技术特征：
1.一种显微系统，包括：用于拍摄样品环境的至少一个全景图像(10)的全景相机(9)和被设置用于评估至少一个全景图像(10)的计算设备(20)，其中，所述计算设备(20)具有校准参数(p)，利用所述校准参数(p)解释所述至少一个全景图像(10)的图像坐标；其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于-从所述至少一个全景图像(10)中确定关于在所述全景图像(10)中成像的至少一个参考结构(15)的几何信息(g)，所述参考结构在所述全景图像(10)中的位置或形状取决于至少一个显微镜部件(3、5、6、9、9b)的位置；和-通过用预先给定的参考数据(a、b)计算所述确定的几何信息(g)来确定是否所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)发生了影响所述校准参数(p)的有效性的变化。2.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述几何信息(g)涉及到在所述全景图像(10)中的所述参考结构(15)的位置和/或形状。3.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)具有训练的机器学习模型(m1、m2)，所述机器学习模型获得所述至少一个全景图像(10)作为输入并输出所述几何信息(g)。4.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述用预先给定的参考数据(a、b)计算所述确定的几何信息(g)是通过训练的机器学习模型(m3)进行的，在所述训练的机器学习模型中，所述参考数据(a、b)通过被学习的模型参数值呈现。5.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)是样品台(5)、反光镜(9b)或将光引导至所述全景相机(9)的光学元件、物镜转换器或物镜旋座(3)，或所述全景相机(9)。6.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，为所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)预先给定目标位置，并且所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)的所述确定的变化描述实际位置和目标位置之间的差异。7.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，拍摄多个具有所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)之一的不同设置的全景图像(10)，并且其中，确定并且利用所述预先给定的参考数据(a、b)计算在所述全景图像(10)之间的在所述参考结构(15)的几何信息(g)中的差异，以确定是否所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)之一已经发生变化。8.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，在所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)中确定的变化的情况下，输出用于关于所述变化的运动补偿的控制指令(s7)；其中，存在至少一个用于移动或调节所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)的致动器，并且所述计算设备(20)被设置用于向所述至少一个致动器提供用于运动补偿的控制指令。9.根据权利要求1所述的显微系统，
其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，在确定的变化的情况下输出校准开始指令(s8)。10.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于执行所述校准参数(p)的计算校正或更新(s6)。11.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，执行基于所述全景图像(10)的导航以接近样品区域，在导航中考虑所述确定的变化。12.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，在可移动的显微镜部件(3、5、6、9、9b)的控制中考虑所述确定的变化，以避免碰撞。13.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述参考结构(15)包括所述显微镜部件(3、5、6、9b)的元件、所述显微镜部件(3、5、6、9b)的螺纹孔或螺钉、所述显微镜部件(3、5、6、9b)的外形、或所述显微镜部件(3、5、6、9b)上的参考标记。14.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，从所述至少一个全景图像(10)中确定关于在所述全景图像(10)中成像的多个参考结构(15)的几何信息(g)，其中，所述参考结构在所述全景图像(10)中的位置或形状取决于不同的显微镜部件(3、5、6、9、9b)的位置；和通过用预先给定的参考数据(a、b)计算所述确定的几何信息(g)来确定所述不同的显微镜部件(3、5、6、9、9b)中的哪些已经发生变化。15.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于，在显微镜测量运行期间或与显微镜测量运行交替地执行全景图像(10)的拍摄并确定，是否所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)发生了变化，在所述显微镜测量运行中，通过显微镜物镜检查样品。16.根据权利要求1所述的显微系统，其特征在于，所述计算设备(20)被设置用于记录所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)的确定的变化，并且由此确定设备特定的维护周期(s9)，以便引入预防性维护。17.一种用于检验显微镜校准的方法，包括：获得显微镜(1)的样品环境的至少一个全景图像(10)；评估所述至少一个全景图像(10)以确定在所述全景图像(10)中成像的至少一个参考结构(15)的几何信息(g)，其中，所述参考结构在所述全景图像(10)中的位置或形状取决于至少一个显微镜部件(3、5、6、9、9b)的位置；和用预先给定的参考数据(a、b)计算所述确定的几何信息(g)以确定是否所述显微镜部件(3、5、6、9、9b)发生了影响校准参数(p)的有效性的变化，所述校准参数用于解释所述至少一个全景图像(10)的图像坐标。18.一种用于检验显微镜校准的方法，包括：获得显微镜(1)的样品环境的至少一个全景图像(10)；
将所述至少一个全景图像(10)输入到训练的机器学习模型(m)中；将用于解释所述至少一个全景图像(10)的图像坐标的校准参数(p)，或属于所述校准参数(p)的预先给定的参考数据(a、b)输入所述机器学习模型(m)中；和利用所述机器学习模型(m)，基于所述输入的至少一个全景图像(10)和所述校准参数(p)或参考数据(a、b)计算输出，其中，所述输出给出，是否显微镜部件(3、5、6、9、9b)已发生影响所述校准参数(p)的有效性的变化，或所述输出给出关于显微镜部件(3、5、6、9、9b)的影响所述校准参数(p)的有效性的变化的校正。19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，关于显微镜部件(3、5、6、9、9b)的当前设置的信息也被输入到所述机器学习模型(m)中。20.一种具有指令的计算机程序，当所述计算机程序由计算机执行时，所述指令促使执行根据权利要求17至19中的任一项所述的方法。
技术总结
一种显微系统包括用于拍摄样品环境的至少一个全景图像(10)的全景相机(9)和被设置用于评估至少一个全景图像(10)的计算设备(20)。所述计算设备(20)具有校准参数(P)，利用所述校准参数(P)解释所述至少一个全景图像(10)的图像坐标。从所述至少一个全景图像(10)中确定关于在所述全景图像(10)中成像的至少一个参考结构(15)的几何信息(G)，所述参考结构在所述全景图像(10)中的位置或形状取决于至少一个显微镜部件(3、5、6、9、9B)的位置。通过用预先给定的参考数据(a、b)计算所述确定的几何信息(G)来确定是否所述显微镜部件(3、5、6、9、9B)发生了影响所述校准参数(P)的有效性的变化。描述了一种相应的方法以及一种方法，该方法借助于训练的机器学习模型来确定所提及的变化。于训练的机器学习模型来确定所提及的变化。于训练的机器学习模型来确定所提及的变化。
技术研发人员：克里斯蒂安
受保护的技术使用者：卡尔蔡司显微镜有限责任公司
技术研发日：2021.07.13
技术公布日：2022/3/25