摘要
本发明公开了一种纳米级显微物镜下自动对焦装置及方法,包括数据集构建单元、图像离焦量计算单元和位移运动平台;所述数据集构建单元包括数据获取模块和数据处理模块;图像离焦量计算单元用于计算相邻图像关联信息解算出对应的离焦量,分析出运动平台运动方向;图像离焦量计算单元包括深度学习网络结构构建模块、网络训练模块和网络推理模块,其中深度学习网络结构构建模块包括卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型;本发明利用卷积神经网络模型配合长短期记忆网络模型相结合对两个相邻图像进行离焦量的计算并使用序列化数据,可以进一步地利用之前的图像信息供网络学习,因此可以实现更好的离焦量解算效果和自动对焦跟随效果。
技术关键词
深度学习网络结构
卷积神经网络模型
长短期记忆网络
运动平台
数据获取模块
物镜
纳米级
数据处理模块
图像
回路
时序
训练集
网络模块
参数
模式
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安全监控数据
访问控制模块
监控虚拟机
分布式数据处理
数据保护
数据异常检测方法
数据异常检测系统
深度神经网络
可读存储介质
终端设备
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监测预警系统
数字孪生模型
数据处理模块
设备状态数据