[发明专利]纺织纤维纵向切段显微图像全自动采集方法

权利要求书

1.一种纺织纤维纵向切段显微图像全自动采集的方法，其特征在于：所述的全自动采集的方法，通过如下步骤进行：先‘从纵向纤维切片段试样开始’，到‘装配三维自动平载物台的显微镜’，一路到‘自动聚焦’到‘清晰的纤维图像集合’；另一路到‘地毯采集’、‘全景拼接’、‘纤维搜索’，再返回‘装配三维自动平载物台的显微镜’，其中，‘纤维搜索’的具体实现步骤为：

步骤1、将全景图中的纤维骨架分为两种：其一为骨架是孤立骨架，所谓孤立骨架是指具有一个像素宽度的骨架上，不存在某个点周围有两个以上的连接点；其二为非孤立骨架，即骨架和其他骨架存在交叉点；

步骤2、孤立骨架搜索方法是：从图像的左上角第一个像素开始，遍历骨架全景图中所有的像素，搜索到一个骨架的起始点后，起始点为一个黑色像素点，其周围有且仅有一个与它相连的黑色像素点，沿着这个骨架的前进方向搜索下一个骨架的端点，搜索到的骨架第二个端点就是骨架的终止点，沿着某根骨架进行搜索的同时，对所经过的线路进行标注，搜索结束后，再回到该骨架的起始点，并继续搜索下一个未经标注过的骨架起始点，直到搜索到图像的右下角最后一个像素，结束搜索，对于没有交叉点的孤立骨架，这个骨架的中点就作为该纤维的定位坐标；

如果是非孤立骨架，则在搜索过程中会找到交叉点，这个时候搜索方向不好判断，需要进行特殊处理，系统中采用将交叉点断开并标注，使所有骨架或骨架片断都成为孤立骨架的方法，其具体步骤为：将经过骨架化的全景图中所有的骨架交叉点都搜索和标注，并在交叉点区域将骨架分断开，随后搜索并选择这些被分断开的纤维骨架片断，将长度超过原长50％的骨架片段中点作为这些交叉纤维的定位点。

2.如权利要求1所述的全自动采集的方法，其特征在于：所述的地毯式采集步骤，设定试样片在采集区域的起始和终止位置坐标，计算迂回采集的图像阵列的高和宽，在起始点位置采集第一幅分图像，等待采集结束后，移动下一个分图像的位置，对载物台移动的方向进行判断，如果迂回后的采集位置也超出了目标区域，则认为采集结束，最后，将三维载物台复位到最初的位置，采集分图像的同时，记录所有采集点的坐标位置或者对分图像进行编号，重复以上步骤直到地毯式采集结束。

3.如权利要求1所述的全自动采集的方法，其特征在于：所述的全景拼接步骤，对于地毯采集获得的分图像阵列，待缝合的全景缩略图的高和宽，通过计算分图像阵列的行数和列数来获取，根据分图像阵列被采集的位置记录，全景缝合时，将所有的分图像按照相应的位置一个接一个的重新写入新建的全景缩略图中，在分图像的公共区域，像素的灰度被设定为占据该公共区域的分图像灰度的平均值。

4.如权利要求1所述的全自动采集的方法，其特征在于：所述的自动聚焦的实现步骤为：

步骤1、命名一个参数FP，参数FP为图像的聚焦参数，它被用来确定自动平台的Z轴的正确聚焦位置，FP是通过图像的中心区域计算获得的，FP可如下定义：

FP=Σi=(Width-w)/2(Width+w)/2Σj=(Height-h)/2(Height+h)/2(|g(i,j)-g(i-1,j)|)+Σi=(Width-w)/2(Width+w)/2Σj=(Height-h)/2(Height+h)/2(|g(i,j)-g(i,j-1)|)2×w×h]]>

，其中，Width为图像的宽，Height为图像的高，w为图像中心区域的宽，h为图像中心区域的高，g(i，j)为图像中各个像素的灰度值；

步骤2、命名一个参数CFP，参数CFP为正确聚焦位置，它被用来确定采集到最大的FP图像编号时自动平台的Z轴的位置，CFP这样定义：

CFP＝P(Max{FP₁，FP₂...FP_i...FP_n})，其中，P为Z轴的位置，i为图像编号，FP_i为一系列图像的FP，n为再次聚焦时，用于计算FP的图像的数量；

步骤3、从一系列不同Z轴采集的图像中，找具有最大的FP参数的图像，并把这个图像采集时的“Z轴位置”作为最佳聚焦点，依据这个FP将Z轴位置移动到CFP正确聚焦位置，即可进行图像采集。