一种高清晰血液细胞图像分析处理系统的制作方法

本发明涉及血液检测领域，具体地讲，涉及一种高清晰血液细胞图像分析处理系统。

背景技术：

目前临床检验设备主要是基于湿化学方式的检验设备，这种设备对于液流路均匀性、光路精密程度要求高，因此仪器设备结构复杂、体积大、价格高、环境适应性差，仅适用于实验室分析，不适于户外检测，且检测过程复杂，检测速度较慢，特别在目前国家大力提倡国家基本公共卫生服务项目的时刻，一款便于携带、测试速度高、环境适应能力强且具有检测精度高的血液分析检测系统具有极好的研究意义和使用推广价值。

本专利不采用显微镜、不使用试剂、不受环境影响、自动化程度高，可适用于高温、高寒、高原、室外四季皆可使用。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种高清晰血液细胞图像分析处理系统，检测速度快，具有较好的检测精度。

本发明采用如下技术方案实现发明目的：

一种高清晰血液细胞图像分析处理系统，其特征在于，包括：

图像获取模块：分段拍照获取血液样品试管的图像，并针对每部分获取的血样图像通过分析光谱色差变化点判断血样分界线；

图像拼接模块：将获取的部分血样图像进行拼接，并借助修正系数对拼接部分进行修正，最终获得血液的完整图像；

图像分析模块：分析整个血样图像各个分界线的位置，并计算血样图像各段成分的长度；

图像去燥模块：血样图像进行去噪处理，并自动保存。

作为对本技术方案的进一步限定，所述图像去燥模块包括:

以获取的完整图像为基准，给定两个阀值：d和N,令H(i)表示第i个像素的灰度值，如果第一个像素没有噪音点，则H(1)位正常的灰度值，假设像素数为M，则对于像素i从1到M-1，如果有

|H(i+1)-H(i)|＜d

证明灰度值是连续变化的，H(i+1)不属于应该剔除的噪音点，如果

|H(i+1)-H(i)|＞d

说明在第i+1个像元的灰度值变化较大,则可能为噪音点；

计算从第i+1个像素开始有多少个连续的像素的灰度值满足

|H(i+n)-H(i)|＞d；n为正数

如果连续的像素个数小于阀值N，即n<N,则说明这些像素是噪音点；

对于噪音点，如果噪音点是不连续的，即杂散的噪音点,采用直接剔除,而以两边相邻的正常的像素灰度值的平均值来代替，即如果第i个点是噪音点,则以第i-1和i+1的灰度值的平均值来代替；如果第i个点和第i+n个点不是噪音点，而其之间的i+1，…i+n-1点是噪音点，即连续的噪音点，则第k个噪音点的像素灰度值计算公式为：

H(i+k)＝H(i)+(H(i+n)-H(i))/nk,k＝1,2,...,n-1。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明在不同的位置对血液样品试管进行拍照，自动识别各个部分的血液分界线的位置以及各段成分的长度；最后拼接血液样品试管每个部分的图像，并借助修正系数对拼接部分进行修正，最终获得血液的完整图像，并对血液图像进行去噪处理，从而得到检验结果并自动保存，获得图像的清晰度高，血液样品试管分层分界线的位置和各段成分的长度计算精确，检测精度较高。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的结构爆炸图。

图3为本发明的连接板、白色LED灯、CDD图像传感器和蓝色LED灯的示意图。

图4为本发明的血液样品载物台的结构示意图。

图5为本发明的原理方框图。

图6为本发明的控制器的电路图。

图7为本发明的液晶显示屏连接的电路图。

图8为本发明的键盘连接电路图。

图9为本发明的电机驱动单元的电路图。

图10为本发明的外设打印接口电路图。

图11为本发明的RS232通讯单元的电路图。

图中，1-第一电机、2-编码器、3-底板、4-联轴器、5-丝杠、6-限位杆、7-限位开关、8-丝杠滑块、9-支架、10-血液样品载物台、11-连接板、12-筒型轴承、13-挡板、14-白光LED灯、15-蓝光LED灯、16-CDD图像传感器,17-摩擦轴，18-第二电机。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

如图1-11所示，本发明包括图像获取模块：分段拍照获取血液样品试管的图像，并针对每部分获取的血样图像通过分析光谱色差变化点判断血样分界线

图像获取模块采用的具体操作设备包括底板3，所述底板3一端设有第一电机1，所述第一电机1上连接有编码器2，所述第一电机1的输出轴通过联轴器4连接丝杠5的一端，所述丝杠5的另一端通过筒型轴承12与挡板13连接，所述挡板13固定在所述底板3的另一端，所述挡板13上固接有限位杆6，限位杆6可防止丝杆滑块8转动，所述限位杆6穿过丝杠滑块8，所述丝杠滑块8上环套所述丝杠5，所述丝杠滑块8上部固接血液样品载物台10，所述血液样品载物台中部设有轴槽1002，所述血液样品载物台10下部设有电机槽1003，所述电机槽1003内固定有第二电机18，所述第二电机18的输出轴与摩擦轴17的一端连接，所述摩擦轴17设于轴槽1002内，所述底板3上固接支架9，所述支架9上固接有连接板11，所述连接板上设有白光LED灯14、CDD图像传感器16和蓝光LED灯15，所述底板3上设有三个限位开关7，限位开关7采用光电对管，三个限位开关7的位置根据实际需求布置，所述CDD图像传感器和三个所述限位开关连接控制器，所述控制器分别连接RS232通讯单元、电机驱动单元、液晶显示屏、外设打印接口、热敏打印机、键盘和蓝牙模块和无线网络模块。

所述控制器采用STC15W系列单片机，所述控制器的引脚27和引脚28连接所述RS232通讯单元，所述控制器的引脚9和引脚10连接所述图像采集单元，所述控制器的引脚45-48连接所述电机驱动单元，所述控制器的引脚35和引脚36连接所述液晶显示屏，所述控制器的引脚16-18连接所述外设打印接口，所述控制器的引脚2-8和引脚13-15连接所述键盘，所述控制器的引脚11、引脚38和引脚39分别对应连接三个所述光电对管，所述控制器的引脚61和引脚62连接所述蓝牙模块，所述控制器的引脚49和引脚50连接所述无线网络模块，所述RS232通讯单元连接所述有线网络模块。所述第一电机1采用220v交流步进第一电机。所述蓝牙模块采用Risym cc2541低功耗4.0带底板蓝牙串口模块所述无线网络模块采用济南有人科技有限公司的USR-C322无线网络模块。所述有线网络模块采用济南有人科技有限公司的USR-TCP232-24模块。

本发明运行过程包括如下步骤：

(1)系统初始化，血液样品载物台移出至初始位置，将装有血液样品的试管放入血液样品载物台，LED蓝灯工作，载物台中间摩擦轴转动,带动装有血液样品试管转动，使得血液样品试管内的血液进行分层，CCD图像传感器开始工作；

(2)血液样品载物台开始进入CCD图像传感器拍摄区域，CCD图像传感器拍摄的图像在液晶显示屏上显示，并且白灯开始工作，蓝灯保持工作状态；

(3)血液样品载物台进入到设定位置1，位置1拍摄的图像能够在液晶显示屏上看到血液样品试管内第一分层界限和第二分层界限的位置，CCD图像传感器开始采集血液样品试管此处第一部分图像，采集完成后，通过分析光谱色差变化点判断血样分界线位置，光谱色差变化的检测方法属于现有技术，在此不再赘述；载物台继续进入到设定位置2，位置2是在显示屏上能够看到带有血液样品的血样第三分层界限、第四分层界限、第五分层界限和第六分层界限的位置，同时白灯停止工作，防止影响识别血液样品试管的血样第三分层界限、第四分层界限、第五分层界限和第六分层界限，蓝灯保持工作状态，CCD图像传感器开始采集血液样品试管此处第二部分图像，并自动识别血样分界线位置；载物台继续进入到设定位置3处，位置3是在显示屏上能够看到带有血液样品的血样第七分层界限的位置，蓝灯保持工作状态，采集血液样品试管此处第三部分图像，并自动识别血样分界线。

图像拼接模块：将获取的部分血样图像进行拼接，并借助修正系数对拼接部分进行修正，最终获得血液的完整图像；

图像分析模块：分析整个血样图像各个分界线的位置，并计算血样图像各段成分的长度；

图像去燥模块：血样图像进行去噪处理，并自动保存。

所述步骤(1)包括如下步骤：

(1.1)驱动电机转动，带动丝杠转动，丝杠上的滑块移动，将载物台移动到初始位置；

(1.2)摩擦轴电机转动，带动摩擦轴转动，摩擦轴带动血液样品试管转动。

所述步骤(3)的血液样品载物台进入到设定位置1时，滑块触碰到光电开关一，光电开关一给控制器发送信号，控制器控制电机驱动单元停止工作，驱动电机停止转动，载物台停止运动；

所述步骤(3)的血液样品载物台进入到设定位置2时，滑块触碰到光电开关二，光电开关二给控制器发送信号，控制器控制电机驱动单元停止工作，驱动电机停止转动，载物台停止运动；所述步骤(3)的血液样品载物台进入到设定位置3时，滑块触碰到光电开关三，光电开关三给控制器发送信号，控制器控制电机驱动单元停止工作，驱动电机停止转动，载物台停止运动；

所述图像去燥模块包括:

以获取的完整血样图像为基准，给定两个阀值：d和N,令H(i)表示第i个像素的灰度值，如果第一个像素没有噪音点，则H(1)位正常的灰度值，假设像素数为M，则对于像素i从1到M-1，如果有

|H(i+1)-H(i)|＜d

证明灰度值是连续变化的，H(i+1)不属于应该剔除的噪音点，如果

|H(i+1)-H(i)|＞d

说明在第i+1个像元的灰度值变化较大,有可能是噪音点；

计算从第i+1个像素开始有多少个连续的像素的灰度值满足

|H(i+n)-H(i)|＞d；n为正数

如果连续的像素个数小于阀值N，即n<N,则说明这些像素是噪音点；

对于噪音点，如果噪音点是不连续的，即杂散的噪音点,采用直接剔除,而以两边相邻的正常的像素灰度值的平均值来代替，如第i个点是噪音点,则以第i-1和i+1的灰度值的平均值来代替；如果第i个点和第i+n个点不是噪音点，而其之间的i+1，…i+n-1点是噪音点，即连续的噪音点，则第k个噪音点的像素灰度值计算公式为：

H(i+k)＝H(i)+(H(i+n)-H(i))/nk,k＝1,2,...,n-1。