【技术实现步骤摘要】
本技术涉及显微成像拍照、和图像识别分析，涉及一种全自动涂片显微成像拍照系统和图像识别电脑系统。
技术介绍
1、显微成像系统，包括显微镜，是由一个透镜或几个透镜的组合构成的一种光学仪器，主要用于放大微小物体成为人的肉眼所能看到的仪器。显微成像分光学显微成像和电子显微成像（电子显微镜）。现在医疗等行业通用的显微成像装置，结构简单，自动化程度不高，成像速度很慢，主要由人工操作，工作效率低下。目前市场上也存在一些全自动的显微镜成像装，但制造成本很高。因此，自动显微成像技术的普及，还有待于更进一步的改进和发展。
2、现有多种方法用于细胞和蛋白质及其他成分分析，包括经由光或荧光显微成像进行视觉和/或自动检查，这些检查包括，获得关于样品中细胞谱系、成熟阶段、细胞计数、蛋白质及其他成分含量的信息。
3、对于血细胞，这些方法通常用于区分和/或识别样品中的单个血细胞、计数样品中的单个血细胞、并且在一些情况下估计样品中单个血细胞的尺寸。如果这些结果(例如，异常全血细胞计数(cbc)结果)指示存在异常白细胞(wbc)、红细胞(rbc)、和/或血小板，或者如果有理由怀疑存在异常细胞，则可以制作和检查血液涂片。通常检查血液涂片来分类和/或识别影响一种或多种血细胞类型的病症并监测正在经受这些病症治疗的个体。有许多疾病、障碍、和缺陷可影响产生的血细胞数量和类型、它们的功能和它们的寿命。示例包括贫血症、骨髓增殖性肿瘤、骨髓疾病、和白血病。
4、对于蛋白质及其糖链，这些方法通常用于，利用特定染色液，区分和/或识别涂片上正常和/或
5、传统的方法包括，将一滴血或精液薄薄地分散到玻片上，然后染色，有资质的实验室人员使用显微镜手动肉眼检查经过染色的涂片。近些年，图像识别自动数字系统已经开始用于帮助更高效地分析各种涂片。
6、随着计算机芯片算力的不断增强，从大约2015年开始，以统计学（statistics）为理论基础的深度学习算法在图像识别领域，逐渐超过传统的图像识别算法，使图像识别技术准确性大幅度提高。经过对深度学习图像识别算法相关参数的精选和调整，深度学习图像识别算法技术已经可以超过人工肉眼、凭经验观察分析。由于有实际效果的深度学习算法和必须的硬件，包括英伟达公司的显卡（gpu），这几年才出现，由于深度学习算法涉及数学领域的专门理论，并且由于算法参数选择和调试十分复杂，现在市场上，特别是在医疗领域，还没有比较经济实用的产品。
技术实现思路
1、本技术公开的方面包括，提供了一种生物涂片自动检测识别和数理分析系统，其包括第一模块，第一模块包括自动移动部件，即自动改变涂片与显微成像拍照部件相对位置的部件，和自动显微成像拍照部件。系统还包括第二模块，第二模块包括电脑硬件和其他部件；电脑硬件部件示例包括，英伟达显卡，用于运行深度学习图像识别软件；其他部件示例包括，可编程控制器（plc）、继电器、人工开关、传感器，用于控制第一模块、自动移动、自动拍摄、人工智能识别、分析涂片照片，以及统计分析；
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1.一种用于生物涂片自动检测识别的分析系统，包括：
2.根据权利要求1所述的用于生物涂片自动检测识别的分析系统，所述第一模块的示例包括，两个电动机通过一个电动机支架固定在载物台上；两个所述电动机分别通过一个A型蜗杆和一个涡轮，分别驱动所述载物台前后和左右移动；涂片放置在载物台上面，跟随载物台移动。
3.根据权利要求1所述的用于生物涂片自动检测识别的分析系统，所述第一模块的示例包括，连结载物台与两个电动机支架通过一个横跨载物台的连杆，连接载物台另一侧的支架，用于加固电动机支架。
4.根据权利要求1所述的用于生物涂片自动检测识别的分析系统，所述第一模块的示例包括，一个电动机通过一个A型蜗杆、一个涡轮，一个L型蜗杆和一个涡轮，驱动立臂旋钮杆，使物镜上下微小移动，使得电脑、继电器、PLC，能够精确调整物镜与涂片的距离。
【技术特征摘要】
1.一种用于生物涂片自动检测识别的分析系统，包括：
2.根据权利要求1所述的用于生物涂片自动检测识别的分析系统，所述第一模块的示例包括，两个电动机通过一个电动机支架固定在载物台上；两个所述电动机分别通过一个a型蜗杆和一个涡轮，分别驱动所述载物台前后和左右移动；涂片放置在载物台上面，跟随载物台移动。
3.根据权利要求1所述的用于生物涂片自动检测识别的分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：遵义诊益生物科技有限公司，
类型：新型
国别省市：
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