显微视频流处理关键技术及其应用

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数码显微镜采用电子目镜取代传统目镜,人们可结合强大的显微图像处理软件对电子目镜采集到的数据做进一步的后期处理。目前,国内显微图像处理软件功能单一,与国际显微巨头企业差距较大,本课题围绕显微视频流处理的几项关键技术,研究了多种显微视频流处理功能,并将显微成像系统应用到工业领域。显微电子目镜彩色视频流水线是一个系统性工程,传统方法通过分立步骤实现颜色再现,但这种方法缺少系统性,对于不同的系统还需再进行个性化处理。针对这一问题,本课题系统地设计了彩色显微视频流处理引擎,将图像传感器输出的电信号转变为与人眼感知接近的彩色视频流。电子目镜彩色视频流水线依次包括:暗电流校正、坏点去处、线性化、白平衡、去马赛克、颜色校正、色调调整和伽玛校正等复杂过程。通过在颜色引擎中引入大量优化算法实现超高分辨率视频的快速捕获与实时显示。在显微图像处理算法方面,研究了多种细胞/颗粒计数算法。提出了自动细胞/颗粒计数算法,通过采用基于距离变换与连通域分析的标记分水岭分割算法能够对粘连细胞/颗粒良好分割并准确计数,具有一定的独创性;研究了手动细胞/颗粒计数算法,通过友好的用户交互设计实现针对背景复杂的细胞/颗粒图像的半自动计数。实际实现的计数算法均可准确输出所有细胞/颗粒的几何参数,供用户做进一步的分析处理。在多序列显微图像的配准与融合算法中,基于图像序列间存在平移、旋转与倍率变化等复杂情况,重点研究了多聚焦显微图像序列的配准,彻底解决了参考图像的选择,特征点的选取,误匹配对的剔除等问题。更进一步地分析了噪声等因素对配准精度的影响,并首次提出了将SURF特征检测器与BRISK特征描述子结合的特征匹配策略对多聚焦图像序列进行配准,具有较强的鲁棒性。研究了基于平稳小波变换的多聚焦/多曝光图像融合算法,实现将已配准的多聚焦/多曝光图像序列简单高效的融合成为超景深/高动态的显微图像。红外截止滤光片是用来阻止红外光源中的红外光线进入图像传感器的光学器件,其缺陷检测目前主要依靠人工完成。为了减少人工检测的主观性与降低管理成本,本论文基于显微成像原理设计了红外截止滤光片自动缺陷检测系统,弥补了国内红外截止滤光片缺陷检测设备的空白。提出的自动缺陷检测系统采用改进的暗场显微照明方式,并通过USB接口与串口通信实现显微系统视频流捕获与机械动作的一致性。而在机器视觉算法方面,采用改进的模版匹配算法对红外截止滤光片所在区域进行自动精确定位,其使用的缺陷提取算法不需要进行复杂的机器学习训练,更易于实施和实时判断,最后采用几何拟合与凸缺陷理论对红外截止滤光片的缺陷进行了科学分类。针对实际系统复杂性,研究过程中还解决了通信延时、透过率差异、样品公差变化以及二次污染等严重影响检测准确率的问题。经过大量样品验证,系统检测精度为96.44%,符合企业工厂大规模生产要求,可全面替代人工检测。
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