本實用新型涉及生命科學(xué)
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種醫(yī)學(xué)設(shè)備，具體涉及一種全自動血細(xì)胞計數(shù)儀。
背景技術(shù)：
：在血站或醫(yī)院都會用到血細(xì)胞計數(shù)儀，用來檢測獻血者或患者全血中紅細(xì)胞、血小板、白細(xì)胞的各項參數(shù)，在血站，檢測結(jié)果用以判斷是否可以采集血小板；在醫(yī)院，檢測結(jié)果是臨床醫(yī)生決定治療方案的重要依據(jù)。血細(xì)胞計數(shù)儀是否吸取足量、不含空氣或氣泡的血樣是決定檢測結(jié)果準(zhǔn)確性的重要依據(jù)。在操作過程中，特別是樣本比較多時、新上崗人員使用時，會因為樣本試管擺放位置不當(dāng)導(dǎo)致血細(xì)胞計數(shù)儀取樣針不到位、吸樣不足，或吸入空氣，影響血液檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。伴隨著國家信息化建設(shè)的逐年推進和計算機技術(shù)的日益成熟，計算機與醫(yī)學(xué)這兩個不同的學(xué)科也在互相滲透，象征著生物醫(yī)學(xué)在新時代的背景下向著多元化，智能化，自動化的趨勢發(fā)展。一個國家的的繁榮強大離不開醫(yī)學(xué)的支撐，它是人民群眾的生命生活質(zhì)量的重要的保證，同時也是一個國家綜合實力的一種體現(xiàn)。醫(yī)學(xué)的發(fā)展總是伴隨的基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，尤其在19世紀(jì)，伴隨著當(dāng)時自然科學(xué)學(xué)科的迅速興起，醫(yī)學(xué)也由傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)入始發(fā)展現(xiàn)代醫(yī)學(xué)。細(xì)胞學(xué)興起于19世紀(jì)初，細(xì)胞病理學(xué)由德國病理學(xué)家菲爾肖提出，他主張通過細(xì)胞的異變，形態(tài)等角度分析可能存在的病理現(xiàn)象。他學(xué)說的基本原理包括：細(xì)胞來自細(xì)胞；機體是細(xì)胞的總和；疾病可用細(xì)胞病理來說明等。歷經(jīng)多年的發(fā)展創(chuàng)新，各種可視化技術(shù)的進步，醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為了臨床醫(yī)學(xué)中重要的載體，細(xì)胞的醫(yī)學(xué)影像在臨床分析的重要作用，也得到了廣泛的重視與共識，在廣大的醫(yī)學(xué)研究機構(gòu)或醫(yī)院中發(fā)揮了重要作用。使用計算機圖像技術(shù)對圖像進行處理的技術(shù)稱為數(shù)字圖像處理技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)很好的可以解決很多傳統(tǒng)圖像處理方法在執(zhí)行時遇到的速度慢、效率低、傳輸困難的問題，它起源于早期使用的數(shù)字傳輸實驗，歷經(jīng)幾十年的發(fā)展，成為了現(xiàn)在的一個綜合學(xué)科。相比較通用的數(shù)字圖像數(shù)字技術(shù)而言，醫(yī)學(xué)圖像與普通圖像處理相比，醫(yī)學(xué)圖像處理的難度和要求都更高。一、醫(yī)學(xué)圖像涉及的往往是人體的組織，因此成分復(fù)雜，對圖像處理的精度要求高。二、醫(yī)學(xué)影象有灰度的的不均勻性，在相同的組織內(nèi)，灰度變化的趨勢也不具有固定的變化模式，這些因素更增加了醫(yī)學(xué)圖像處理的難度和潛力。由于數(shù)字圖像在醫(yī)學(xué)上的交叉應(yīng)用的使用價值很高，特別是在一些細(xì)胞數(shù)量大、診斷誤差要求極高的醫(yī)學(xué)圖像切片應(yīng)用里，如血液中的紅細(xì)胞識別，各個器官中發(fā)生癌變的細(xì)胞識別等。前景十分廣闊，如能借助圖形圖像處理，模式識別等技術(shù)對其加以實現(xiàn)，就能使廣大醫(yī)務(wù)人員從繁瑣的切片分析中解脫出來，能很大的提高醫(yī)院機關(guān)的運行效率，由過去的單純依靠人工識別轉(zhuǎn)化為算法智能上的實現(xiàn)，減少人眼判斷時的誤差。技術(shù)實現(xiàn)要素：本實用新型所要解決的技術(shù)問題在于，提供了一種本實用新型全自動血細(xì)胞計數(shù)儀送樣器。本實用新型可以根據(jù)設(shè)備位置，自動送樣，固定高度，固定距離，達到標(biāo)準(zhǔn)吸樣位置后自動啟動血細(xì)胞計數(shù)儀吸樣、檢測，不需要過多的人工干預(yù)操作。本實用新型全自動血細(xì)胞計數(shù)儀針對現(xiàn)有技術(shù)中血細(xì)胞計數(shù)人工識別的缺陷，利用圖像識別技術(shù)結(jié)合顯微圖像的特點進行血液中細(xì)胞數(shù)的判別計數(shù)。通過一系列對樣本圖片的預(yù)處理，進一步然后采用標(biāo)記處理和統(tǒng)計修正等方法，從預(yù)處理和判斷重疊細(xì)胞兩方面入手。最終實現(xiàn)利用血液中紅細(xì)胞快速的計數(shù)，同時設(shè)計友善的人機交互界面。為解決上述技術(shù)問題，本實用新型提供了一種全自動血細(xì)胞計數(shù)儀，包括：血細(xì)胞識別裝置、同步控制裝置、自動送樣裝置、輸入輸出裝置和結(jié)果顯示裝置。所述血細(xì)胞識別裝置，分別與所述輸入裝置和同步控制裝置相連，用于識別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制裝置，分別與所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置相連，用于控制所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置同步；所述自動送樣裝置，分別與所述自動控制裝置和所述血細(xì)胞識別裝置相連，用于運送血細(xì)胞樣品；所述輸入輸出裝置，分別與所述結(jié)果顯示裝置、血細(xì)胞識別裝置和自動送樣裝置相連，用于血細(xì)胞樣品和輸入以及數(shù)據(jù)結(jié)果的輸出；所述結(jié)果顯示裝置，與所述輸入輸出裝置相連，用于顯示血細(xì)胞計數(shù)結(jié)果。所述血細(xì)胞識別裝置，采用的識別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識別細(xì)胞。所述同步控制裝置：采用永磁同步電機PID控制，所述PID控制方法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度；(2)擴張狀態(tài)觀測器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>上式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號，z21是ω*的跟蹤信號，z22是系統(tǒng)的未知擾動的觀測值；(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動補償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=n1(t)-z22b]]>u(t)為經(jīng)過擾動補償之后輸入到電流環(huán)的控制量。所述自動送樣裝置包括：底座、上下升降軌道、縱深推進軌道和帶試管架的啟動手臂；所述底座為防靜電電木板；帶試管架的觸動手臂由硬質(zhì)堅固材料制成；升降軸由不銹鋼材料制成。為解決上述技術(shù)問題，本實用新型還提供了一種全自動血細(xì)胞計數(shù)方法，包括：自動送樣步驟；同步控制步驟；血細(xì)胞識別步驟；輸入輸出步驟；結(jié)果顯示步驟。所述血細(xì)胞識別步驟，用于識別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制步驟，用于控制所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置同步；所述自動送樣步驟，，用于運送血細(xì)胞樣品；所述輸入輸出步驟，用于血細(xì)胞樣品和輸入以及數(shù)據(jù)結(jié)果的輸出；所述結(jié)果顯示步驟，用于顯示血細(xì)胞計數(shù)結(jié)果。所述血細(xì)胞識別步驟，采用的識別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提取；(5)識別細(xì)胞。所述同步控制步驟：采用永磁同步電機PID控制，所述PID控制方法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度；(2)擴張狀態(tài)觀測器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>上式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號，z21是ω*的跟蹤信號，z22是系統(tǒng)的未知擾動的觀測值；(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動補償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=u1(t)-z22b]]>u(t)為經(jīng)過擾動補償之后輸入到電流環(huán)的控制量。所述全自動血細(xì)胞計數(shù)方法，使用如前述任一項所述的全自動血細(xì)胞計數(shù)進行血細(xì)胞計數(shù)；使用時，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開始鍵，送樣器按設(shè)計推進和升降距離同步升降、推進，到達指定位置，手臂觸動檢測啟動鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測。本實用新型有益的技術(shù)效果在于：本實用新型全自動血細(xì)胞計數(shù)儀能夠?qū)⒋龣z測血樣按設(shè)計要求自動送到血細(xì)胞計數(shù)儀吸樣精確位置，確保吸取足夠的標(biāo)本血量，確保檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，消除人工操作對檢測結(jié)果的影響。本實用新型細(xì)胞的計數(shù)不僅具有重要的學(xué)術(shù)價值，而且有著廣闊的前景，創(chuàng)造可觀的社會經(jīng)濟效益。附圖說明圖1為本實用新型實施例所述PID控制器結(jié)構(gòu)圖；圖2為本實用新型實施例所述模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)圖；圖3為本實用新型實施例所述模糊PID控制器完成的具體任務(wù)示意圖；圖4為本實用新型實施例所述自動送樣裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式以下將結(jié)合實施例來詳細(xì)說明本實用新型的實施方式，借此對本實用新型如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。本實用新型全自動血細(xì)胞計數(shù)儀包括：血細(xì)胞識別裝置、同步控制裝置、自動送樣裝置、輸入輸出裝置和結(jié)果顯示裝置。本實用新型的血細(xì)胞識別統(tǒng)裝置采用的識別方法如下：1、讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；2、直方圖均衡化；3、圖像平滑、分割、邊緣修正；4、特征提?。?、識別細(xì)胞。HSI模型是由孟塞爾提出的，它較RGB模式更符合人眼觀察物體彩色的習(xí)慣與方式，這使得它在處理色彩時顯得直觀而且自然。HIS模型中，H表示色調(diào)(Hue)，S表示飽和度(Saturation)，I表示亮度(Intensity)。這個模型建立的基礎(chǔ)是：(1)HSI模型之中像素點的I分量與該點處圖像的色彩信息沒有聯(lián)系。(2)H和S分量與人眼感知色彩的模式與習(xí)慣相類似。由于HSI模型中的這三個分量與人感知自然界色彩的習(xí)慣相符，使得其應(yīng)用在一些基于人類視覺感知方式的彩色圖像算法中的效果要好與其他的顏色模型。在HSI顏色模型中，H分量的值表示為弧度，變化范圍在[0，180]度之間；S分量表示為圓的半徑長度r，r越小，圓周轉(zhuǎn)動過相同距離，H分量的值變換越大，即H分量的穩(wěn)定性越差；I分量它反映了顏色的灰度等級，從更直觀的角度看來，就是圓柱體的高h。在圓柱體底平面上時，所有點的顏色都為黑色而在頂部時所有點的顏色都為白色，此時在圓柱地面和頂面的H、S分量的沒有意義。RGB空間到HSI空間的轉(zhuǎn)化。由于人眼對血細(xì)胞的識別感知的過程帶有明顯的色彩感知成分，所以在處理圖像的過程中選擇將圖像由RGB空間映射至HSI空間，更符合人類在辨識有色目標(biāo)時的習(xí)慣與特點，本實用新型中，轉(zhuǎn)換的過程如下：對于任何處在[0，1]區(qū)間的RGB值，其值所對應(yīng)的HSI模型中的H、S、I分量的轉(zhuǎn)化公式為：I=13(R+G+B)]]>S=1-3(R+G+B)[min(R,G,B)]]]>H=arccos{12[(R-G)+(R-B)][(R-G)2+(R-G)(G-B)]12}]]>直方圖均衡。先將圖像灰度化?；叶然髨D像的灰度值的分布情況可以有直方圖反映出，它可以看作是圖像的灰度級函數(shù)，它的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)分別表示圖像灰度值與灰度出現(xiàn)的頻度。它的本質(zhì)是以累計分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正法直方圖均衡化的變換函數(shù)為：s=T(r)=∫0rpr(ω)dω]]>式中：ω是積分變量，而就是r的累積積分函數(shù)。這里，累積積分函數(shù)看作是r的函數(shù)，并且函數(shù)單調(diào)地從0增加到1，所以這個變換函數(shù)滿足T(r)在0≤r≤1單值單調(diào)增加。在0≤r≤1內(nèi)有0≤T(r)≤1的兩個條件。對式中的r求導(dǎo)，則dsdr=pr(r)]]>pr(s)=[pr(r)·drds]r=T-1(s)=[pr(r)·1ds/dr]r=T(s)-1=[pr(r)·1pr(r)]=1]]>由上述的結(jié)果可知，在變換后的變量s的定義域內(nèi)的概率密度是均與分布的。因此，使用r的累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)，可使原圖像變換為一張灰度值分布符合均勻概率密度的新圖像，能夠使像素取值的動態(tài)范圍得到擴展。對于離散的圖像，則使用頻率來代替概率。圖像平滑圖像平滑是指通過一系列方法，如分析低頻成分、主干部分或抑制圖像噪聲和干擾高頻成分，使圖像亮度平緩漸變，減小突變梯度，改善圖像質(zhì)量的處理方法。例如高斯噪聲，即圖像的每一點的噪聲幅度的n維分布服從高斯分布，因此也被稱為正態(tài)分布。對于隨機變量X，其概率密度函數(shù)記為N(μ，σ2)，其中μ，σ2為分布的參數(shù)，分別為高斯分布的期望和方差。其概率密度函數(shù)的公式為：f(x)=1σ2πe-12(x-μσ)2]]>本實用新型中使用的圖像平滑的方法包括：插值方法，線性平滑方法，卷積法。在具體情況下，選擇圖像平滑的處理方法要根據(jù)圖像噪聲類別的區(qū)別對待，才能達到理想的效果。圖像分割：本實用新型采用最大類間差法分割。最大類間差法，有時也稱之為大津算法，通常是被人圖像瓜分中閾值獲取的最佳算法，該算法的特點是：(1)計算容易，算法效率高(2)不受圖像亮度和比擬度的波及。(3)性能最為穩(wěn)定。因為最大類間差法的這些優(yōu)點，其在數(shù)字圖像處理上獲得了普遍的利用。它的算法原理基于圖像的閾值分割，尋找圖像中能將圖像分成背景和前景兩局部的每個灰度值特性，當(dāng)背景和前景之間的類間方差越大，即是意味著構(gòu)成圖像的兩局部的差異也越大，當(dāng)局部前景錯分為背景或局部背景錯分為前景都會導(dǎo)致圖像的兩局部差異變小。使用類間方差最大好處是總是將圖像分割時選擇錯誤而閾值的概率降到最小。設(shè)灰度圖像灰度級是L，則灰度范圍為[0，L-1]，利用最大類間差法算法計算圖像的最佳閾值為：t＝Max[w0(t)·(u0(t)-u)2+w1(t)·(u1(t)-u)2]其中的變量為：當(dāng)分割的閾值為t時，w0為背景比例，μ0為背景均值，w1為前景比例，μ1為前景均值，μ為整幅圖像的灰度均值。圖像分割后對圖像內(nèi)部進行填充。細(xì)胞邊界修正通過預(yù)處理后的圖片需要進行必要的修正，又需要兼顧到細(xì)胞內(nèi)部細(xì)微孔洞的消除。修正的主要做法是通過選取適合的開閉運算，因為在預(yù)處理中提到過閉運算的本身的特點適合對圖像的邊緣做出修正。若選擇到合理的模板大小和次數(shù)，能很好的減少細(xì)胞邊界的模糊對后面步驟可能會出現(xiàn)的干擾。對于開運算和閉運算在選擇次數(shù)上和模板參數(shù)的選擇是對細(xì)胞邊界修正過程來說是至關(guān)重要的，從實驗得到結(jié)果的效果來分析，選擇適當(dāng)?shù)拇螖?shù)和模板大小能夠很好的達到修正邊界的預(yù)期效果。細(xì)胞的特征提取(1)輪廓提取在識別細(xì)胞時，很重要的一點就是要對目標(biāo)的輪廓進行提取。因為二值圖像中不同區(qū)域中都具有不同像素值，但對于相同的區(qū)域里的像素值是相同的。因而輪廓算法的實現(xiàn)步驟為：順序掃描圖像中每一點，若圖像中該點的8個近鄰都是黑色像素時，說明該點為內(nèi)部點，刪除該點，然后繼續(xù)掃描下一個點，當(dāng)圖像中所有的點都掃描完畢時即獲得了圖像輪廓的提取，此時獲得的輪廓包含獨立細(xì)胞與重疊細(xì)胞共同組成的閉連通區(qū)域。(2)獲取細(xì)胞的特征在獲得目標(biāo)的輪廓之后可以計算出一些后續(xù)算法所需要細(xì)胞的主要形態(tài)學(xué)上的特征。這之中包括圓心，周長，面積，形狀等，在這里我們通過計算出這些特征來為最后的計數(shù)統(tǒng)計來做好前期的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，算法進行至此步驟的時實際上已經(jīng)可以通過近似計算出連通區(qū)域的個數(shù)來解決一些簡單的獨立細(xì)胞的識別問題。但是這種做法在面對一些大面積粘連，重疊或者重合的細(xì)胞還是無法判斷，會造成統(tǒng)計出來的數(shù)值大大的小于實際數(shù)值，但是還不需要直接對這種情況做出判斷，只需盡可能減少獲得特征數(shù)據(jù)的誤差，方便后面的計算。提取連通區(qū)域的特征此處需要通過查詢來提取出每個連通分量的周長，面積和質(zhì)點，此時獲得的數(shù)據(jù)已經(jīng)可以提交給細(xì)胞識別算法處理。連通區(qū)域的面積算法流程如下：(1)若連通區(qū)域的總個數(shù)為，遍歷1-n個連通區(qū)域；(2)每對一個連通區(qū)域進行遍歷時逐行，逐列遍歷，記錄下同行兩個像素值不為0的像素P(x1，y1)，P(x2，y2)之間的像素個數(shù)并相加，另此時的總和為N。(3)若第i行沒有一個不為0的像素則結(jié)束程序，此時的N值為所求面積。在全部掃描過Fn個連通區(qū)域后，統(tǒng)計出形狀因子大于0.85的連通區(qū)域且面積達到設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)的最小面積標(biāo)準(zhǔn)T的個數(shù)，并計算這些連通區(qū)域的的總面積，就可以求得標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積得期望，從而避免將已經(jīng)產(chǎn)生重疊現(xiàn)象和干擾點被進入通的閉連通區(qū)域面積帶入計算平均細(xì)胞面積之中造成誤差。在獲得了標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積S的面積之后還需要進一步反饋驗證，即重新比對參與標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積期望S的連通區(qū)域，對大于S面積1.5倍以上的連通區(qū)域面積予以副除，隨后重新計算標(biāo)準(zhǔn)面積S。標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積期望S的公式如下：S=Σ1xAFxX]]>其中X為形狀因子大于0.85且排除為干擾點可能性后的連通區(qū)域的個數(shù)，為Fi至Fx個形狀因子大于0.85的連通區(qū)域的面積。通過這樣方法選取后計算出來的面積作為標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的好處有：(1)由于形狀因子的限制排除了那些因重疊面積增大的細(xì)胞參與到平均面積S的計算值中，保證了標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的準(zhǔn)確性。(2)因為形狀因子與圖像中獨立細(xì)胞的大小無關(guān)，只與血細(xì)胞的形狀有關(guān)，這樣就很好的適應(yīng)了不同比例尺寸圖片中血細(xì)胞大小不一的問題。大大提高系統(tǒng)了對圖像的自適應(yīng)能力。(3)可以更準(zhǔn)確的幫助區(qū)分重疊細(xì)胞。(4)引入了連通區(qū)域面積計算反饋驗證算法，避免了實際情況中可能出現(xiàn)的多細(xì)胞重疊但形狀因子卻不發(fā)生改變的情況。對于重疊的細(xì)胞其形狀因子發(fā)生很大變化，對于形狀因子小于0.85的連通區(qū)域，可以判定為連通區(qū)域中的細(xì)胞發(fā)生了不同程度的重疊現(xiàn)象。此時通過判定重疊細(xì)胞的面積與標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的比值來估計重疊程度。對于比值在1至1.5之間可以認(rèn)為它們發(fā)生了兩個的重疊，對于比值在1.5值2.5之間的可以認(rèn)為它們發(fā)生了3個細(xì)胞的重疊，以此類推。通過這樣區(qū)別對待獨立與重疊細(xì)胞的方法，多次掃描圖像中的閉連通區(qū)域，可以很好的統(tǒng)計出圖像中的血細(xì)胞個數(shù)。在又一實施例中，本實用新型提供了一種全自動血細(xì)胞計數(shù)儀，包括：血細(xì)胞識別裝置、同步控制裝置和自動送樣裝置。所述血細(xì)胞識別裝置，分別與所述輸入裝置和同步控制裝置相連，用于識別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制裝置，分別與所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置相連，用于控制所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置同步；所述自動送樣裝置，分別與所述自動控制裝置和所述血細(xì)胞識別裝置相連，用于運送血細(xì)胞樣品；所述血細(xì)胞識別裝置，采用的識別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識別細(xì)胞。所述同步控制裝置采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊規(guī)則表為：Δkp的模糊規(guī)則表：Δki的模糊規(guī)則表：Δkd的模糊規(guī)則表：所述同步控制裝置采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊控制量查詢表為：Δkp的模糊控制量查詢表：Δki的模糊控制量查詢表：Δkd的模糊控制量查詢表：所述自動送樣裝置包括：底座、上下升降軌道、縱深推進軌道和帶試管架的啟動手臂；所述底座為防靜電電木板；帶試管架的觸動手臂由硬質(zhì)堅固材料制成。在另一實施例中，本實用新型還提供了一種全自動血細(xì)胞計數(shù)儀的同步方法，包括：自動送樣步驟；同步控制步驟；血細(xì)胞識別步驟。所述血細(xì)胞識別步驟，用于識別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制步驟，用于控制所述自動送樣裝置和血細(xì)胞識別裝置同步；所述自動送樣步驟，用于運送血細(xì)胞樣品；所述血細(xì)胞識別步驟，采用的識別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識別細(xì)胞。所述同步控制裝步驟用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊規(guī)則表為：Δkp的模糊規(guī)則表：Δki的模糊規(guī)則表：Δkd的模糊規(guī)則表：所述同步控制步驟采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊控制量查詢表為：Δkp的模糊控制量查詢表：Δki的模糊控制量查詢表：Δkd的模糊控制量查詢表：所述全自動血細(xì)胞計數(shù)儀的同步方法，使用前述任一項所述的全自動血細(xì)胞計數(shù)進行血細(xì)胞計數(shù)；使用時，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開始鍵，送樣器按設(shè)計推進和升降距離同步升降、推進，到達指定位置，手臂觸動檢測啟動鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測。本實用新型的一種同步控制裝置：本法明采用永磁同步電機，其同步控制裝置采用PID控制。PID控制策略是應(yīng)用在許多工業(yè)領(lǐng)域一種控制方法，它結(jié)合了三個基本控制要素，即對過去、現(xiàn)在和未來的控制，圖1對常規(guī)PID控制原理進行了準(zhǔn)確的描述?？刂葡到y(tǒng)的組成主體為控制器和控制對象。PID控制器基于線性組合控制原理，將給定值r(t)和輸出值y(t)相比較，得到一個控制偏差，最終再將偏差的比例、積分和微分進行線性組合，得到控制系統(tǒng)所需要的調(diào)節(jié)量，實現(xiàn)對被控對象的控制，因此稱為PID控制器。控制算法如下所示：(公式1)其中，e(t)＝r(t)y(t)Kp——比例系數(shù)Ki——積分時間常數(shù)在本實施例的實際應(yīng)用中，控制系統(tǒng)是不連續(xù)的，所以傳統(tǒng)的PID控制是不能直接使用的，它需要將控制過程離散化處理，得到不連續(xù)的數(shù)字量，這種控制形式即數(shù)字PID控制。隨著計算機控制技術(shù)的發(fā)展，該種控制器的能力已得到大幅度提高，特別是在運算能力和實現(xiàn)速度上，均可實現(xiàn)良好性能的數(shù)字PID控制。在進行數(shù)字PID控制之前，本事實力將控制系統(tǒng)進行高散化運算，步驟如下：(公式2)公式2中T為采樣周期，K是抽樣數(shù)，為了確保足夠的精度，采樣周期T必須足夠短，以便將一系列kT的采樣時刻點進行近似區(qū)間積分，相鄰采樣點之間的增量來代替差分。將公式2代入公式1即可得出經(jīng)過離散處理之后的數(shù)字PID表達式：(公式3)或(公式4)其中：u(k)——第k次采樣的計算機輸出值；e(k-1)——第k-1次采樣得到的偏差；Ki——積分系數(shù)，Kd——微分系數(shù)，由于執(zhí)行機制對計算機的輸出值u(k)進行直接控制，即u(k)的值與目標(biāo)位置之間一對應(yīng)。因此，公式2與公式3為位置式PID處理模式。根掘方程公式2或公式3可以看出，u(k)的每個輸出都與過去狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，故計算時要將之前所有的e(k)的進行疊加，計算量非常大。此外，由于輸出值u(k)對應(yīng)于受控對象的現(xiàn)場輸出，一旦監(jiān)控器呈現(xiàn)異常，u(k)將受影響致使控被控對象出現(xiàn)明顯波動。在某些情況下，這種現(xiàn)象可能造成重大事故。因此，本實用新型又提供了一種增量式PID控制算法。增量式PID控制算法得到的輸出是增量Δu(k)，當(dāng)將被控對象的增量為控制參數(shù)時，適合采用增量式PID控制方法。根據(jù)遞推原理：(公式5)公式4與公式5作差即獲得增量形式的PID表達形式u(k)＝Kp[e(k)e(k1)]+Kie(k)+Kd[e(k)2e(k1)+e(k2)]＝Kpe(k)+Kie(k)+Kd[e(k)e(k1)](公式6)其中，e(k)＝e(k)e(k1)。根據(jù)公式6表達，控制量Δu(k)為此次被控對象需要的增量，通過計算機計算輸出所得。在本實施例中，控制量輸出采用的表達式為u(k)＝u(k-1)+Δu(k)。在算法上對原來的位置式PID進行改進，得到的優(yōu)勢是非常明顯的：因為輸出的是被控量的增量，故減少了誤動作帶來的負(fù)面影響。必要時也可以通過邏輯判斷的方法來消除影響。改進后的控制方式在控制模式切換的時候沖擊很小，可以實現(xiàn)無就動切換。一旦電腦發(fā)生誤動作，增量式的控制方式可以對控制系統(tǒng)的信息進行保存，保證系統(tǒng)的抗干擾能力，且在算法上不需要積累，實現(xiàn)容易?？刂圃隽喀(k)的值取決于上一次信息的采樣，因此，采取部分加權(quán)的形式進行相關(guān)操作會提高系統(tǒng)的控制特性。為了保證整體能夠擁有良好運行效果，需恰當(dāng)選擇響應(yīng)比例系數(shù)、積分系數(shù)與微分系數(shù)，因為這些參數(shù)決定了控制系統(tǒng)的多項性能，其具體的影響表現(xiàn)如下所示：1)比例系數(shù)Kp影響被控對象的響應(yīng)速度和控制精度。Kp值增大，控制系統(tǒng)反應(yīng)速度就會變快，控制精度提高，但也容易產(chǎn)生超調(diào)現(xiàn)象，致使系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定。當(dāng)kp太小，控制整體的調(diào)節(jié)準(zhǔn)確性就會偏小，造成系統(tǒng)響應(yīng)過程變長，進一步拉長整定時間，嚴(yán)重妨礙整體的控制性能。2)積分參數(shù)Ki是用來減少靜態(tài)控制系統(tǒng)產(chǎn)生的誤差，它具體影響的是偏差的消除快慢，將該系數(shù)調(diào)大時，該調(diào)節(jié)過程將大大縮短，若Ki的值太大時，這個過程初期的響應(yīng)會產(chǎn)生積分飽和，導(dǎo)致響應(yīng)過程中的超調(diào)。而當(dāng)Ki取值過低時，則靜態(tài)產(chǎn)生的的誤差無法完全清除，無法保證系統(tǒng)達到良好的控制效果。3)微分系數(shù)Kd是對系統(tǒng)動態(tài)特性的影響，偏差變化能夠在運行的過程中得到抑制與預(yù)測。Kd值太大，造成抑制提前，延緩響應(yīng)的進程，增加體系的整定時間，降低控制器對抗外界干擾能力。模相控制器。模糊集合與相應(yīng)控制理念的提出是為了研究一些投有固定表現(xiàn)形式、模糊不清的問題，經(jīng)過模糊方式控制，使之清晰化，更具有條理性與可預(yù)知功能。之后，經(jīng)過科學(xué)工作的繼續(xù)深入研究，具有自適應(yīng)功能的模糊控制器應(yīng)運而生，它可以根據(jù)控制系統(tǒng)的實時反饋效果進行控制規(guī)則的自我修整，最終達到良好的控制狀態(tài)。本實用新型自組織模糊控制器，是在自適應(yīng)模糊控制器的基礎(chǔ)上又擁有了自主學(xué)習(xí)能力，完善了單純模湖控制器的不足。模糊控制的核心技術(shù)是模擬人的主觀思維判斷，這種智能技術(shù)演變?yōu)榫唧w的模糊推理體系，其中模糊集的概念引入，語言變量的創(chuàng)建，使模糊控制方式成為一種完整的解決方案。模糊控制器的設(shè)計流程的第一步為確定系統(tǒng)的具體函數(shù)，即根據(jù)實際情況確立輸入輸出量。接著建立模糊控制規(guī)則，將具體的實際輸入信息模糊化處理，映射到模糊語言變量區(qū)域。建立模糊控制查詢表，根據(jù)輸入情況獲得模糊輸出，再將其轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)值。模糊控制器作為模糊控制系統(tǒng)的核心部分，構(gòu)成元素如圖2所示，其包括三部分，具體為：1、模糊化模糊化，就是將清晰的數(shù)據(jù)進行處理，使其不再具體，實際的操作是將具體的系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)集合映射到相應(yīng)的模糊論域。經(jīng)過模糊處理后的集合是由具有某種界定含義的語言變量構(gòu)成，這些對應(yīng)于系統(tǒng)輸入輸出的模糊集合有屬于自己特性的隸屬函數(shù)，隸屬函數(shù)的種類選擇根據(jù)的是現(xiàn)場調(diào)試的經(jīng)驗積累。語言變量的表現(xiàn)形式取自人類通俗易懂的語言形容，根據(jù)直觀的感受，將具體數(shù)據(jù)論域劃分為級別不同的區(qū)域：例如反饋比預(yù)期值小很多表示為負(fù)大，字母表示為NB，小的比較多為負(fù)中(NM)，小的較少為負(fù)小(Ns)，與目標(biāo)相近的為零(z)，當(dāng)輸出較預(yù)期大時為Ps(正小)，PM(正中)，PB(正大)。區(qū)域的劃分多少應(yīng)根據(jù)以往控制經(jīng)驗來定，區(qū)間數(shù)量過多雖然會使精度提高，但是會造成巨大的設(shè)計工程量，且編程繁瑣，數(shù)量過少雖然應(yīng)用起來很簡潔但是對于控制效果會造成不良的影響。至于究竟劃分多少檔位最為合適，需要設(shè)計人員不僅經(jīng)驗豐富，還要對控制過程及時的做出調(diào)整。模糊控制中隸屬函數(shù)的選擇是多種多樣的，例如統(tǒng)計方式、專家法等，雖然對于同一個控制系統(tǒng)會有多種不同的隸屬度函數(shù)，但最終實現(xiàn)的目標(biāo)是相同的，即獲得穩(wěn)定精確的控制性能。2、知識庫和模糊推理數(shù)據(jù)庫是知識庫的一部分，由控制系統(tǒng)變量模糊化后的模糊取值和與之對應(yīng)的隸屬函數(shù)的具體信息元素組成。輸入的模糊化是將實際的輸入量按制度進行量化，映射到符合要求的論域范圍中。實際輸入量經(jīng)過轉(zhuǎn)化得到的語言變量構(gòu)成模糊控制器的輸入空間，同樣，輸出量轉(zhuǎn)化后得到的語言變量成為控制器的輸出空間。模糊控制根據(jù)系統(tǒng)的變量范圍將其劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域根掘其自身的范圍特點對應(yīng)一個語言名稱，該名稱對區(qū)域明確的做出了界定，表明了區(qū)域劃分的梱又。對應(yīng)于一個單一的模糊集的模糊語言，其個數(shù)決定了控制的復(fù)雜度。這些語言的名字通常都有一定的意義，如負(fù)大、負(fù)小、正大、正小等。通常，模糊集合的分布是人為規(guī)定的，沒有對稱性的要求，集合的多少代表了控制的復(fù)雜程度。3、解模糊化模糊控制器輸出的為模糊變量，即代表某一論域的語言名稱，故不能直接用于現(xiàn)場控制的參數(shù)調(diào)節(jié)。模糊輸出量轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值的過程為解模糊，模糊輸出經(jīng)由某種推理方法歸結(jié)為一個應(yīng)用于現(xiàn)場控制的參數(shù)數(shù)值，這代表著模糊控制器調(diào)節(jié)任務(wù)的結(jié)束。模糊PID控制器結(jié)構(gòu)：模糊PID控制器是PID策略與模糊思想的互補策略。根據(jù)現(xiàn)場反饋信號的采集得到控制變量的偏差E與偏差變化率EC，這兩個參數(shù)作為模糊PID控制器的輸入?？刂破魍瓿傻木唧w任務(wù)如圖3所示，先將具體的數(shù)值輸入進行模糊化處理，變?yōu)椴煌秶恼Z言名稱。根據(jù)經(jīng)驗進行模細(xì)推理，得到模糊輸出，最終將此輸出解模糊，使其轉(zhuǎn)化為與之相對應(yīng)的具體數(shù)值，這些數(shù)值將對系統(tǒng)進行實時控制。本實用新型模糊PID控制器的設(shè)計方法：1)根據(jù)系統(tǒng)控制的特征與最終實現(xiàn)目標(biāo)確定控制器的變量組成，在多輸入多輸出的控制中，常用實際值與目標(biāo)值的誤差E與誤差變化EC作為控制器輸入，PID控制器的積分系數(shù)、徴分系數(shù)與比例系數(shù)作為輸出。2)設(shè)定量化等級、量化因子與比例因子，將系統(tǒng)實際輸入信號進行量化；3)根掘現(xiàn)場操作經(jīng)驗設(shè)定輸入輸出變量的量化模糊子集，選擇恰當(dāng)?shù)淖蛹瘋€數(shù)與語言變量，再選用與之相匹配的隸屬度函數(shù)，4)模糊控制規(guī)則的確定是模糊PID控制器建立的核心，它依靠的是現(xiàn)場操作人員的專業(yè)知識和控制經(jīng)驗，根據(jù)日常操作經(jīng)驗的積累得出一條條符合現(xiàn)場工藝的模糊語句，其控制規(guī)則的書寫原則是以保證系統(tǒng)良好控制性能為前提；5)制作模糊查詢表：根據(jù)模糊控制規(guī)則，將輸入輸出變量根據(jù)模糊控制規(guī)則在模糊控制表中進行一一對應(yīng)起來，即根據(jù)輸入變量查詢與之相對應(yīng)的輸出量。6)輸出量的解模糊處理：解模糊即清晰化處理，是將輸出區(qū)間的模湖集合映射為一個具體的數(shù)值，來解決實際應(yīng)用的問題，這種將模糊輸出區(qū)間轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值的過程叫做解模糊。7)模糊PID控制器設(shè)計完成后仍需對其有效性和可靠性進行驗證與調(diào)整，既可以在線進行觀測，也可以使用離線仿真實驗或計算機仿真，以此來檢驗控制器是否符合預(yù)期目標(biāo)。傳統(tǒng)的PID控制器控制性能良好，在控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但由于自身的限制使其無法應(yīng)付實際通行過程產(chǎn)生的各類干擾和負(fù)載變化帶來的影響，故在控制要求比較高的應(yīng)用場合存在了一定局限性。本實用新型結(jié)合傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制技術(shù)，使得傳統(tǒng)的PID控制器有了自適應(yīng)能力，提高了在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。本實施例就根據(jù)系統(tǒng)控制要求，選取交又相合控制方式，并采用模湖PID控制器對第二電機進行速度補償，最終實現(xiàn)兩臺電機的同步運行方式。使用MATLAB，在主窗口中輸fuzzy，根據(jù)系統(tǒng)性質(zhì)選定輸入輸出變量，本實用新型電機同步控制系統(tǒng)是兩輸入三輸出體系，模糊輸入空間是偏差e以及偏差變化率ec，比例、積分、微分的增量Δkp、Δki、Δkd為作為模糊輸出空間。確定素屬度函數(shù)：根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)都為三角隸屬函數(shù)，邊界值則采用高斯隸屬函數(shù)。模糊語言值被定義為{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。根據(jù)電機同步控制要求的同步精度，將偏差e和偏差變化量ec變換到論域{-3，-2，-1，0，1，2，3}；模糊輸出量Δkp量化論域為{-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3}，Δki量化論域為{-0.06，-0.04，-0.02，0，0.02，0.04，0.06}，ΔKd的量化論域為{-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3)。模糊規(guī)則是由操作經(jīng)驗與專家知識總結(jié)所得，因此根據(jù)PID參數(shù)的作用.及結(jié)合實際中操作人員和調(diào)試人員在電機同步控制中對負(fù)載變化及出現(xiàn)擾動時的多年操作經(jīng)驗，建立如下模糊控制規(guī)則表：表1-1Δkp的模糊規(guī)則表表1-2Δki的模糊規(guī)則表表1-3Δkd的模糊規(guī)則表模糊控制量查詢表的功能是：已知模糊量輸入，通過表格的查詢獲得控制器的模糊輸出。依據(jù)表1-1到表1-3建立模糊推理規(guī)則，采用重心法進行解模糊，得到的模糊控制量查詢表用于PLC離線查詢。表2-1Δkp的模糊控制量查詢表表2-2Δki的模糊控制量查詢表表2-3Δkd的模糊控制量查詢表量化因子與比例因子的選擇：1、量化因子的確定控制系統(tǒng)中偏差e和偏差變化ec的模糊論域均為{a，b}，實際誤差e的變化范圍為[-30，30]，誤差變化ec的變化范圍為[-60，60]，Ke＝(ba)/[30(30)]＝6/60＝0.1Kec＝(ba)/[60(60)]＝6/120＝0.05其中Ke為誤差e的量化因子，Kec是誤差變化ec的量化因子。x＝Keey＝Kecec其中當(dāng)x為整數(shù)時，則模糊量E為x，當(dāng)x為小數(shù)時則四舍五入為E，同理可將y處理為模糊輸入量Ec。在同步測試過程中，量化因子的大小影響控制系統(tǒng)的動態(tài)特性。當(dāng)Ke較大時，系統(tǒng)可以快速的達到峰值，但是快速的調(diào)節(jié)帶來嚴(yán)重的超調(diào)想象，且超調(diào)時間技長。Kec較大有利于系統(tǒng)的穩(wěn)定，減少超調(diào)時間，但是造成系統(tǒng)響應(yīng)緩慢。故需根據(jù)實際情況對量化因子進行調(diào)整，使系統(tǒng)的同步控制達到最佳狀態(tài)。2、比例因子的確定模糊控制器在輸入模糊量E與EC后，經(jīng)過PLC內(nèi)部查表后的模糊輸出量U，通過比例因子的作用將其變?yōu)榫唧w的輸出值u。設(shè)U的模糊論域為[a，b]，實際的輸出范圍為[umin，umax]，則比例因子Ku為：Ku＝(umaxumin)/(ba)Kkp＝0.4/0.6＝0.67Kki＝50/0.12＝426.67Kkd＝0.2/0.6＝0.33最終得到的控制量u＝KuU，其中比例因子的大小同樣影響著控制系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)效果，當(dāng)比例因子過大會造成調(diào)節(jié)速度太過迅速，帶來較大的波動；比例因子偏小會減緩系統(tǒng)的響應(yīng)過程，影響系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)時的調(diào)節(jié)精度。故比例因子的大小影響著模糊控制器的調(diào)節(jié)效果。在本實用新型的另一實施例中，提供了另一種同步控制裝置：本法明采用永磁同步電機，其同步控制裝置采用PID控制。PID控制是一種基于誤差反饋控制的方法，至今，PID控制器任然廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)。本實用新型永磁同步電機的速度輸出方程表示如下：ω·=npψrJiq-BJω-TLJ=f(ω,TL)+biq]]>其中，f(ω,TL)=-BJω-TLJ,b=npψrJ]]>然后可以推導(dǎo)出永磁同步電機的速度自抗擾控制器算法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度。(2)擴張狀態(tài)觀測器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號，z21是ω*的跟蹤信號，z22是系統(tǒng)的未知擾動的觀測值。(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動補償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=u1(t)-z22b]]>u(t)就是經(jīng)過擾動補償之后輸入到電流環(huán)的控制量。如圖4所示，本實用新型全自動血細(xì)胞計數(shù)儀的自動送樣裝置由底座1、上下升降軌道、縱深推進軌道、帶試管架的啟動手臂2四部分組成。底座長度165mm，寬度85mm，高度30mm；縱深推進軌道長度120mm，寬度90mm，最大縱深推進距離為80mm；升降軸高度160mm，最大升降距離為80mm；帶試管支架的啟動手臂長度80mm，游離端為半圓形，寬度20mm，支架設(shè)置4孔，每孔直徑15mm，深度45mm。底座為防靜電電木板，帶試管架的觸動手臂由硬質(zhì)堅固材料組成，升降軸由不銹鋼材料。使用時，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開始鍵，送樣器按設(shè)計推進和升降距離同步升降、推進，到達指定位置，手臂觸動檢測啟動鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測。所有上述的首要實施這一知識產(chǎn)權(quán)，并沒有設(shè)定限制其他形式的實施這種新產(chǎn)品和/或新方法。本領(lǐng)域技術(shù)人員將利用這一重要信息，上述內(nèi)容修改，以實現(xiàn)類似的執(zhí)行情況。但是，所有修改或改造基于本實用新型新產(chǎn)品屬于保留的權(quán)利。當(dāng)前第1頁1 2 3