行放大，圖像采集裝置對樣本進行圖像采集，圖像識別裝置對采集的圖像進行目標識別，從而得到檢測結果。
[0004]上述樣本有多種類型，有些樣本的懸液(例如大便樣本懸液)中雜質較多，各種目標的密度及大小各不相同，待檢測目標隨機分布在懸液中。將懸液充入計數板中后，待檢目標不能完全沉入計數板底部，完全沉入計數板底部的目標，由于大小不同，聚焦平面也不一致。圖像采集裝置對待測樣本進行聚焦拍圖時，只能聚焦一部分目標，其它未位于同一平面的目標無法完成聚焦。致使拍攝的圖片中，部分目標清晰，部分目標模糊。有的目標無法拍攝到，無法很好的完成目標識別與計數。
【發明內容】
[0005]基于此，有必要針對一般自動采圖方式無法對含雜質較多樣本進行準確采圖的問題，提供一種多層次聚焦自動采圖方法與系統，實現對含雜質較多樣本準確采圖，以準確對樣本中目標識別與計數。
[0006]—種多層次聚焦自動采圖方法，包括步驟:
[0007]根據預設搜索范圍對計數板聚焦，查找第一聚焦面，對所述第一聚焦面進行圖像采集，獲得第一目標圖像，其中，所述計數板充有樣本懸液；
[0008]獲取調焦步長；
[0009]根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組；
[0010]將已獲得的目標圖像融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果，其中，所述已獲得的目標圖像包括所述第一目標圖像和所述第二目標圖像組中的圖像。
[0011]—種多層次聚焦自動采圖系統，包括:
[0012]第一目標圖像獲取模塊，用于根據預設搜索范圍對計數板聚焦，查找第一聚焦面，對所述第一聚焦面進行圖像采集，獲得第一目標圖像，其中，所述計數板充有樣本懸液；
[0013]調焦步長獲取模塊，用于獲取調焦步長；
[0014]第二目標圖像組獲取模塊，用于根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組；
[0015]融合模塊，用于將已獲得的目標圖像融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果，其中，所述已獲得的目標圖像包括所述第一目標圖像和所述第二目標圖像組中的圖像。
[0016]本發明多層次聚焦自動采圖方法與系統，根據預設搜索范圍對計數板聚焦，查找第一聚焦面，對所述第一聚焦面進行圖像采集，獲得第一目標圖像，獲取調焦步長，根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組，將所述第一目標圖像與所述第二目標圖像組中的圖像融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果。整個過程中，采用多次聚焦獲取不同目標圖像，并對不同目標圖像進行融合實現對含雜質較多樣本準確采圖，能夠準確對樣本中目標識別與計數。
【附圖說明】
[0017]圖1為本發明多層次聚焦自動采圖方法第一個實施例的流程示意圖；
[0018]圖2為本發明多層次聚焦自動采圖方法第二個實施例的流程示意圖；
[0019]圖3為本發明多層次聚焦自動采圖系統第一個實施例的結構示意圖；
[0020]圖4為本發明多層次聚焦自動采圖系統第二個實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021]如圖1所示，一種多層次聚焦自動采圖方法，包括步驟:
[0022]S200:根據預設搜索范圍對計數板聚焦，查找第一聚焦面，對所述第一聚焦面進行圖像采集，獲得第一目標圖像，其中，所述計數板充有樣本懸液。
[0023]預設搜索范圍是基于檢測需求預先設定的一個范圍值，對于第一聚焦面的查找，我們可以借助自動聚焦的設備，例如可以使用自動聚焦的顯微鏡來查找第一聚焦面，進行圖像采集，獲得第一目標圖像。在其中一個具體操作實例中，非必要的，在執行步驟S200進行一些準備工作，例如首先需要將樣本從患者身上采集，之后將樣本稀釋，制成懸液，再將樣本懸液充入計數板，將計數板放置到顯微鏡下，通過顯微鏡對計數板上樣本懸液放大。上述的聚焦過程可以從計數板底部開始向上進行，也可以從樣本懸液的表面向計數板底部進行。
[0024]S400:獲取調焦步長。
[0025]調焦步長可以采用多種方式獲取，例如可以根據當前檢測樣本懸液的類型以及檢測需求等計算獲得，也可以是直接讀取預設調焦步長獲得，預設調焦步長是基于歷史經驗數據預先設定的。
[0026]在其中一個實施例中，步驟S400具體為:檢測第一目標圖像中各類目標的圖像參數，根據第一目標圖像中各類目標的圖像參數，確定調焦步長。
[0027]目標的圖像參數具體可以包括目標清晰度、目標形態以及目標大小，根據這些圖像參數，獲取調焦步長。更進一步來說，可以針對目標清晰度、目標形態以及目標大小進行加權計算，再根據加權計算結果以及預設檢測需求，獲取調焦步長。采用加權計算方式，考慮不同圖像參數對調焦步長的影響，從而能夠準確獲得調焦步長，以便后續操作中獲得清晰的目標圖像。
[0028]在其中一個實施例中，步驟S400具體為:讀取預設的調焦步長。預設的調焦步長是預先設定的，其設定的依據第一目標圖像中各個目標的大小、預設檢測需求以及歷史經驗數據。
[0029]S600:根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組。
[0030]正如之前所述，樣本懸液中各種目標的密度大小不一樣，目標會在懸液中不同位置懸浮或者在底部沉降，如果單純拍攝單個圖層圖像，會導致有目標拍攝不清晰或者拍攝不到。對此，在這里，根據所述調焦步長，設定采圖圖層，采圖圖層可以設置有多個，分別采集各個采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組。
[0031]S800:將已獲得的目標圖像融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果，其中，已獲得的目標圖像包括所述第一目標圖像和所述第二目標圖像組中的圖像。
[0032]第一目標圖像和第二目標圖像組中的圖像存在某些目標不清晰、某些目標被多次重復采集，對此，在這里將第一目標圖像與所述第二目標圖像組中的圖像(已獲得的目標圖像)融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果。上述去除冗余目標以及不清晰目標可以采用相關軟件或者圖像數據處理設備進行操作。對于目標自動識別以及分類，可以利用訓練好的基于圖像形態學特征的神經網絡分類器進行處理。
[0033]本發明多層次聚焦自動采圖方法，根據預設搜索范圍對計數板聚焦，查找第一聚焦面，對所述第一聚焦面進行圖像采集，獲得第一目標圖像，獲取調焦步長，根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組，將所述第一目標圖像與所述第二目標圖像組中的圖像融合，去除冗余目標以及不清晰目標，并對剩余目標自動識別以及分類，獲得樣本目標分類檢測結果。整個過程中，采用多次聚焦獲取不同目標圖像，并對不同目標圖像進行融合實現對含雜質較多樣本準確采圖，能夠準確對樣本中目標識別與計數。
[0034]在其中一個實施例中，所述根據所述調焦步長，設定采圖圖層，分別采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組的步驟具體包括:
[0035]以所述第一聚焦面的位置為基準位置，分別以上下兩個方向延伸設置預設采圖區間，在所述預設采圖區間內，根據所述調焦步長，設定采圖圖層，其中，所述預設采圖區間小于計數板底部至所述樣本懸液表面的區間；
[0036]采集各個所述采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組。
[0037]在本實施例中，首先獲取第一聚焦面的位置，之后以第一聚焦面位置為基準，在第一聚焦面位置附近上下兩個方向延伸設置預設采圖區間，在預設采圖區間內根據調焦步長，設定采圖圖層，采集各個采圖圖層的圖像，獲得第二目標圖像組。例如，我們可以先獲取第一聚焦面位置，之后以第一聚焦面位置為基準，在第一聚焦面位置上下兩個方向根據調焦步長各設定5個采圖圖層，即此時獲得10個采圖圖層的圖像，第二目標圖像組即包括這10個采