視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本實用新型涉及醫(yī)療器械領(lǐng)域，具體地說，是涉及一種基于XMVision的視覺鑒定 分析及藥敏鑒定系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 紙片擴散法（Kindy-Bauer，KB法）是醫(yī)學界最廣泛應用的常規(guī)藥敏測試方法，將 干燥的浸有一定濃度抗菌藥物的濾紙片放在已接種一定量某種細菌的瓊脂平板上。經(jīng)培養(yǎng) 后，可在紙片周圍出現(xiàn)無細菌生長區(qū)。測量無細菌生長區(qū)大?。ㄒ志Γ?，即可判定該細菌 對某種藥物的敏感程度。KB法簡便、經(jīng)濟，從1976年就開始應用到現(xiàn)在已經(jīng)積累了大量的 數(shù)據(jù)，成為抗生素用藥的主要依據(jù)，是耐藥監(jiān)測最常用的方法。
[0003] Sensititreu酵母藥敏試驗是一個比色微量稀釋試驗。每個板中均添加了適量稀釋 度的一定劑量抗真菌劑和一個比色指示器。通過肉眼觀察抗真菌藥物最低抑菌濃度（顯示 無顏色變化）得到藥敏結(jié)果，其屬于新型方法目前少有醫(yī)院使用。
[0004] 這兩種方法對于實驗室的設備要求不高，已具有微生物檢測能力的基層醫(yī)院完全 可以進行本實驗，不需要進行大規(guī)模的設備引進和實驗室改造。并且國內(nèi)已有成熟的藥敏 紙片生產(chǎn)者，隨著應用單位的增加，實驗成本也會大大降低，減少患者的經(jīng)濟支出。
[0005] 但是在藥敏結(jié)果的判讀方面，大多通過有經(jīng)驗的醫(yī)師人工判讀。計算機視覺與 (計算機）模式識別技術(shù)的應用給藥敏結(jié)果的機器判讀方面帶來了曙光：模式識別是人類 的一項基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進行"模式識別"。隨著20世紀40年代計算 機的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的 部分腦力勞動。（計算機）模式識別在20世紀60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學科。21 世紀是智能化、信息化、計算化、網(wǎng)絡化的世紀，在這個以數(shù)字計算為特征的世紀里，作為人 工智能技術(shù)基礎學科的計算機視覺及模式識別技術(shù)，必將獲得巨大的發(fā)展空間。在國際上， 各大權(quán)威研宄機構(gòu)和各大公司都紛紛開始將計算機視覺及模式識別技術(shù)作為戰(zhàn)略研發(fā)重 點加以重視。
[0006] 隨著科技的發(fā)展，計算機視覺與計算機模式識別技術(shù)在藥敏結(jié)果的判讀方面應用 需求加大，尤其是，如何通過機器準確、高效地采集并識別微生物的生長繁殖情況成為重中 之重的技術(shù)問題。目前，現(xiàn)有技術(shù)中，通常通過光學顯微鏡或光學放大CCD圖像采集系統(tǒng)對 微生物的生長情況進行圖像的直接采集，無法對圖像進行進一步地加強或消偏處理，往往 存在所采集的圖像不清晰，使得機器難以區(qū)分微生物生長情況繁殖情況。
[0007] 因此，如何研發(fā)一種基于XMVision的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)，便成為亟待 解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的成像不清晰，難以區(qū)分細菌生長情況的技術(shù)問題，本實 用新型提供了一種基于XMVision的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)，其特征在于，包括：光 學及數(shù)字圖像采集裝置，其中，
[0009] 所述光學及數(shù)字圖像采集裝置，用于提供光源并采集數(shù)字圖像，利用其中設置的 起偏器和檢偏器增強被測物的數(shù)字圖像，利用透鏡修正數(shù)字圖像的立體像差；
[0010] 所述光學及數(shù)字圖像采集裝置，包括：導光板、面光源、上補光燈、下補光燈、起偏 器、CCD數(shù)字相機、檢偏器、載物臺、光源控制開關(guān)和亮度調(diào)節(jié)旋鈕，所述光學及數(shù)字圖像采 集裝置為順時針旋轉(zhuǎn)90°的凹形體，該凹形體具有一凹槽，其中，
[0011] 所述導光板，位于所述凹槽的上部，該導光板上固定連接有面光源，位于所述載物 臺正上方；
[0012] 所述起偏器，固定于所述導光板及面光源下方，用于產(chǎn)生線偏振光；
[0013] 至少一個的所述上補光燈，位于所述起偏器下方，分布在所述起偏器的周圍，用于 產(chǎn)生肉眼觀察的光線；
[0014] 所述載物臺，位于所述凹槽的下部，用于放置培養(yǎng)皿或96孔板，該載物臺上設有 適配器卡槽，用于置換不同規(guī)格的檢測物適配器；
[0015] 三個所述光源控制開關(guān)，位于所述凹形體側(cè)面，用于分別控制所述面光源、上補光 燈和下補光燈的開和關(guān)；
[0016] 三個所述亮度調(diào)節(jié)旋鈕，位于所述凹形體側(cè)面，用于分別控制所述面光源、上補光 燈和下補光燈的亮度；
[0017] 所述CCD數(shù)字相機，位于所述凹形體內(nèi)部的左下方，用于采集數(shù)字圖像；
[0018] 所述檢偏器，進一步為線偏振鏡，位于所述CCD數(shù)字相機前方，用于阻止未經(jīng)散射 的偏振光透過，偏振方向與所述起偏器的偏振方向垂直。
[0019] 進一步的，所述光學及數(shù)字圖像采集裝置，還包括菲尼爾透鏡，位于載物臺下方， 用于修正采集96孔板圖像時立體相差造成的孔位遮擋；
[0020] 所述光學及數(shù)字圖像采集裝置，還包括前表面反射鏡，設置在所述凹形體的下部， 位于所述下補光燈的正下方和CCD數(shù)字相機的正前方，與水平方向呈45度角，用于延長光 路及阻止反射鏡重影。
[0021] 進一步的，所述面光源，進一步為，5500K LED冷光源，所述導光板，進一步為，為 250mmX 180mm的導光板，所述C⑶數(shù)字相機，進一步為，300萬-1000萬像素的工業(yè)數(shù)字相 機。
[0022] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實用新型所述的基于XMVision的視覺鑒定分析及藥敏鑒定 系統(tǒng)，達到了如下效果：
[0023] (1)本實用新型的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)設置了起偏器和檢偏器，成像更 清楚。
[0024] (2)本實用新型的光學及數(shù)字圖像采集裝置中利用起偏器和檢偏器增強被測物圖 像，利用透鏡修正立體像差。
[0025] (3)本實用新型的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)能夠明顯區(qū)分細菌生長情況。
【附圖說明】
[0026] 此處所說明的附圖用來提供對本實用新型的進一步理解，構(gòu)成本實用新型的一部 分，本實用新型的示意性實施例及其說明用于解釋本實用新型，并不構(gòu)成對本實用新型的 不當限定。在附圖中：
[0027] 圖1為本實用新型提供的基于XMVision的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 圖；
[0028]圖2為本實用新型提供的光學及數(shù)字圖像采集裝置結(jié)構(gòu)圖；
[0029] 圖3為本實用新型提供的數(shù)字圖像處理裝置結(jié)構(gòu)圖；
[0030]圖4為本實用新型提供的藥敏鑒定分析裝置結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0031] 如在說明書及權(quán)利要求當中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領(lǐng)域技術(shù)人員 應可理解，硬件制造商可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權(quán)利要求并不以 名稱的差異來作為區(qū)分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區(qū)分的準則。如在 通篇說明書及權(quán)利要求當中所提及的"包含"為一開放式用語，故應解釋成"包含但不限定 于"。"大致"是指在可接收的誤差范圍內(nèi)，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠在一定誤差范圍內(nèi)解決所述 技術(shù)問題，基本達到所述技術(shù)效果。此外，"耦接"一詞在此包含任何直接及間接的電性耦接 手段。因此，若文中描述一第一裝置耦接于一第二裝置，則代表所述第一裝置可直接電性耦 接于所述第二裝置，或通過其他裝置或耦接手段間接地電性耦接至所述第二裝置。說明書 后續(xù)描述為實施本實用新型的較佳實施方式，然所述描述乃以說明本實用新型的一般原則 為目的，并非用以限定本實用新型的范圍。本實用新型的保護范圍當視所附權(quán)利要求所界 定者為準。
[0032] 以下結(jié)合附圖對本實用新型作進一步詳細說明，但不作為對本實用新型的限定。
[0033] 實施例一：
[0034] 基于XMVision的視覺鑒定分析及藥敏鑒定系統(tǒng)，如圖1所示，包括：光學及數(shù)字圖 像采集裝置101、數(shù)字圖像處理裝置102和藥敏鑒定分析裝置103,其中，
[0035] 所述光學及數(shù)字圖像采集裝置101，與所述數(shù)字圖像處理裝置102相耦接，用于提 供光源并采集數(shù)字圖像，發(fā)送至所述數(shù)字圖像處理裝置102,利用其中設置的起偏器和檢偏 器增強被測物的數(shù)字圖像，利用透鏡修正數(shù)字圖像的立體像差；
[0036] 所述數(shù)字圖像處理裝置102,分別與所述光學及數(shù)字圖像采集裝置101和藥敏鑒 定分析裝置103相耦接，用于接收所述數(shù)字圖像，進行運動捕捉，當感知到目標物碼放完 畢，對圖像進行濾波和特征增強，獲得目標樣本圖像后根據(jù)目標樣本特征和條形碼信息確 定目標標本類型，選取檢測方法，得到檢測結(jié)果，進行處理后發(fā)送至所述藥敏鑒定分析裝置 103 ；
[0037] 所述藥敏鑒定分析裝置103,與所述數(shù)字圖像處理裝置102相耦接，通過模式識別 算法并結(jié)合其中預置的CLIS鑒定標準進行藥敏鑒定，并給出鑒定結(jié)論。
[0038] 結(jié)合圖2,對所述光學及數(shù)字圖像采集裝置101進行詳細描述，包括：導光板201、 面光源202、上補光燈203