一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备，所述方法包括：获取吸头图像；对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图；对所述有效区域图进行梯度边缘检测，得到边缘检测图，且对所述边缘检测图进行梯度二值化处理，得到梯度二值化图；在所述梯度二值化图中确定存在吸头时，对所述有效区域图进行吸头特征提取，获得吸头特征，所述吸头特征包括吸头轮廓及吸头液面位置；根据所述吸头轮廓，判断所述边缘检测图中是否存在有效缺陷；若存在所述有效缺陷，则根据所述有效缺陷的特征及所述吸头液面位置判断吸样质量。本发明专利技术实施例能够判断吸头内部的吸样情况，且判断吸样质量。断吸样质量。断吸样质量。

【技术实现步骤摘要】
一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备


[0001]本专利技术实施例涉及医疗设备
，特别涉及一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备。

技术介绍

[0002]核酸检测流程大致可分为三个步骤：样本采集、核酸提取、PCR扩增与分析。在完成样本采集后，需要将病毒采样管内的待测样本分装到深孔板中，用于后续的核酸提取。
[0003]现有的自动分杯系统能够降低实验人员与病毒样本的接触，降低出错概率和生物暴露风险。
[0004]然而，现有的自动分杯系统采用的导电吸头，能够实现对病毒样本的分装处理，但是却无法判断在分装过程中吸头内部的吸样情况。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的是提供一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备，能够判断吸头内部的吸样情况，且判断吸样质量。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种吸头图像处理方法，所述方法包括：
[0007]获取吸头图像；
[0008]对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图；
[0009]对所述有效区域图进行梯度边缘检测，得到边缘检测图，且对所述边缘检测图进行梯度二值化处理，得到梯度二值化图；
[0010]在所述梯度二值化图中确定存在吸头时，对所述有效区域图进行吸头特征提取，获得吸头特征，所述吸头特征包括吸头轮廓及吸头液面位置；
[0011]根据所述吸头轮廓，判断所述边缘检测图中是否存在有效缺陷；
[0012]若存在所述有效缺陷，则根据所述有效缺陷的特征及所述吸头液面位置判断吸样质量。
[0013]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0014]如果所述梯度二值化图的像素总和大于第一阈值，则判定所述梯度二值化图中存在吸头；
[0015]如果所述梯度二值化图的像素总和不大于所述第一阈值，则判定所述梯度二值化图中不存在吸头。
[0016]在一些实施例中，所述对所述有效区域图进行吸头特征提取，获得吸头特征，所述吸头特征包括吸头轮廓及吸头液面位置，包括：
[0017]在所述梯度二值化图中确定吸头根节点查找范围，并在所述有效区域图中查找吸头根节点；
[0018]以所述吸头根节点为起点，往吸头顶点方向，且以两边轮廓所在的第二阈值的像素范围，在所述有效区域图中查找局部灰度最小值，得到吸头的两边轮廓；
[0019]根据所述吸头的两边轮廓，确定吸头顶点，并根据所述吸头的两边轮廓及所述吸头顶点确定吸头轮廓，且，根据所述吸头的两边轮廓以及液体和空气交界处存在灰度突变的特征，确定吸头液面位置。
[0020]在一些实施例中，所述在所述梯度二值化图中确定吸头根节点查找范围，并在所述有效区域图中查找根节点，包括：
[0021]在所述梯度二值化图的吸头根部位置所在列，在所述有效区域图中确定根节点的查找范围；
[0022]利用根节点的灰度局部最小值的特征，在所述有效区域图的所述查找范围内找到吸头根节点。
[0023]在一些实施例中，所述根据所述吸头的两边轮廓，确定吸头顶点，包括：
[0024]将所述吸头的两边轮廓的交点确定为所述吸头顶点；
[0025]在一些实施例中，所述两边轮廓包括上轮廓和下轮廓；所述根据所述吸头的两边轮廓以及液体和空气交界处存在灰度突变的特征，确定吸头液面位置，包括：
[0026]计算所述上轮廓和下轮廓的灰度序列的灰度一阶差分，得到灰度一阶差分序列；
[0027]根据所述灰度一阶差分序列，分别计算上轮廓及下轮廓的液面位置候选点；
[0028]若在所述上轮廓及下轮廓的灰度一阶差分序列中分别查找到满足预设条件的一阶差分值，则判定吸到样本，其中，所述预设条件为灰度一阶差分序列中的一阶差分值小于第三阈值的负尖峰的点，且上轮廓或下轮廓负尖峰点对应位置距离不超过2；
[0029]对满足所述预设条件的所述灰度一阶差分中的上轮廓的负尖峰点位置及下轮廓的负尖峰点位置求均值，得到吸头液面位置。
[0030]在一些实施例中，所述根据所述灰度一阶差分序列，分别计算上轮廓及下轮廓的液面位置候选点，包括：
[0031]将所述灰度一阶差分序列中的负尖峰作为上轮廓及下轮廓的液面位置候选点。
[0032]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0033]若在所述灰度一阶差分序列中查找不到一阶差分值小于所述第三阈值的负尖峰序列的点，则判定没有吸到样本。
[0034]在一些实施例中，所述根据所述吸头轮廓，判断所述边缘检测图中是否存在有效缺陷，包括：
[0035]在所述边缘检测图中去除所述吸头轮廓，得到缺陷轮廓图；
[0036]计算所述缺陷轮廓图中各个轮廓的面积，若所述缺陷轮廓图中存在轮廓面积不小于第五阈值的轮廓，则判定所述缺陷轮廓图中存在有效缺陷；
[0037]若所述缺陷轮廓图中的存在轮廓面积小于所述第五阈值的轮廓，则将轮廓面积小于所述第五阈值的轮廓判定为无效缺陷，在将所述无效缺陷去除后，若不存在轮廓面积不小于所述第五阈值的轮廓，判定吸样合格。
[0038]在一些实施例中，所述在所述边缘检测图中去除所述吸头轮廓，得到缺陷轮廓图，包括：
[0039]在所述边缘检测图中，将所述吸头轮廓所在的第四阈值范围内的邻近像素值设为0，得到缺陷轮廓图。
[0040]在一些实施例中，所述根据有效缺陷的特征及所述吸头液面位置判断吸样质量，
包括：
[0041]标记所述有效缺陷；
[0042]若所述有效缺陷的中心在所述吸头轮廓的外部或是所述吸头液面位置到所述吸头顶点之间以外的位置，则判定为样本挂壁；
[0043]若有效缺陷的中心在所述吸头轮廓的内部或是在所述吸头液面位置到所述吸头顶点之间以内的位置，则计算所述有效缺陷的缺陷特征；
[0044]若所述缺陷特征对应的缺陷轮廓的圆度大于所述第五阈值，则判定为气泡，否则判定为样本挂壁。
[0045]在一些实施例中，所述对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图，包括：
[0046]对所述吸头图像进行滤波处理。
[0047]在一些实施例中，所述对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图，包括：
[0048]对所述吸头图像进行初次二值化，得到二值图像；
[0049]对所述二值图像分别在水平方向和垂直方向进行像素求和，得到水平投影序列和垂直投影序列；
[0050]分别查找所述水平投影序列和垂直投影序列中不为零的起点位置和终端位置，作为所述吸头图像的有效区域的边界；
[0051]根据所述吸头图像的有效区域的边界，获得所述有效区域图。
[0052]第二方面，本专利技术实施例提供了一种吸头图像处理装置，所述装置包括：
[0053]获取模块，用于获取吸头图像；
[0054]二值化模块，用于对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图；
[0055]梯度检测模块，用于对所述有效区域图进行梯度边缘检测，得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种吸头图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取吸头图像；对所述吸头图像进行初次二值化，得到有效区域图；对所述有效区域图进行梯度边缘检测，得到边缘检测图，且对所述边缘检测图进行梯度二值化处理，得到梯度二值化图；在所述梯度二值化图中确定存在吸头时，对所述有效区域图进行吸头特征提取，获得吸头特征，所述吸头特征包括吸头轮廓及吸头液面位置；根据所述吸头轮廓，判断所述边缘检测图中是否存在有效缺陷；若存在所述有效缺陷，则根据所述有效缺陷的特征及所述吸头液面位置判断吸样质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述梯度二值化图的像素总和大于第一阈值，则判定所述梯度二值化图中存在吸头；如果所述梯度二值化图的像素总和不大于所述第一阈值，则判定所述梯度二值化图中不存在吸头。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述有效区域图进行吸头特征提取，获得吸头特征，所述吸头特征包括吸头轮廓及吸头液面位置，包括：在所述梯度二值化图中确定吸头根节点的查找范围，并在所述有效区域图中查找吸头根节点；以所述吸头根节点为起点，往吸头顶点方向，且以两边轮廓所在的第二阈值的像素范围，在所述有效区域图中查找局部灰度最小值，得到吸头的两边轮廓；根据所述吸头的两边轮廓，确定吸头顶点，并根据所述吸头的两边轮廓及所述吸头顶点确定吸头轮廓，且，根据所述吸头的两边轮廓以及液体和空气交界处存在灰度突变的特征，确定吸头液面位置。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述梯度二值化图中确定吸头根节点的查找范围，并在所述有效区域图中查找吸头根节点，包括：在所述梯度二值化图的吸头根部位置所在列，在所述有效区域图中确定根节点的查找范围；利用根节点的灰度局部最小值的特征，在所述有效区域图中的所述查找范围内找到吸头根节点。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述吸头的两边轮廓，确定吸头顶点，包括：将所述吸头的两边轮廓的交点确定为所述吸头顶点。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述两边轮廓包括上轮廓和下轮廓；所述根据所述两边轮廓以及液体和空气交界处存在灰度突变的特征，确定吸头液面位置，包括：计算所述上轮廓和下轮廓的灰度序列的灰度一阶差分，得到灰度一阶差分序列；根据所述灰度一阶差分序列，分别计算上轮廓及下轮廓的液面位置候选点；若在所述上轮廓及下轮廓的灰度一阶差分序列中分别查找到满足预设条件的一阶差分值，则判定吸到样本，其中，所述预设条件为灰度一阶差分序列中的一阶差分值小于第三
阈值的负尖峰的点，且上轮廓或下轮廓负尖峰点对应位置距离不超过2；对满足所述预设条件的所述灰度一阶差分中的上轮廓的负尖峰点位置及下轮廓的负尖峰点位置求均值，得到吸头液面位置。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度一阶差分序列，分别计算上轮廓及下轮廓的液面位置候选点，包括：将所述灰度一阶差分序列中的负尖峰作为上轮廓及下轮廓的液面位置候选点。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若在所述灰度一阶差分序列中查找不到一阶差分值小于所述第三阈值的负尖峰序列的点，则判定没有吸到样本。9.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述吸头轮廓，判断所述边缘检测图中是否存...

【专利技术属性】
技术研发人员：林贵文，严欢，汪建德，
申请(专利权)人：深圳市锦瑞生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：