發(fā)布時間：2021-07-17 16:12

　　為了快速獲取微孔式數(shù)字PCR芯片清晰的熒光圖像,解決傳統(tǒng)方法針對微尺度陣列單元自動對焦存在的計算量大,耗時長等問題,建立了基于像素個數(shù)隨離焦距離變化特征模型的自動對焦方法。依次取3個彼此間隔相同距離的微孔式數(shù)字PCR芯片的熒光圖像,通過自適應窗口選取與閾值計算,統(tǒng)計窗口區(qū)域內(nèi)大于閾值的像素個數(shù),代入特征函數(shù)計算離焦距離,并通過統(tǒng)計出的3個位置的像素個數(shù)值判斷離焦方向,繼而進行對焦。該方法僅需統(tǒng)計13×13個像素大小的對焦窗口中灰度大于閾值的像素個數(shù),且完成對焦僅需4步,對焦結果完全滿足后續(xù)計算的清晰度要求,與傳統(tǒng)爬山方法相比,對焦步驟數(shù)平均減少了51.89%,實現(xiàn)了微孔式數(shù)字PCR芯片的準確快速對焦。本文提出的自動對焦方法克服了現(xiàn)有算法計算量大、對焦步驟繁瑣的缺點,預測準確、速度快,最大程度上減少樣本曝光時間,進而減少熒光的淬滅,為后續(xù)計算提供更為原始且精確的圖像。 

【文章來源】：光學精密工程. 2020,28(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

透鏡光學成像模型。

傳統(tǒng)的成像理論認為,固定對象成像的綜合強度應與聚焦無關[26-27]。因此,圖像離焦是一個彌散斑半徑逐漸變大,亮度分散的過程,擁有高亮度的像素數(shù)也逐漸減少,表現(xiàn)為亮度分布逐漸呈現(xiàn)均勻性,若灰度閾值選取得當,離焦過程中,大于該閾值的像素數(shù)逐漸增大,而在準焦時取得最小 值。在本文中,系統(tǒng)的成像對象是完成進樣及封裝的微孔陣列芯片,芯片上規(guī)則排列的微孔,將稀釋的dPCR樣本溶液分割,一部分微孔內(nèi)填充有DNA樣本,引物及特異性的熒光探針,DNA每擴增一條DNA鏈,就會產(chǎn)生一個熒光分子。經(jīng)過熱循環(huán)的芯片在激光激發(fā)的作用下,熒光分子累積的孔呈現(xiàn)高亮度,其他孔亮度則無較大區(qū)別。如圖2所示,芯片內(nèi)灰度差異的存在及芯片間灰度差異的存在,使得傳統(tǒng)的根據(jù)像素灰度梯度差來評價離焦量的自動對焦體系出現(xiàn)了片內(nèi)差異及片間差異,這就要求其計算窗口需要盡可能大以減少這種誤差,從而增加了計算量。

常用的窗口選擇算法有,中央?yún)^(qū)域對焦窗口選擇法[28]、多區(qū)域對焦窗口選擇法、非均勻采樣對焦窗口選擇法等[29]。這些方法在一定程度上節(jié)省了計算時間,在一些領域具有實用價值,但這些方法一旦選定區(qū)域后,對焦窗口就固定不變,面對不同的對焦對象及對焦過程中出現(xiàn)的物體偏移情況無法做出有效應對,所以需要根據(jù)對焦對象及離焦距離的不同自適應選取對焦窗口以提高對焦精度�；诖笥诨叶乳撝迪袼財�(shù)量的自動調(diào)焦算法選取對焦對象的步驟為:首先選取視野中心31×31 pixel區(qū)域,在該區(qū)域中尋找與截取圖像邊沿相差6 pixel的第一個質心點;以第一個質心點為中心取周圍13×13 pixel的區(qū)域為對焦窗口;然后所計算該區(qū)域的閾值及評價值,獲得離焦數(shù)據(jù)并進行對焦后將會判斷是否完成對焦。若是,則結束,若否,則在下一次對焦前再進行一次窗口選取步驟,進而做到自適應窗口選取。根據(jù)不同對焦對象自適應選取對焦孔的步驟如圖3所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]采用最大灰度梯度法實現(xiàn)經(jīng)緯儀自動調(diào)焦控制[J]. 梁敏華,吳志勇,陳濤.  光學精密工程. 2009(12)
[4]臨界角法檢焦系統(tǒng)的設計[J]. 郝賢鵬,任建岳,鄒振書.  光學精密工程. 2009(03)
[5]基于加權鄰域相關性的顯微鏡自動聚焦函數(shù)[J]. 王倩,宋恩民,許向陽,劉宏.  光學精密工程. 2008(01)



本文編號：3288509