一种基于机器学习模型的显微镜系统及方法

本发明涉及图像分析技术领域，具体为一种基于机器学习模型的显微镜系统及方法，系统包括光谱特征分析模块、自适应光源调整模块、实时对焦优化模块、样本定位调整模块、图像质量评估模块和图像增强处理模块。本发明中，通过采集图像的色谱数据，分析光谱反射率，对样本的光谱特征进行评估，根据样本的光谱特征，进行光源波长和强度的自动调节，提高了观察图像的对比度和清晰度，使得细节观察更为精准，通过实时对焦调整的引入，确保了图像的持续清晰，提高了操作的便捷性和观察效率，通过图像质量评估与增强处理，实现了图像质量优化，确保了图像中关键特征的高识别精度和优异的视觉效果，优化了用户体验。