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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体为一种基于机器学习模型的显微镜系统及方法，系统包括光谱特征分析模块、自适应光源调整模块、实时对焦优化模块、样本定位调整模块、图像质量评估模块和图像增强处理模块。本发明中，通过采集图像的色谱数据，分析光谱反射率，对样本的光谱特征进行评估，根据样本的光谱特征，进行光源波长和强度的自动调节，提高了观察图像的对比度和清晰度，使得细节观察更为精准，通过实时对焦调整的引入，确保了图像的持续清晰，提高了操作的便捷性和观察效率，通过图像质量评估与增强处理，实现了图像质量优化，确保了图像中关键特征的高识别精度和优异的视觉效果，优化了用户体验。
主权项：1.一种基于机器学习模型的显微镜系统，其特征在于，所述系统包括：光谱特征分析模块基于显微镜采集的基础图像，对光谱反射率进行分析，识别光谱特征，评估待观测样本的透光率和反光率，得到样本光谱特征分析结果；自适应光源调整模块基于所述样本光谱特征分析结果，根据物品材料的光谱吸收特性，自动调节显微镜的光源波长，得到优化光源设置；实时对焦优化模块基于所述优化光源设置，计算样本图像的清晰度，并利用机器学习模型，自动调整显微镜的焦距，得到焦距调整数据；样本定位调整模块基于所述焦距调整数据，分析图像中样本位置与预定位置的偏差，并通过控制显微镜的X轴和Y轴马达调整样本台的位置，得到调整后样本位置；图像质量评估模块基于所述调整后样本位置，评估图像中多个区域的清晰度和对比度，对图像参数进行调整，得到图像质量优化信息；图像增强处理模块基于所述图像质量优化信息，通过动态范围调整，优化图像可见性与关键特征的识别精度，并将样本的关键特征从图像背景中分离，得到优化处理图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于机器学习模型的显微镜系统及方法
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