买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：笑纳科技(苏州)有限公司

摘要：本发明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。

主权项：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；所述显微镜自动对焦方法包括以下步骤：S1.设定n个行程范围Rn、n个步长ΔXn以及第一个初始位置O1，其中n为大于1的自然数，且满足RkRk+1、ΔxkΔxk+1，其中,k1且kn；S2.令i=1；S3.将初始位置Oi、所述行程范围Ri以及步长Δxi输入到所述采样模块，获得若干个数字图像及其对应的Z轴位置信息；S4.将步骤S3中获得的全部数字图像及其对应的Z轴位置信息输入到所述最佳焦距评价模块，获得最佳焦距；S5.令i=i+1，并以步骤S4中获得的最佳焦距作为初始位置Oi,重复步骤S3至S5,直至i=n；S6.以步骤S4获得的最佳焦距作为最终焦距，所述驱动装置驱动所述物镜移动至所述最终焦距以完成自动对焦；其中，所述采样模块的工作流程包括以下步骤：S1-1.控制所述物镜移动至输入的初始位置，从所述初始位置开始在输入的行程范围内按输入的步长驱动所述物镜沿Z轴单向移动；并在每次所述物镜移动到位后，通过所述数字相机获取样本的数字图像；S1-2.输出步骤S1-1中采集的全部的数字图像以及每张数字图像对应的Z轴位置信息；所述最佳焦距评价模块的工作流程包括以下步骤：S2-1.将输入的每张数字图像依次通过传统图像清晰度评价算法计算，以得到每张数字图像对应的传统图像清晰度评分；S2-2.将输入的每张数字图像依次通过深度学习模型以得到每张数字图像的深度学习清晰度的置信分数；S2-3.将每张数字图像的传统图像清晰度评分根据当前所有数字图像的评分范围进行归一化处理，然后与其深度学习清晰度的置信分数进行加权： 其中，AEG是平均能量梯度，Q为最终图像清晰度评分，q为加权系数，是模型对图像清晰度的预测概率；S2-4.将每张数字图像的最终图像清晰度评分与其对应的Z轴位置信息拟合为二次曲线，计算该二次曲线的顶点，得到最终图像清晰度评分最高时Z轴位置信息，以此作为最佳焦距，并输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 笑纳科技(苏州)有限公司 一种基于深度学习和图像处理的显微镜自动对焦方法