【技术实现步骤摘要】
本申请属于中药检测，更具体地，涉及一种中药粉末薄层样品成分的显微检测方法及装置。
技术介绍
1、中药饮片是指中药材经过按中医药理论和中药炮制方法加工炮制后的，可直接用于中医临床的中药。中药饮片的成分检测是确保中药质量和安全性的重要环节。
2、常见的中药饮片成分检测方法有色谱法、光谱法、质谱法等。色谱法通过不同物质在色谱柱上的分离和检测，实现对中药饮片各类成分的分离和鉴定；光谱法通过物质对光的吸收、反射或发射特性，实现对中药饮片中特定成分的识别和定量分析；质谱法结合色谱技术，能够提供更精确的成分信息和结构鉴定。但是中药饮片的成分相对复杂，前述方法存在结果重复性和稳定性较差，以及检测速度慢等缺陷。
3、显微检测法是指利用显微镜对中药粉末进行细致观察和分析的技术，基于中药粉末中细胞、组织碎片及内含物等显微特征，判断中药粉末的成分、质量和真伪。显微检测具有快速、简便且有效等优点。但是由于中药饮片的成分相对复杂，不同成分之间结构的高相似度容易导致判断误差，对检测人员的专业知识要求较高，限制了显微检测法在中药成分检测中的应用。
技术实现思路
1、针对相关技术存在的缺陷，本申请实施例提供一种中药粉末薄层样品成分的显微检测方法及装置，旨在解决中药成分显微检测法中人工进行成分检测结果误差较高的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种中药粉末薄层样品成分的显微检测方法，包括：
3、获取中药粉末薄层样品的显微图像，显微图像通过电动扫描显微镜对待测的中药粉
4、将显微图像输入至transnext目标检测模型，获取中药粉末薄层样品中不同成分的类别信息和位置信息；
5、其中，transnext目标检测模型包括输入层、特征提取网络、多尺度特征融合网络、目标检测网络和输出层；输入层用于对输入的显微图像进行剪切并进行增强；特征提取网络为transnext网络，用于提取输入层输出的显微图像中的不同尺度特征；多尺度特征融合网络用于对transnext网络提取的不同尺度特征进行融合与增强；目标检测网络用于基于融合后的特征对中药粉末的类别信息和不同类别的中药粉末的位置信息进行检测；输出层用于输出检测的中药粉末中不同成分的类别信息和位置信息。
6、第二方面，本申请实施例还提供一种电动扫描显微镜，包括：显微镜、电动平移台、电动z轴、相机、控制器和计算机；
7、计算机连接控制器和相机，控制相机连续拍照；
8、控制器控制电动平移台带动中药粉末薄层样品玻片做xy方向的连续移动，控制电动z轴带动电动平移台上下运动实现对焦。
9、第三方面，本申请实施例还提供一种中药粉末薄层样品成分的显微检测装置，包括：
10、获取模块，用于获取中药粉末薄层样品的显微图像，显微图像通过电动扫描显微镜对待测的中药粉末薄层样品玻片进行拍摄得到；
11、检测模块，用于将显微图像输入至transnext目标检测模型，获取中药粉末薄层样品中不同成分的类别信息和位置信息；
12、其中，transnext目标检测模型包括输入层、特征提取网络、多尺度特征融合网络、目标检测网络和输出层；输入层用于对输入的显微图像进行剪切并进行增强；特征提取网络为transnext网络，用于提取输入层输出的显微图像中的不同尺度特征；多尺度特征融合网络用于对transnext网络提取的不同尺度特征进行融合与增强；目标检测网络用于基于融合后的特征对中药粉末的类别信息和不同类别的中药粉末的位置信息进行检测；输出层用于输出检测的中药粉末中不同成分的类别信息和位置信息。
13、第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于执行存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，处理器用于执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
14、第五方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
15、第六方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
16、本申请实施例提供的中药粉末薄层样品成分的显微检测方法及装置，通过将电动扫描显微镜拍摄得到的中药粉末薄层样品的显微图像输入至transnext目标检测模型，获取transnext目标检测模型输出的中药粉末薄层样品中不同成分的类别信息和位置信息，利用transnext目标检测模型在高视觉处理任务中的优异表现实现了显微检测法在中药成分检测中的应用，检测速度快且检测精度高。
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1.一种中药粉末薄层样品成分的显微检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述TransNeXt网络包括多个依次堆叠级联的子模块，不同子模块用于提取显微图像中的不同尺度特征；每个子模块依次由级联的归一化层、聚合注意力层、归一化层和卷积门控线性单元堆叠而成。
3.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合网络将输入的多尺度特征拼接并序列化，与反映位置信息的位置嵌入相加后共同输入堆叠的Transformer编码器层，通过所述Transformer编码器层的多头自注意力机制对输入特征进行融合与增强。
4.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述目标检测网络以所述多尺度融合网络的输出的增强特征和对应位置作为Transformer解码器层的键和值向量输入，以可学习的内容查询作为所述Transformer解码器层的查询输入，通过所述Transformer解码器层的交叉注意力机制对输入特征进行特征提取并预测目标的边界框和类别标签。
5.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征
6.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述TransNeXt目标检测模型基于以下步骤训练得到：
7.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的显微检测方法，其特征在于，所述基于所述目标成分的位置信息确定所述中药粉末薄层样品中所述目标成分的含量，包括：
9.一种用于权利要求1至8任一项所述的中药粉末薄层样品成分的显微检测方法的电动扫描显微镜，其特征在于，包括：显微镜、电动平移台、电动Z轴、相机、控制器和计算机；
10.一种中药粉末薄层样品成分的显微检测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种中药粉末薄层样品成分的显微检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述transnext网络包括多个依次堆叠级联的子模块，不同子模块用于提取显微图像中的不同尺度特征；每个子模块依次由级联的归一化层、聚合注意力层、归一化层和卷积门控线性单元堆叠而成。
3.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合网络将输入的多尺度特征拼接并序列化，与反映位置信息的位置嵌入相加后共同输入堆叠的transformer编码器层，通过所述transformer编码器层的多头自注意力机制对输入特征进行融合与增强。
4.根据权利要求1所述的显微检测方法，其特征在于，所述目标检测网络以所述多尺度融合网络的输出的增强特征和对应位置作为transformer解码器层的键和值向量输入，以可学习的内容查询作为所述transformer解码器层的查询输入，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：张胜，李川，柯乐，肖鹏飞，陈玉玺，
申请(专利权)人：武汉华辰美光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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