本發(fā)明涉及微納顆粒檢測，尤其涉及一種基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前在工業(yè)領域和科學研究領域中，與微納米顆粒相關的產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，顆粒的微觀特征影響各行各業(yè)相關材料的性能。如水泥的粒度分布與混凝土的凝結(jié)時間和強度有著很大的關系。為了在顆粒生產(chǎn)階段獲取合格的顆粒樣品，對檢測顆粒特征信息的檢測方法有嚴格要求。圖像法是較易于實現(xiàn)顆粒自動化檢測的一種方法，通過圖像法能夠獲取顆粒的多元特征信息，并且能夠打破傳統(tǒng)人工鏡檢和數(shù)據(jù)主觀表達的過程，其檢測精度與成像質(zhì)量相關。

2、對于圖像檢測方法，無論是傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)或者是深度學習技術(shù)，首要目標是獲取高質(zhì)量的顆粒圖像，圖像的清晰度會直接影響圖像法檢測顆粒多元特征信息的精度。而在顆粒顯微成像的過程中，由于顆粒常存在于分散液中，顆粒的團聚現(xiàn)象和粒徑大小不同會致使各個顆粒的中心不在同一焦點平面上，如此便會導致局部圖像顆粒區(qū)域的清晰度較低，無法實現(xiàn)清晰度觀測和準確的圖像特征信息提取。此外，粒徑分布曲線是如今常用表征顆粒粒徑信息的方式，而不同粒徑的顆?；旌显谝黄?，會使顆粒的單峰粒徑分布表征信息的準確性降低。因此，當在多種粒徑混合在同一體系時，獲取顆粒的高清晰度圖像并實現(xiàn)顆粒粒徑的準確檢測時亟待解決的問題。

3、為解決部分顆粒區(qū)域圖像模糊和多粒徑表征的問題，可通過圖像算法提高圖像清晰度和粒徑表征準確性，但顆粒對焦效果不佳會導致一部分顆粒信息損失，并且損失的這部分信息無法通過圖像算法完美復現(xiàn)，同時，受復雜環(huán)境的影響，算法的魯棒性較低?？梢姡F(xiàn)有的檢測方法存在魯棒性較低、粒徑信息質(zhì)量較差的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的檢測方法存在魯棒性較低、粒徑信息質(zhì)量較差的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過如下的技術(shù)方案來實現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，包括：

4、配置顆粒混合溶液，根據(jù)灰度信息獲取顆?；旌先芤旱念w粒顯微圖像，并基于所述顆粒顯微圖像確定顆粒圖像清晰度評估函數(shù)；

5、獲取顆?；旌先芤旱墓鈱W圖像，并對所述光學圖像中顆粒的位置進行標注，將標注區(qū)域作為前景區(qū)域，將所述光學圖像中除標注區(qū)域外的區(qū)域作為背景區(qū)域；

6、對所述前景區(qū)域和所述背景區(qū)域進行融合重構(gòu)得到重構(gòu)圖像，并對所述重構(gòu)圖像進行非團聚顆粒粒度信息和團聚顆粒粒形信息分析，根據(jù)分析結(jié)果得到顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征；

7、根據(jù)所述顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征區(qū)分不同粒徑顆粒得到顆粒的雙峰分布和多粒徑分布信息與單粒徑分布信息。

8、可選的，所述根據(jù)灰度信息獲取顆?；旌先芤旱念w粒顯微圖像，包括：

9、根據(jù)主觀視覺判斷和灰度信息采集若干張聚焦效果不同的顆粒顯微圖像，并對比若干張顆粒顯微圖像的灰度信息，根據(jù)灰度信息選擇清晰度最高的顆粒顯微圖像。

10、可選的，所述基于所述顆粒顯微圖像確定顆粒圖像清晰度評估函數(shù)，包括：

11、對所述顆粒顯微圖像進行與像素方向無關的variance函數(shù)和laplace函數(shù)進行圖像清晰度評價，并將兩種函數(shù)得到的圖像清晰度進行對比；

12、根據(jù)對比結(jié)果，選擇圖像清晰度最高的函數(shù)作為所述顆粒顯微圖像的顆粒圖像清晰度評估函數(shù)。

13、可選的，所述對所述光學圖像中顆粒的位置進行標注，包括：

14、在所述光學圖像中確定顆粒區(qū)域的尺寸，并基于顆粒區(qū)域的尺寸選取對應大小的矩形框?qū)λ龉鈱W圖像中顆粒的位置進行標注。

15、可選的，所述對所述前景區(qū)域和所述背景區(qū)域進行融合重構(gòu)得到重構(gòu)圖像，包括：

16、將所有前景區(qū)域進行清晰度對比選取清晰度最高的前景區(qū)域，將所有背景區(qū)域進行對比選取清晰度最高的背景區(qū)域；

17、將清晰度最高的前景區(qū)域與清晰度最高的背景區(qū)域進行融合重構(gòu)，得到重構(gòu)圖像。

18、可選的，所述對所述重構(gòu)圖像進行非團聚顆粒粒度信息和團聚顆粒粒形信息分析，根據(jù)分析結(jié)果得到顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征，包括：

19、提取所述重構(gòu)圖像中每一顆粒的對比度數(shù)據(jù)并對對比度數(shù)據(jù)進行排序，根據(jù)對比度數(shù)據(jù)確定分組方式；

20、當溶液中存在兩種粒徑大小有較大差異的顆粒時，各自圖像的對比度數(shù)據(jù)相差較大，其整體均值可作為閾值將二者區(qū)分開；

21、當存在三種及以上粒徑大小有較大差異的顆粒時，按照梯度變化的判別進行顆粒分組。

22、可選的，所述根據(jù)所述顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征區(qū)分不同粒徑顆粒得到顆粒的雙峰分布和多粒徑分布信息與單粒徑分布信息，包括：

23、根據(jù)顆粒分組確定不同組的粒徑數(shù)據(jù)，以此生成顆粒的多個粒徑分布曲線。

24、第二方面，本申請實施例提供一種基于顆粒顯微高清晰度程序的多粒徑檢測系統(tǒng)，包括處理器、存儲器；

25、存儲器，用于存放計算機程序；

26、處理器，用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時，實現(xiàn)第一方面中任一所述的方法步驟。

27、有益效果：

28、本發(fā)明提供的基于顆粒顯微高清晰度程序的多粒徑檢測方法，將聚焦堆棧技術(shù)運用于顆粒顯微成像中，先確定圖像清晰度評估函數(shù)，再對所要觀測或檢測的顆粒區(qū)域進行標注，根據(jù)可電機控制的顯微鏡獲取聚焦堆棧圖像數(shù)據(jù)集，而后對顆粒圖像進行重構(gòu)，獲取高清晰度顯微圖像，并且在圖像清晰度提升后，基于顆粒紋理特征實現(xiàn)多粒徑檢測，以將圖像中顆粒的特征進行準確可靠地表達，從而達到顆粒圖像高質(zhì)量檢測的目的。

技術(shù)特征：

1.一種基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)灰度信息獲取顆?；旌先芤旱念w粒顯微圖像，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述基于所述顆粒顯微圖像確定顆粒圖像清晰度評估函數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述對所述光學圖像中顆粒的位置進行標注，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述對所述前景區(qū)域和所述背景區(qū)域進行融合重構(gòu)得到重構(gòu)圖像，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度程序的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述對所述重構(gòu)圖像進行非團聚顆粒粒度信息和團聚顆粒粒形信息分析，根據(jù)分析結(jié)果得到顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顆粒顯微高清晰度程序的多粒徑檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征區(qū)分不同粒徑顆粒得到顆粒的雙峰分布和多粒徑分布信息與單粒徑分布信息，包括：

8.一種基于顆粒顯微高清晰度程序的多粒徑檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器、存儲器；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及微納顆粒檢測技術(shù)領域，公開了一種基于顆粒顯微高清晰度成像的多粒徑檢測方法及系統(tǒng)，包括：獲取顆?；旌先芤旱念w粒顯微圖像，基于顆粒顯微圖像確定顆粒圖像清晰度評估函數(shù)；獲取顆?；旌先芤旱墓鈱W圖像，對光學圖像中顆粒的位置進行標注，將標注區(qū)域作為前景區(qū)域?qū)⒐鈱W圖像中除標注區(qū)域外的區(qū)域作為背景區(qū)域并進行融合重構(gòu)得到重構(gòu)圖像，并對重構(gòu)圖像進行非團聚顆粒粒度信息和團聚顆粒粒形信息分析，根據(jù)分析結(jié)果得到顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征；根據(jù)顆粒區(qū)域?qū)Ρ榷燃y理特征區(qū)分不同粒徑顆粒得到顆粒的雙峰分布和多粒徑分布信息與單粒徑分布信息；本發(fā)明解決了現(xiàn)有的檢測方法存在魯棒性較低、粒徑信息質(zhì)量較差的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：何虎,陶逸琨,童匯,郭學益
受保護的技術(shù)使用者：中南大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23