專利名稱：基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)及分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種針對生物芯片點(diǎn)樣過 程的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，尤其涉及基于 機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)及分析方法，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對生物芯片制造 過程的自動化質(zhì)量監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析，屬于生物芯片技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
生物芯片的出現(xiàn)是近年來高新技術(shù)領(lǐng)域中極具時(shí)代特征的重大進(jìn)展，是物理學(xué)、 微電子學(xué)與分子生物學(xué)綜合交叉形成的高新技術(shù)。生物芯片技術(shù)通過微加工工藝在厘米見 方的芯片上集成有成千上萬個(gè)與生命相關(guān)的信息分子，它可以對生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)中的各種 生物化學(xué)反應(yīng)過程進(jìn)行集成，從而實(shí)現(xiàn)對基因、配體、抗原等生物活性物質(zhì)進(jìn)行高效快捷的 測試和分析。利用生物芯片技術(shù)，通過自動化的檢測軟件，能夠在短時(shí)間內(nèi)分析大量的生物 分子，使人們快速準(zhǔn)確地獲取樣品中的生物信息，一次可以對被檢測對象進(jìn)行多個(gè)指標(biāo)的 檢驗(yàn)，效率是傳統(tǒng)檢測手段的成百上千倍。點(diǎn)樣法是生物芯片制備的一種重要方法，該方法將抗體、探針、PCR技術(shù)擴(kuò)增cDNA 或基因組DNA等不同探針樣品，通過由陣列復(fù)制器或陣列點(diǎn)樣機(jī)及電腦控制的機(jī)器人，準(zhǔn) 確、快速地定量點(diǎn)樣于帶正電荷的尼龍膜或硅片等相應(yīng)位置上。點(diǎn)樣的方式分兩種，其一為 接觸式點(diǎn)樣，即點(diǎn)樣針直接與固相支持物表面接觸，將樣品留在固相支持物上；其二為非接 觸式點(diǎn)樣，即噴點(diǎn)，它是以壓電原理將樣品通過毛細(xì)管直接噴至固相支持物表面。打印法的 優(yōu)點(diǎn)是探針密度高；缺點(diǎn)是定量準(zhǔn)確性及重現(xiàn)性不好，打印針易堵塞且使用壽命有限。噴印 法的優(yōu)點(diǎn)是定量準(zhǔn)確，重現(xiàn)性好，使用壽命長；缺點(diǎn)是噴印的斑點(diǎn)大，因此探針密度低。點(diǎn)樣 機(jī)器人有一套計(jì)算機(jī)控制三維移動裝置、多個(gè)打印/噴印頭、一個(gè)減震底座，上面可放內(nèi)盛 探針的多孔板和多個(gè)芯片。根據(jù)需要還可以有溫度和濕度控制裝置、針洗滌裝置。打印/ 噴印針將探針從多孔板取出直接打印或噴印于芯片上。檢驗(yàn)點(diǎn)樣儀是否優(yōu)秀的指標(biāo)包括點(diǎn) 樣精度、點(diǎn)樣速度、一次點(diǎn)樣的芯片容量、樣點(diǎn)的均一性、樣品是否有交叉污染及設(shè)備操作 的靈活性、簡便性等等。其中，點(diǎn)樣點(diǎn)的大小均一性、形狀均一性、陣列整齊度對芯片的質(zhì)量 有重要的影響，對這些參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和客觀統(tǒng)計(jì)有非常重要的意義。目前對點(diǎn)樣過程及效果的評判主要是通過人眼來進(jìn)行的，首先在點(diǎn)樣過程中，操 作者緊盯著和視頻顯微鏡連接的監(jiān)視器，由人來判斷是否出現(xiàn)點(diǎn)樣異常；其次在點(diǎn)樣完成 之后，操作人員將載有樣品點(diǎn)陣的膜或者其他固相載體交給檢驗(yàn)班組，然后由檢驗(yàn)人員憑 其經(jīng)驗(yàn)用肉眼觀測，尋找出個(gè)別漏點(diǎn)、形狀畸形、或者與大多數(shù)點(diǎn)大小懸殊較大的點(diǎn)，據(jù)此 剔除不合格的芯片，并粗略統(tǒng)計(jì)點(diǎn)樣合格率。這種人工檢測方法的缺點(diǎn)是不客觀(即每個(gè) 檢驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)都不一樣，當(dāng)時(shí)操作者的狀態(tài)也不一樣)，不準(zhǔn)確(都是大致和模糊的估 算，沒有量化概念)，不實(shí)時(shí)(即不能在點(diǎn)樣過程中判斷是否合格，而是離線判斷，這樣就不 能即時(shí)根據(jù)點(diǎn)樣效果檢查儀器狀態(tài))，容易使人疲勞易漏檢(生物芯片上的點(diǎn)樣點(diǎn)是大量 的、且分布密度很大的，這樣的檢測對象很容易使人疲勞)；總而言之，這種人工檢測的方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、不可靠，沒有自動化程度可言，沒有嚴(yán)密的量化數(shù)據(jù)，不能實(shí)時(shí)對點(diǎn)樣過程進(jìn) 行自動監(jiān)控，芯片和芯片之間質(zhì)量也無法進(jìn)行比較。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題之一是針對現(xiàn)有人工檢測生物芯片質(zhì)量的方法的缺 點(diǎn)，不客觀、不準(zhǔn)確、不實(shí)時(shí)、不自動化，芯片和芯片之間質(zhì)量也無法進(jìn)行比較，容易使人疲 勞易漏檢，質(zhì)檢人員工作難度大的問題。而提供一種基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí) 時(shí)檢測系統(tǒng)及分析方法，生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)提供了相應(yīng)的智能視覺實(shí)時(shí)檢測 系統(tǒng)，可以替代現(xiàn)有人工檢測生物芯片質(zhì)量的方法，可以自動化地、實(shí)時(shí)地、高速地檢測生 物芯片的點(diǎn)樣點(diǎn)狀況，可以實(shí)時(shí)提示異常狀況，從而降低了質(zhì)檢人員的工作難度，也對芯片 質(zhì)量的量化統(tǒng)計(jì)提供了科學(xué)數(shù)據(jù)。本發(fā)明涉及一種針對生物芯片點(diǎn)樣過程的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，可以在生物芯片點(diǎn) 樣過程中，對相應(yīng)的生物制品點(diǎn)樣點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)抓拍圖像、實(shí)時(shí)圖像預(yù)處理、目標(biāo)分割、幾何 參數(shù)計(jì)算、報(bào)警、保存圖片、給出點(diǎn)樣統(tǒng)計(jì)結(jié)果等。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對生物芯片制造過程的 自動化質(zhì)量監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析，適用于生物芯片。本發(fā)明所需要解決的技術(shù)問題之二是提供基于上述生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測 系統(tǒng)的分析方法。作為本發(fā)明第一方面一種基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特 征在于，包括一圖像拍攝設(shè)備，該圖像拍攝設(shè)備跟隨點(diǎn)樣設(shè)備的點(diǎn)樣頭進(jìn)行同步三維運(yùn)動并對 點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像；一圖像采集設(shè)備，該圖像采集設(shè)備與所述圖像拍攝設(shè)備信號連接，對圖像拍攝設(shè) 備拍攝的圖像進(jìn)行采集并完成圖像的數(shù)模轉(zhuǎn)換；一圖像處理設(shè)備，該圖像處理設(shè)備與所述圖像采集設(shè)備信號連接，對圖像采集設(shè) 備所采集的點(diǎn)樣區(qū)域圖像進(jìn)行處理、分析，并輸出處理結(jié)果。所述圖像采集設(shè)備和圖像處理設(shè)備安裝在所述點(diǎn)樣設(shè)備的工控機(jī)中。所述圖像拍攝設(shè)備包括一光學(xué)照明部件，該光學(xué)照明部件對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行照明，以增強(qiáng)點(diǎn)樣區(qū)域的目標(biāo) 點(diǎn)和背景對比度；一光學(xué)成像部件，該光學(xué)成像部件對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝，以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像并 進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換成視頻信號輸入至圖像采集設(shè)備。在本發(fā)明的圖像拍攝設(shè)備中，所述光學(xué)照明部件和光學(xué)成像部件安裝一個(gè)殼體 內(nèi)，其中光學(xué)照明部件布置于所述光學(xué)成像部件的周圍，所述殼體通過一圖像拍攝設(shè)備安 裝支架安裝在點(diǎn)樣設(shè)備的點(diǎn)樣頭上。所述光學(xué)成像部件能夠?qū)δ繕?biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)進(jìn)行放大拍攝。所述光學(xué)成像部件的視頻輸出端通過一圖像噪聲去除部件連接圖像采集設(shè)備；所 述圖像噪聲去除部件可以去除因?yàn)殪o電、接地不良、電機(jī)磁場引起的圖像斑點(diǎn)噪聲和橫紋噪聲。所述圖像處理設(shè)備設(shè)置有
與圖像拍攝設(shè)備連接，對圖像拍攝設(shè)備拍攝的圖像進(jìn)行點(diǎn)樣過程同步采集，并完 成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到內(nèi)存的圖像采集模塊；對圖像采集模塊采集的圖像噪聲進(jìn)行信號處理到達(dá)進(jìn)一步濾除目的的圖像預(yù)處 理模塊；實(shí)時(shí)從圖像預(yù)處理模塊處理得圖像中把目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)從圖像背景中以二值化的方 式提取出來的圖像分割模塊；對圖像分割模塊分割的結(jié)果計(jì)算其面積參數(shù)、位置參數(shù)、型心參數(shù)的圖像模式分 析模塊；根據(jù)圖像分析模塊的結(jié)果來提示并對異常點(diǎn)樣點(diǎn)報(bào)警，并對整個(gè)點(diǎn)樣過程給出統(tǒng) 計(jì)結(jié)果的結(jié)果輸出控制模塊。所述光學(xué)照明部件采用若干個(gè)LED燈以中心對稱方式排列在光學(xué)成像部件的周 圍而構(gòu)成。所述LED燈采取斜射照明方式，所有的LED燈照射方向在點(diǎn)樣點(diǎn)所在平面上匯聚 成一點(diǎn)。LED燈的發(fā)光顏色要按照色度學(xué)中的補(bǔ)色律，根據(jù)點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色來定，越能夠?qū)Ⅻc(diǎn) 樣點(diǎn)從背景中突現(xiàn)出來就越好。所述LED燈的數(shù)目最少兩個(gè)，最多不限，只要鏡頭周圍空間可以排列得下就行。所述光學(xué)成像部件采用輸出數(shù)字信號的數(shù)字相機(jī)，該數(shù)字相機(jī)由濾光片、6 25mm焦距的鏡頭、鏡頭接圈、CXD攝像頭芯片部分組成；濾光片安裝在鏡頭的前端，其工作 波長由點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色波長來決定的，目的是僅讓點(diǎn)樣點(diǎn)顏色波長附近的光通過，一定程度 上濾除雜色光、背景光、外界光的干擾作用；所述鏡頭通過鏡頭接圈與CCD攝像頭芯片部分 連接，鏡頭主要將點(diǎn)樣點(diǎn)以清晰地成像到C⑶攝像頭芯片部分的成像面上，鏡頭焦距的選 擇跟物距、接圈的調(diào)節(jié)范圍及放大倍數(shù)都有一定的耦合關(guān)系；鏡頭接圈主要是方便連續(xù)調(diào) 節(jié)像距；CCD攝像頭芯片部分主要完成光電轉(zhuǎn)換，將相應(yīng)的點(diǎn)樣點(diǎn)圖像以模擬信號表示。所述圖像噪聲去除部件為一視頻干擾隔離器，該視頻干擾隔離器通過串聯(lián)方式接 入光學(xué)成像部件與圖像采集設(shè)備之間的視頻傳輸線中，目的是去除視頻信號通過電纜傳輸 后常常出現(xiàn)的圖像翻滾、扭曲、抖動及干擾條紋等故障；所述視頻干擾隔離器為有源視頻干 擾隔離器或無源視頻干擾隔離器，從濾除噪聲的效果來說，有源的視頻干擾隔離器濾除噪 聲的效果好于無源的視頻干擾隔離器，但有源的視頻干擾隔離器要額外提供工作電源。本 發(fā)明的視頻干擾隔離器優(yōu)選為有源視頻干擾隔離器。所述圖像采集設(shè)備為一圖像采集卡，該圖像采集卡通過PCI插槽安裝在工控機(jī) 上，并通過視頻數(shù)據(jù)線與視頻干擾隔離器、數(shù)字相機(jī)串聯(lián)起來，所述圖像采集卡由工控機(jī)觸 發(fā)采集視頻數(shù)據(jù)，并完成信號的模數(shù)轉(zhuǎn)換過程。本發(fā)明的圖像采集模塊采集圖像的過程是采用點(diǎn)樣點(diǎn)間隙拍攝的方法，點(diǎn)樣過程是連續(xù)、高速進(jìn)行的，即點(diǎn)樣頭在χ-y平臺上快速移動，到達(dá)指定位置后，作短暫的停頓時(shí) 段Tl (毫秒)，然后依靠壓電原理點(diǎn)樣耗時(shí)T2 (毫秒)，然后再作短暫的等待時(shí)段T3 (毫秒) 后采集圖像拍攝設(shè)備所拍攝圖像，并對采集的圖像進(jìn)行存儲并輸入圖像預(yù)處理模塊、圖像 分割模塊、圖像模式分析模塊自動分析；接著，開始啟動，奔往下一個(gè)指定點(diǎn)，到達(dá)指定位置 后，繼續(xù)重復(fù)以上的“停頓——點(diǎn)樣——等待——拍攝——啟動”過程。
所述等待時(shí)段T3是指點(diǎn)樣點(diǎn)樣品已經(jīng)在點(diǎn)樣基質(zhì)上展開并穩(wěn)定下來的時(shí)間；該 等待時(shí)段T3的長短可以通過試驗(yàn)確定。為了實(shí)時(shí)分析點(diǎn)樣情況，圖像采集模塊由工控機(jī)在 等待時(shí)段T3之后觸發(fā)。由于生物樣品的顏色都比較淺，和基質(zhì)背景的區(qū)分不明顯，本發(fā)明的圖像預(yù)處理 模塊通過增強(qiáng)算法加大目標(biāo)和背景的灰度等級差，以進(jìn)一步降低椒鹽噪聲和高斯噪聲，增 強(qiáng)圖像的對比度。由于圖像采集模塊采集的圖像視野范圍較大，里面包含了很多點(diǎn)樣點(diǎn)以及其它無 關(guān)信息，本發(fā)明的圖像分割模塊采用定位和分割的方法，對圖像進(jìn)行定位和分割，以縮小圖 像分析范圍，只對含有當(dāng)前的點(diǎn)樣點(diǎn)的小范圍圖像進(jìn)行分析，而忽略其它點(diǎn)樣點(diǎn)、點(diǎn)樣頭。本發(fā)明的圖像分割模塊主要是對定位后的小范圍圖像進(jìn)行分析，通過自適應(yīng)閾值 算法將圖像二值化，即將點(diǎn)樣點(diǎn)以黑色表示，點(diǎn)樣基質(zhì)背景以白色表示。所述的自適應(yīng)閾值算法為雙峰法、大津法取閾值、熵法取閾值、矩法取閾值、最小 誤差法或魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法中的一種或它們的組合。由于點(diǎn)樣空間的限制，很 難構(gòu)建一個(gè)封閉的光學(xué)條件非常好環(huán)境，為了避免日光燈及其它 外界干擾，所以本發(fā)明的 圖像分割模塊必須采取魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法將圖像采集模塊所采集的圖像進(jìn)行 圖像二值化處理獲取以黑色表示點(diǎn)樣點(diǎn)的二值化圖像。本發(fā)明的圖像模式分析模塊對圖像分割模塊分割后以黑色表示點(diǎn)樣點(diǎn)的二值化 圖像進(jìn)行分析，用黑色區(qū)域象素的個(gè)數(shù)和來代表點(diǎn)樣點(diǎn)面積，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)大?。挥煤谏?象素區(qū)域的型心代表點(diǎn)樣點(diǎn)位置，從而反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度；根據(jù)黑色區(qū)域的形狀，計(jì) 算其形狀參數(shù)，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀圓度質(zhì)量。本發(fā)明的結(jié)果輸出控制模塊根據(jù)圖像模式分析模塊計(jì)算出點(diǎn)樣點(diǎn)的質(zhì)量參數(shù)以 后，可以根據(jù)用戶的設(shè)置決定是否實(shí)時(shí)顯示計(jì)算結(jié)果，是否提示點(diǎn)樣異常情況，是否中斷點(diǎn) 樣過程，是否進(jìn)行補(bǔ)點(diǎn)進(jìn)行等；同時(shí)，在一輪點(diǎn)樣結(jié)束之后，可以給出詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如點(diǎn) 樣點(diǎn)面積的平均值、中值、眾值、CV值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，并且以文本格式或者excel表格 形式保存統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以供備檔。作為本發(fā)明第二方面的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的分析 方法，其在使用機(jī)器視覺系統(tǒng)之前，要對整個(gè)圖像拍攝設(shè)備的光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得目標(biāo) 點(diǎn)樣點(diǎn)在圖像中清晰；然后采用ROI預(yù)選方法對圖像拍攝設(shè)備預(yù)先設(shè)置ROI區(qū)域，將自動搜 索目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)限制在這個(gè)ROI區(qū)域中，這樣可以大大提高圖像處理速度；其圖像處理設(shè)備 采用自適應(yīng)的閾值確定方法來自動確定圖像的閾值，把目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)從圖像背景中以二值化 的方式提取出來，并采用面積、形狀因子來反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀質(zhì)量，采用型心坐標(biāo)來反映點(diǎn) 樣陣列的整齊程度。所述自適應(yīng)閾值算法為雙峰法、大津法取閾值、熵法取閾值、矩法取閾值、最小誤 差方法或魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法中的一種或它們的組合。優(yōu)選為魯棒性很強(qiáng)的自適 應(yīng)分割算法。每次圖像拍攝設(shè)備位置若有變動，都要首先重新確定ROI區(qū)域。本發(fā)明設(shè)定ROI區(qū)域的方法可以是手動，也可以用數(shù)據(jù)輸入。由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明具有的有益效果1、本發(fā)明的圖像拍攝設(shè)備采用合理的光源，可以使得點(diǎn)樣點(diǎn)從背景中突現(xiàn)出來。
2、本發(fā)明采用視頻干擾隔離器并配合高效的增強(qiáng)算法，使得圖像噪聲大大降低并 增強(qiáng)了對比度。3、本發(fā)明的圖像分割模塊采用定位和分割的方法，將目標(biāo)區(qū)域有效地縮小，大大 減小了圖像運(yùn)算的工作量。4、本發(fā)明的圖像分割模塊通過自適應(yīng)閾值算法將圖像二值化，即將點(diǎn)樣點(diǎn)以黑色 表示，點(diǎn)樣基質(zhì)背景以白色表示，有效地克服了圖像光照的變化和周圍環(huán)境的影響。5、本發(fā)明圖像的模式分析設(shè)計(jì)了一種能反映芯片質(zhì)量的幾何參數(shù)指標(biāo)，并且給出 量化的計(jì)算結(jié)果，實(shí)時(shí)性和精確性都是人工無法做到的。6、結(jié)果輸出控制模塊本發(fā)明可以代替人工的現(xiàn)場值守，同時(shí)解決了大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 的煩雜性和耗時(shí)問題。本發(fā)明使檢測過程與點(diǎn)樣同步進(jìn)行，檢測速度可達(dá)每秒鐘5個(gè)，可以給出量化的 檢測結(jié)果，克服了人工檢測的易疲勞、主觀性較強(qiáng)、結(jié)果模糊的缺點(diǎn)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了生物芯 片點(diǎn)樣點(diǎn)質(zhì)量檢測的自動化和智能化，使得檢測過程更加客觀、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和高速。
以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
來進(jìn)一步說明本發(fā)明。

圖1基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)配置在生物芯片點(diǎn)樣設(shè)備 上的結(jié)構(gòu)示意圖。圖2為本發(fā)明基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的原理框圖。圖3為數(shù)字相機(jī)的安裝結(jié)構(gòu)示意圖。圖4為兩個(gè)正常點(diǎn)樣點(diǎn)的圖片。圖5為與正常點(diǎn)相比面積相差10%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片。圖6為與正常點(diǎn)相比面積相差20%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片。圖7為與正常點(diǎn)相比面積相差30%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片。
具體實(shí)施例方式為了使本發(fā)明的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具 體圖示，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。參見圖1，圖1是基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)配置在生物芯 片點(diǎn)樣設(shè)備上的結(jié)構(gòu)示意圖。該生物芯片點(diǎn)樣設(shè)備上的結(jié)構(gòu)示意圖為現(xiàn)有設(shè)備，其包括一 基臺20，在基臺20的底面設(shè)置有調(diào)節(jié)腳21，通過調(diào)節(jié)調(diào)節(jié)腳21可以調(diào)節(jié)基臺20的水平。在基臺20上安裝有點(diǎn)樣平臺8，點(diǎn)樣平臺8上可以用來放置生物芯片22。在點(diǎn)樣 平臺8上安裝有被伺服電機(jī)驅(qū)動的X向運(yùn)動部件1，被伺服電機(jī)驅(qū)動的X向運(yùn)動部件1由伺 服電機(jī)帶動絲桿驅(qū)動，該伺服電機(jī)與絲桿固定在點(diǎn)樣平臺8的下部，控制被伺服電機(jī)驅(qū)動 的X向運(yùn)動部件1在點(diǎn)樣平臺8的平面上進(jìn)行X向，即點(diǎn)樣平臺8的長度方向運(yùn)動。在X向運(yùn)動部件1上安裝有被伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3，被伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3，由伺服電機(jī)帶動絲桿驅(qū)動，該伺服電機(jī)與絲桿固定在被伺服電機(jī)驅(qū)動的 X向運(yùn)動部件1的橫梁上，控制被伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3在點(diǎn)樣平臺8的平面進(jìn)行 Y向，即點(diǎn)樣平臺8的寬度方向運(yùn)動。
在被伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3上安裝有被伺服電機(jī)驅(qū)動的ζ向運(yùn)動部件2。被伺服電機(jī)驅(qū)動的Z向運(yùn)動部件2，也是由伺服電機(jī)帶動絲桿驅(qū)動，該電機(jī)與絲桿固定在被 伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3的橫梁上，控制被伺服電機(jī)驅(qū)動的Z向運(yùn)動部件2在點(diǎn)樣 平臺8的垂直于平面進(jìn)行Z向，即點(diǎn)樣平臺8的高度方向運(yùn)動。這樣被伺服電機(jī)驅(qū)動的X向運(yùn)動部件1、被伺服電機(jī)驅(qū)動的Z向運(yùn)動部件2和被 伺服電機(jī)驅(qū)動的Y向運(yùn)動部件3三個(gè)運(yùn)動部件就可以完成3個(gè)方向自由度的運(yùn)動，點(diǎn)樣頭 (圖中未示出)通過針架13安裝在ζ向運(yùn)動部件3上，這樣點(diǎn)樣針就可以移動到(行程范 圍內(nèi)的)點(diǎn)樣平面上任意位置和任意高度。X向運(yùn)動部件1、Y向運(yùn)動部件3和ζ向運(yùn)動部件2的伺服電機(jī)與工控機(jī)6控制連 接，工控機(jī)6上裝有點(diǎn)樣設(shè)備的應(yīng)用軟件，該應(yīng)用軟件完成對應(yīng)點(diǎn)樣工藝流程的各個(gè)動作 的控制，如三軸的位置控制、針頭清洗、吸樣、點(diǎn)樣、延時(shí)等等。通過工控機(jī)6即可控制X向 運(yùn)動部件1、Y向運(yùn)動部件3和ζ向運(yùn)動部件2實(shí)現(xiàn)X軸方向、Y軸方向以及Z軸方向的三 維運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)生物芯片22的點(diǎn)樣。參見圖2，本具體實(shí)施方式
的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)包 括圖像拍攝設(shè)備100、圖像采集設(shè)備200和圖像處理設(shè)備300，圖像拍攝設(shè)備100跟隨點(diǎn)樣 設(shè)備的點(diǎn)樣頭進(jìn)行同步三維運(yùn)動并對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像，圖像采集設(shè) 備200與圖像拍攝設(shè)備100信號連接，對圖像拍攝設(shè)備100拍攝的圖像進(jìn)行采集并完成圖 像的數(shù)模轉(zhuǎn)換；圖像處理設(shè)備300與圖像采集設(shè)備200信號連接，對圖像采集設(shè)備200所采 集的點(diǎn)樣區(qū)域圖像進(jìn)行處理、分析，并輸出處理結(jié)果。圖像采集設(shè)備200和圖像處理設(shè)備300安裝在點(diǎn)樣設(shè)備的工控機(jī)6中，其中圖像 采集設(shè)備200為一圖像采集卡5，圖像采集卡5可以采取微視的V200采集卡。該圖像采集 卡5通過PCI插槽安裝在工控機(jī)6上，而圖像處理設(shè)備可采用軟件的形式嵌在工控機(jī)6原 有的應(yīng)用軟件中，所嵌入的軟件能夠?qū)崿F(xiàn)圖像采集設(shè)備200的初始化以及對圖像采集設(shè)備 200的軟件觸發(fā)，按照功能來區(qū)分，所嵌入的軟件可以將圖像處理設(shè)備300分為圖像采集模 塊310、圖像預(yù)處理模塊320、圖像分割模塊330、圖像模式分析模塊340、結(jié)果輸出控制模塊 350。圖像拍攝設(shè)備100通過一圖像拍攝設(shè)備安裝支架安裝在點(diǎn)樣設(shè)備的點(diǎn)樣頭上，該 圖像拍攝設(shè)備100包括光學(xué)照明部件100和光學(xué)成像部件120以及殼體部分，其中光學(xué)照 明部件110對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行照明，以增強(qiáng)點(diǎn)樣區(qū)域的目標(biāo)點(diǎn)和背景對比度；光學(xué)成像部件 120對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝，以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像。參見圖3，光學(xué)成像部件120可以采用輸出數(shù)字信號的數(shù)字相機(jī)9，該數(shù)字相機(jī)9 具體結(jié)構(gòu)包括組合在一起的攝像頭盒子前蓋16和攝像頭盒子后蓋15 (構(gòu)成數(shù)字相機(jī)9的 殼體部分)以及安裝在攝像頭盒子前蓋16中心位置的CXD攝像頭芯片部分18，CXD攝像頭 芯片部分18可以采取sony的彩色1/3”的CXD攝像頭，PAL制式，12V供電；C⑶攝像頭主 要完成光電轉(zhuǎn)換，將相應(yīng)的點(diǎn)樣點(diǎn)圖像以模擬信號表示。CCD芯片部分18中間設(shè)置鏡頭接 圈19，鏡頭接圈19的末端嵌入鏡頭20，鏡頭20可以為焦距16mm的標(biāo)準(zhǔn)針孔鏡頭。鏡頭20 主要將點(diǎn)樣點(diǎn)以清晰地成像到CXD攝像頭芯片部分18的成像面上，鏡頭接圈19主要是方 便連續(xù)調(diào)節(jié)像距。鏡頭20焦距的選擇跟物距、鏡頭接圈19的調(diào)節(jié)范圍及放大倍數(shù)都有一 定的耦合關(guān)系。
濾光片(圖中未示出)安裝在鏡頭20的前端，其工作波長由點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色波長來 決定的，目的是僅讓點(diǎn)樣點(diǎn)顏色波長附近的光通過，一定程度上濾除雜色光、背景光、外界 光的干擾。光學(xué)照明部件120由兩個(gè)LED照明燈17構(gòu)成，兩個(gè)LED照明燈17安裝在攝像頭盒 子前蓋16上，并在鏡頭20為中心在鏡頭20周圍以對稱方式排列，兩個(gè)LED照明燈17采取 同向斜射照明方式，其照射方向要保證能夠在點(diǎn)樣點(diǎn)所在平面上匯聚在一點(diǎn)，兩個(gè)LED照 明燈17的發(fā)光顏色要按照色度學(xué)中的補(bǔ)色律，根據(jù)點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色來定，越能夠?qū)Ⅻc(diǎn)樣點(diǎn)從 背景中突現(xiàn)出來就越好。殼體部分的攝像頭盒子背蓋15與攝像頭盒子前蓋16的一側(cè)凸出，內(nèi)嵌攝像頭的 Y向調(diào)整桿10，攝像頭的Y向調(diào)整桿10是調(diào)整數(shù)字相機(jī)9位置的部件，攝像頭的Y向調(diào)整 桿10通過緊固螺絲14軸設(shè)于攝像頭支架前端臂11的一端上，而攝像頭支架前端臂11另 一端又通過緊固螺絲14軸設(shè)于攝像頭支架12的一端上，而攝像頭支架12得另一端通過緊 固螺絲14軸設(shè)于點(diǎn)樣頭的一根支撐桿2A上。這樣只要松開幾個(gè)緊固螺絲14，通過調(diào)整攝 像頭的Y向調(diào)整桿10、攝像頭支架前端臂11、攝像頭支架12的位置就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字相機(jī)9 的俯仰調(diào)節(jié)、平移調(diào)節(jié)、高低調(diào)節(jié)多自由度的調(diào)整，調(diào)整好數(shù)字相機(jī)9的位置后，擰緊幾個(gè) 緊固螺絲14是實(shí)現(xiàn)數(shù)字相機(jī)位置的固定。上述內(nèi)嵌攝像頭的Y向調(diào)整桿10、攝像頭支架前 端臂11和攝像頭支架12構(gòu)成圖像拍攝設(shè)備安裝支架。
上述圖像采集設(shè)備200，也就是圖像采集卡5通過視頻數(shù)據(jù)線23與數(shù)字相機(jī)9中 的CCD攝像頭芯片部分18連接起來，圖像采集卡5由工控機(jī)6觸發(fā)采集CCD攝像頭芯片部 分18所拍攝的圖像，并完成所拍攝圖像信號的模數(shù)轉(zhuǎn)換過程。在CCD攝像頭芯片部分18 與圖像采集卡5之間可以串入一視頻干擾隔離器4，該視頻干擾隔離器4為圖2中所示的圖 像噪聲去除部件400，以去除因?yàn)殪o電、接地不良、電機(jī)磁場引起的圖像斑點(diǎn)噪聲和橫紋噪 聲。視頻干擾隔離器4為有源視頻干擾隔離器或無源視頻干擾隔離器，從濾除噪聲的效果 來說，有源的視頻干擾隔離器濾除噪聲的效果好于無源的視頻干擾隔離器，但有源的視頻 干擾隔離器要額外提供工作電源。本實(shí)施方式中的視頻干擾隔離器4為有源視頻干擾隔離圖像處理設(shè)備300中的圖像采集模塊310與圖像噪聲去除部件400連接，對圖像 拍攝設(shè)備100中光學(xué)成像部件120拍攝的圖像進(jìn)行點(diǎn)樣過程同步采集，并完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到 內(nèi)存。圖像采集模塊310采集圖像的過程是采用點(diǎn)樣點(diǎn)間隙拍攝的方法，點(diǎn)樣頭按預(yù)設(shè)的 點(diǎn)陣分布在點(diǎn)樣平臺8的平面上做位置移動。數(shù)字相機(jī)9隨著點(diǎn)樣頭的運(yùn)動而運(yùn)動。點(diǎn) 樣過程是連續(xù)、高速進(jìn)行的，即點(diǎn)樣頭在x_y平臺上快速移動，到達(dá)指定位置后，作短暫的 停頓時(shí)段Tl (90-100毫秒)，然后依靠壓電原理點(diǎn)樣耗時(shí)T2 (25-40毫秒)，然后再作短暫 的等待時(shí)段T3 (90-100毫秒)后采集圖像拍攝設(shè)備100所拍攝圖像，并對采集的圖像進(jìn)行 存儲并輸入圖像預(yù)處理模塊320、圖像分割模塊330、圖像模式分析模塊340自動分析；接 著，開始啟動，奔往下一個(gè)指定點(diǎn)，到達(dá)指定位置后，繼續(xù)重復(fù)以上的“停頓——點(diǎn)樣——等 待——拍攝——啟動”過程。等待時(shí)段T3是指點(diǎn)樣點(diǎn)樣品已經(jīng)在點(diǎn)樣基質(zhì)上展開并穩(wěn)定下來的時(shí)間；該等待 時(shí)段T3的長短可以通過試驗(yàn)確定。為了實(shí)時(shí)分析點(diǎn)樣情況，圖像采集模塊由工控機(jī)在等待 時(shí)段T3之后觸發(fā)。
由于生物樣品的顏色都比較淺，和基質(zhì)背景的區(qū)分不明顯，圖像預(yù)處理模塊320 通過增強(qiáng)算法對噪聲進(jìn)行信號處理，以加大目標(biāo)和背景的灰度等級差，以進(jìn)一步降低椒鹽 噪聲和高斯噪聲，增強(qiáng)圖像的對比度。增強(qiáng)算法的目的是采用技術(shù)手段，將圖像轉(zhuǎn)換成更適 合于機(jī)器分析識別的形式，以便從圖像中獲取所要的信息。增強(qiáng)算法與目標(biāo)物的特性和處 理目的有關(guān)，因此，不存在通用的增強(qiáng)算法。本專利結(jié)合生物芯片的具體情況，先用中值濾 波或者高斯濾波方法去噪，然后用灰度變換方法增強(qiáng)圖像的對比度。由于圖像采集模塊310采集的圖像視野范圍較大，里面包含了很多點(diǎn)樣點(diǎn)以及其 它無關(guān)信息，圖像分割模塊330采用定位和分割的方法對圖像進(jìn)行定位和分割，其中定位 方法將目標(biāo)區(qū)域有效地縮小，大大減小了圖像運(yùn)算的工作量，使圖像分割模塊330只對含 有當(dāng)前的點(diǎn)樣點(diǎn)的小范圍圖像進(jìn)行分析，而忽略其它點(diǎn)樣點(diǎn)、點(diǎn)樣頭。分割方法是通過自適 應(yīng)閾值算法將圖像二值化，這里將點(diǎn)樣點(diǎn)以黑色表示，點(diǎn)樣基質(zhì)背景以白色表示。其中自適 應(yīng)閾值算法為雙峰法、大津法、熵法、矩法、最小誤差方法或魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法 中的一種或它們的組合。為了保證分割結(jié)果的穩(wěn)定行、可靠行，可以采取了同時(shí)用這幾種方 法求解各自閾值，然后以這5個(gè)閾值的中值作為最佳閾值。這樣分割方法非常穩(wěn)定。但是由于點(diǎn)樣空間的限制，很難構(gòu)建一個(gè)封閉的光學(xué)條件非常好環(huán)境，為了避免 日光燈及其它外界干擾，所以本發(fā)明的圖像分割模塊必須采取魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算 法將圖像采集模塊所采集的圖像進(jìn)行圖像二值化處理獲取以黑色表示點(diǎn)樣點(diǎn)的二值化圖 像。圖像模式分析模塊340對圖像分割模塊330分割后以黑色表示點(diǎn)樣點(diǎn)的二值化圖 像進(jìn)行分析，用黑色區(qū)域象素的個(gè)數(shù)和來代表點(diǎn)樣點(diǎn)面積，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)大??；用黑色象 素區(qū)域的型心代表點(diǎn)樣點(diǎn)位置，從而反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度；根據(jù)黑色區(qū)域的形狀，計(jì)算 其形狀參數(shù)，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀圓度質(zhì)量。結(jié)果輸出控制模塊350在計(jì)算出點(diǎn)樣點(diǎn)的質(zhì)量參數(shù)以后，采用液晶顯示器7，用以 顯示程序的人機(jī)界面以及數(shù)字相機(jī)9的所見視場。結(jié)果輸出控制模塊350可以根據(jù)用戶的 設(shè)置決定是否實(shí)時(shí)顯示計(jì)算結(jié)果，是否提示點(diǎn)樣異常情況，是否中斷點(diǎn)樣過程，是否進(jìn)行補(bǔ) 點(diǎn)進(jìn)行等。同時(shí)，在一輪點(diǎn)樣結(jié)束之后，該模塊可以給出詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如點(diǎn)樣點(diǎn)面積的 平均值、中值、眾值、CV值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，并且以文本格式或者excel表格形式保存統(tǒng) 計(jì)結(jié)果，以供備檔?；跈C(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的分析方法，其在使用機(jī)器視覺 系統(tǒng)之前，要對整個(gè)圖像拍攝設(shè)備的光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)在圖像中清晰 ’然 后采用ROI預(yù)選方法對圖像拍攝設(shè)備預(yù)先設(shè)置ROI區(qū)域，將自動搜索目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)限制在這 個(gè)ROI區(qū)域中，這樣可以大大提高圖像處理速度；要注意到是，每次攝像頭位置若有變動， 都要首先重新確定ROI區(qū)域。設(shè)定ROI區(qū)域的方法可以是手動，也可以用數(shù)據(jù)輸入。其圖 像處理設(shè)備采用自適應(yīng)的閾值確定方法來自動確定圖像的閾值，把目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)從圖像背景 中以二值化的方式提取出來，并采用面積、形狀因子來反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀質(zhì)量，采用型心坐 標(biāo)來反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度。本具體實(shí)施方式
的一個(gè)試驗(yàn)實(shí)例如下試驗(yàn)條件雙通道點(diǎn)樣，點(diǎn)樣點(diǎn)樣液成分為某蛋白抗體和甲基紫混和液；試驗(yàn)前調(diào)好并固定好視覺系統(tǒng)(調(diào)節(jié)光學(xué)系統(tǒng)，使得目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)在圖像中清晰；設(shè)置好ROI區(qū)域)，確定好點(diǎn)子參數(shù)參考值為大小305象素、0通道點(diǎn)子象素坐標(biāo)位置為 (141，556)、1通道點(diǎn)子象素坐標(biāo)位置為(150，146)；警報(bào)設(shè)置對點(diǎn)子大小誤差超過15%的點(diǎn)進(jìn)行報(bào)警，陣列位置超過3象素報(bào)警；點(diǎn)樣數(shù)據(jù)分析結(jié)果a)點(diǎn)子大小分析(點(diǎn)子面積參考值305象素)，參見表1。表1點(diǎn)子大小分析 以下為系統(tǒng)自動記錄的一些點(diǎn)樣點(diǎn)圖片的情況兩個(gè)正常點(diǎn)樣點(diǎn)的圖片，如圖4所示；與正常點(diǎn)相比面積相差10%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片，如圖5所示與正常點(diǎn)相比面積相差20%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片，如圖6所示；與正常點(diǎn)相比面積相差30%的點(diǎn)樣點(diǎn)圖片，如圖7所示。b) 0通道點(diǎn)子位置分析(陣列整齊分析)點(diǎn)子型心位置參考值Y軸方向參考象素坐標(biāo)551象素；X軸方向參考象素坐標(biāo)146象素；Y軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況，參見表2。X軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況，參見表3。表2Y軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況與參考坐標(biāo)551象素I相應(yīng)象素坐I合格率合格數(shù)所占 的偏差個(gè)數(shù)(每個(gè)象標(biāo)值的分布總個(gè)數(shù)的比例 素代表約0.015mm)--- 表3X軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況
與參考值146象素的I相應(yīng)象素坐I合格率合格數(shù)所占 偏差個(gè)數(shù)(每個(gè)象素標(biāo)值的分布總個(gè)數(shù)的比例 代表約0.020mm) c) 1通道點(diǎn)子位置分析(陣列整齊分析)點(diǎn)子型心位置參考值Y軸方向參考象素坐標(biāo)146象素；X軸方向參考象素坐標(biāo)150象素；Y軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況，參見表4。X軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況，參見表5。表4Y軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況
與參考坐標(biāo)146象素相應(yīng)象素坐合格率合格數(shù)所占 的偏差個(gè)數(shù)(每個(gè)象標(biāo)值的分布總個(gè)數(shù)的比例 素代表約0.015mm) 表5X軸方向位置偏差統(tǒng)計(jì)情況與參考坐標(biāo)150象素相應(yīng)象素坐合格率合格數(shù)所占 的偏差個(gè)數(shù)(每個(gè)象標(biāo)值的分布總個(gè)數(shù)的比例 素代表約0.015mm) 試驗(yàn)中，該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)報(bào)警，凡是用肉眼能發(fā)現(xiàn)的大小、位置有較大偏差的點(diǎn)，該 系統(tǒng)都能報(bào)警。有些肉眼不容易發(fā)現(xiàn)的差點(diǎn)，該系統(tǒng)也能發(fā)現(xiàn)，而且將該報(bào)警點(diǎn)的圖片、位 置、參數(shù)信息都記錄下來。最后的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在點(diǎn)樣完成之后，立刻由程序自動生成，完全避 免了人工統(tǒng)計(jì)的繁瑣和復(fù)雜性。這個(gè)試驗(yàn)，證明了該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、高效率性。由于采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明采用合理的光源，在鏡頭20的中心周圍對稱方式 排列2個(gè)LED照明燈17 ；兩個(gè)LED照明燈17采取同向斜射照明方式，其照射方向要保證能 夠在點(diǎn)樣點(diǎn)所在平面上匯聚在一點(diǎn)。LED燈的發(fā)光顏色要根據(jù)點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色來定，越能夠?qū)?點(diǎn)樣點(diǎn)從背景中突現(xiàn)出來就越好。濾光片安裝在鏡頭20的前端，其工作波長由點(diǎn)樣點(diǎn)的顏 色波長來決定的，目的是僅讓點(diǎn)樣點(diǎn)顏色波長附近的光通過，一定程度上濾除雜色光、背景 光、外界光的干擾。視頻干擾隔離器4作為圖像噪聲去除部件400并配合圖像預(yù)處理模塊320的預(yù)處 理算法，使得圖像噪聲大大降低并增強(qiáng)了對比度；去除視頻信號通過電纜傳輸后常常出現(xiàn) 的圖像翻滾、扭曲、抖動及干擾條紋等故障。圖像分割模塊330采用定位和分割的方法，將目標(biāo)區(qū)域有效地縮小，大大減小了 圖像運(yùn)算的工作量；圖像的自適應(yīng)閾值算法，有效地克服了圖像光照的變化和周圍環(huán)境的影響。圖像模式分析模塊340設(shè)計(jì)了一種能反映芯片質(zhì)量的幾何參數(shù)指標(biāo)，用黑色區(qū)域 象素的個(gè)數(shù)和來代表點(diǎn)樣點(diǎn)面積，反映點(diǎn)樣點(diǎn)大??；用黑色象素區(qū)域的型心代表點(diǎn)樣點(diǎn)位 置，反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度；根據(jù)黑色區(qū)域的形狀，計(jì)算其形狀參數(shù)，反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀 圓度質(zhì)量。并且給出量化的計(jì)算結(jié)果，實(shí)時(shí)性和精確性都是人工無法做到的。結(jié)果輸出控制模塊350可以代替人工的現(xiàn)場值守，該模塊可以給出詳細(xì)的統(tǒng)計(jì) 結(jié)果，如點(diǎn)樣點(diǎn)面積的平均值、中值、眾值、CV值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，并且以文本格式或者 excel表格形式保存統(tǒng)計(jì)結(jié)果，解決了大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的煩雜性和耗時(shí)問題。本發(fā)明使檢測過程與點(diǎn)樣同步進(jìn)行，檢測速度可達(dá)每秒鐘5個(gè)，可以給出量化的 檢測結(jié)果，克服了人工檢測的易疲勞、主觀性較強(qiáng)、結(jié)果模糊的缺點(diǎn)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了生物芯 片點(diǎn)樣點(diǎn)質(zhì)量檢測的自動化和智能化，使得檢測過程更加客觀、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和高速。以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明的特定例已經(jīng)對基于機(jī)器視覺的生物芯片質(zhì)量檢測系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的描述.本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明 的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下本發(fā)明還會有各種變化和改進(jìn)，這些變化和 改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書及其等同 物界定。
權(quán)利要求
一種基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括一圖像拍攝設(shè)備，該圖像拍攝設(shè)備跟隨點(diǎn)樣設(shè)備的點(diǎn)樣頭進(jìn)行同步三維運(yùn)動并對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像；一圖像采集設(shè)備，該圖像采集設(shè)備與所述圖像拍攝設(shè)備信號連接，對圖像拍攝設(shè)備拍攝的圖像進(jìn)行采集并完成圖像的數(shù)模轉(zhuǎn)換；一圖像處理設(shè)備，該圖像處理設(shè)備與所述圖像采集設(shè)備信號連接，對圖像采集設(shè)備所采集的點(diǎn)樣區(qū)域圖像進(jìn)行處理、分析，并輸出處理結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述圖像采集設(shè)備和圖像處理設(shè)備安裝在所述點(diǎn)樣設(shè)備的工控機(jī)中。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述圖像拍攝設(shè)備包括一光學(xué)照明部件，該光學(xué)照明部件對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行照明，以增強(qiáng)點(diǎn)樣區(qū)域的目標(biāo)點(diǎn)和 背景對比度；一光學(xué)成像部件，該光學(xué)成像部件對點(diǎn)樣區(qū)域進(jìn)行拍攝，以獲取點(diǎn)樣區(qū)域圖像并進(jìn)行 光電轉(zhuǎn)換成視頻信號輸入至圖像采集設(shè)備。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述光學(xué)照明部件和光學(xué)成像部件安裝一個(gè)殼體內(nèi)，其中光學(xué)照明部件布置于所述光 學(xué)成像部件的周圍；所述殼體通過一圖像拍攝設(shè)備安裝支架安裝在點(diǎn)樣設(shè)備的點(diǎn)樣頭上。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述圖像拍攝設(shè)備安裝支架包括與殼體連接的Y向調(diào)整桿、攝像頭支架前端臂和攝像 頭支架，其中Y向調(diào)整桿通過緊固螺絲軸設(shè)于攝像頭支架前端臂的一端上，攝像頭支架前 端臂另一端又通過緊固螺絲軸設(shè)于攝像頭支架的一端上，而攝像頭支架的另一端通過緊固 螺絲軸設(shè)于點(diǎn)樣頭的一根支撐桿上。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述光學(xué)成像部件能夠?qū)δ繕?biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)進(jìn)行放大拍攝。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述光源照明部件采用若干個(gè)LED燈以中心對稱方式排列在光學(xué)成像部件的周圍而構(gòu) 成。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，所述LED燈采取斜射照明方式，所有的LED燈照射方向在點(diǎn)樣點(diǎn)所在平面上匯聚成一點(diǎn)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在 于，LED燈的發(fā)光顏色要按照色度學(xué)中的補(bǔ)色律，根據(jù)點(diǎn)樣點(diǎn)的顏色來定，越能夠?qū)Ⅻc(diǎn)樣點(diǎn) 從背景中突現(xiàn)出來就越好。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述LED燈的數(shù)目最少兩個(gè)。
11.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述光學(xué)成像部件采用輸出數(shù)字信號的數(shù)字相機(jī)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述的數(shù)字相機(jī)由濾光片、6 25mm焦距的鏡頭、鏡頭接圈、CXD攝像頭芯片部分組 成；濾光片安裝在鏡頭的前端，所述鏡頭通過鏡頭接圈與CCD攝像頭芯片部分連接。
13.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述光學(xué)成像部件連接一圖像噪聲去除部件；所述圖像噪聲去除部件去除因?yàn)殪o電、 接地不良、電機(jī)磁場引起的圖像斑點(diǎn)噪聲和橫紋噪聲。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述圖像噪聲去除部件為一視頻干擾隔離器，該視頻干擾隔離器通過串聯(lián)方式接入 光學(xué)成像部件與圖像采集設(shè)備之間的視頻傳輸線中。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述視頻干擾隔離器為有源視頻干擾隔離器。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述圖像采集設(shè)備為一圖像采集卡，該圖像采集卡通過PCI插槽安裝在工控機(jī)上，并 通過視頻數(shù)據(jù)線與視頻干擾隔離器、光學(xué)成像部件串聯(lián)起來，所述圖像采集卡由工控機(jī)觸 發(fā)采集視頻數(shù)據(jù)，并完成信號的模數(shù)轉(zhuǎn)換過程。
17.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述圖像處理設(shè)備設(shè)置有保證拍攝的圖像與點(diǎn)樣過程同步，并完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到內(nèi)存的過程的圖像采集模塊；對噪聲進(jìn)行信號處理到達(dá)進(jìn)一步濾除目的的圖像預(yù)處理模塊；實(shí)時(shí)把目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)從背景中以二值化的方式提取出來的圖像分割模塊；對分割的結(jié)果計(jì)算其面積參數(shù)、位置參數(shù)、型心參數(shù)的圖像模式分析模塊；根據(jù)圖像分析模塊的結(jié)果來提示并對異常點(diǎn)樣點(diǎn)報(bào)警，并對整個(gè)點(diǎn)樣過程給出統(tǒng)計(jì)結(jié) 果的結(jié)果輸出控制模塊。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特 征在于，所述的圖像采集模塊采集圖像的過程是采用點(diǎn)樣點(diǎn)間隙拍攝的方法，點(diǎn)樣過程是 連續(xù)、高速進(jìn)行的，即點(diǎn)樣頭在x_y平臺上快速移動，到達(dá)指定位置后，作短暫的停頓時(shí)段 Tl，然后依靠壓電原理點(diǎn)樣耗時(shí)T2，然后再作短暫的等待時(shí)段T3后采集圖像拍攝設(shè)備所 拍攝圖像，并對采集的圖像進(jìn)行存儲并輸入圖像預(yù)處理模塊、圖像分割模塊、圖像模式分析 模塊自動分析；接著，開始啟動，奔往下一個(gè)指定點(diǎn)，到達(dá)指定位置后，繼續(xù)重復(fù)以上的“停 頓——點(diǎn)樣——等待——拍攝——啟動”過程。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述等待時(shí)段T3是指點(diǎn)樣點(diǎn)樣品已經(jīng)在點(diǎn)樣基質(zhì)上展開并穩(wěn)定下來的時(shí)間；該等待 時(shí)段T3的長短可以通過試驗(yàn)確定。
20.根據(jù)權(quán)利要求18所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，圖像采集模塊由工控機(jī)在等待時(shí)段T3之后觸發(fā)。
21.根據(jù)權(quán)利要求17所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的圖像預(yù)處理模塊通過增強(qiáng)算法加大目標(biāo)和背景的灰度等級差，以進(jìn)一步降低 椒鹽噪聲和高斯噪聲，增強(qiáng)圖像的對比度。
22.根據(jù)權(quán)利要求18所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的圖像分割模塊采用定位和分割的方法，對圖像進(jìn)行定位和分割，以縮小圖像分析范圍，只對含有當(dāng)前的點(diǎn)樣點(diǎn)的小范圍圖像進(jìn)行分析，而忽略其它點(diǎn)樣點(diǎn)、點(diǎn)樣頭。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的圖像分割模塊是對定位后的小范圍圖像進(jìn)行分析，通過自適應(yīng)閾值算法將圖 像二值化，即將點(diǎn)樣點(diǎn)以黑色表示，點(diǎn)樣基質(zhì)背景以白色表示。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的自適應(yīng)閾值算法為雙峰法、大津法取閾值、熵法取閾值、矩法取閾值、最小誤差 法或魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法中的一種或它們的組合。
25.根據(jù)權(quán)利要求23所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的自適應(yīng)閾值算法為魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法。
26.根據(jù)權(quán)利要求23所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的圖像模式分析模塊對圖像分割模塊分割后以黑色表示點(diǎn)樣點(diǎn)的二值化圖像進(jìn) 行分析，用黑色區(qū)域象素的個(gè)數(shù)和來代表點(diǎn)樣點(diǎn)面積，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)大?。挥煤谏笏貐^(qū) 域的型心代表點(diǎn)樣點(diǎn)位置，從而反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度；根據(jù)黑色區(qū)域的形狀，計(jì)算其形 狀參數(shù)，從而反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀圓度質(zhì)量。
27.根據(jù)權(quán)利要求23所述的基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，其特征 在于，所述的結(jié)果輸出控制模塊根據(jù)圖像模式分析模塊計(jì)算出點(diǎn)樣點(diǎn)的質(zhì)量參數(shù)以后，可 以根據(jù)用戶的設(shè)置決定是否實(shí)時(shí)顯示計(jì)算結(jié)果，是否提示點(diǎn)樣異常情況，是否中斷點(diǎn)樣過 程，是否進(jìn)行補(bǔ)點(diǎn)進(jìn)行；同時(shí)，在一輪點(diǎn)樣結(jié)束之后，給出詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
28.一種權(quán)利要求1所述基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的分析方 法，其特征在于，是在使用機(jī)器視覺系統(tǒng)之前，要對整個(gè)圖像拍攝設(shè)備的光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào) 節(jié)，使得目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)在圖像中清晰；然后采用ROI預(yù)選方法對圖像拍攝設(shè)備預(yù)先設(shè)置ROI區(qū) 域，將自動搜索目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)限制在這個(gè)ROI區(qū)域中，這樣大大提高圖像處理速度；其圖像處 理設(shè)備采用自適應(yīng)的閾值確定方法來自動確定圖像的閾值，把目標(biāo)點(diǎn)樣點(diǎn)從圖像背景中以 二值化的方式提取出來，并采用面積、形狀因子來反映點(diǎn)樣點(diǎn)的外觀質(zhì)量，采用型心坐標(biāo)來 反映點(diǎn)樣陣列的整齊程度。
29.根據(jù)權(quán)利要求28的分析方法，其特征在于，所述自適應(yīng)閾值算法為雙峰法、大津法 取閾值、熵法取閾值、矩法取閾值、最小誤差方法或魯棒性很強(qiáng)的自適應(yīng)分割算法中的一種 或它們的組合。
30.根據(jù)權(quán)利要求28的分析方法，其特征在于，所述自適應(yīng)閾值算法為魯棒性很強(qiáng)的 自適應(yīng)分割算法。
31.根據(jù)權(quán)利要求28的分析方法，其特征在于，每次圖像拍攝設(shè)備位置若有變動，都要 首先重新確定ROI區(qū)域。
32.根據(jù)權(quán)利要求28的分析方法，其特征在于，設(shè)定ROI區(qū)域的方法是手動或用數(shù)據(jù)輸入。
全文摘要
一種基于機(jī)器視覺的生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，包括由光學(xué)照明部件和光學(xué)成像部件組成的圖像拍攝設(shè)備、圖像噪聲去除部件、圖像采集設(shè)備和圖像處理設(shè)備，圖像采集設(shè)備和圖像處理設(shè)備安裝在所述點(diǎn)樣設(shè)備的工控機(jī)中；圖像處理設(shè)備設(shè)置有圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像分割模塊、圖像模式分析模塊和結(jié)果輸出控制模塊。本發(fā)明采用合理的光源，使得點(diǎn)樣點(diǎn)從背景中突現(xiàn)出來；視頻干擾隔離器配合預(yù)處理算法，使得圖像噪聲大大降低并增強(qiáng)了對比度；實(shí)現(xiàn)了生物芯片點(diǎn)樣點(diǎn)質(zhì)量檢測的自動化和智能化，實(shí)時(shí)檢測出點(diǎn)樣點(diǎn)的大小、陣列整齊度、圓整度，使得檢測過程更加客觀、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和高速。還公開了該生物芯片點(diǎn)樣過程實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的分析方法。
文檔編號G01B11/28GK101839688SQ200910194410
公開日2010年9月22日 申請日期2009年8月21日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月21日
發(fā)明者梁心, 田涌濤, 霍哲, 黃平 申請人:上海銘源數(shù)康生物芯片有限公司