摘要
本发明提供一种显微拉曼自动分析识别方法,所述方法包括:S101、将待分析样品移动至最佳焦平面并更新背景;S102、视频流取帧;S103、图像分割;S104、颗粒物形态分析;S105、居中聚焦目标颗粒物;S106、光谱采集。本发明提出的显微拉曼自动分析识别方法通过背景建模及参数更新的方法可以有效查找到新增颗粒;通过局部颗粒物轮廓的距离变换算法可加速最大内接圆圆心位置的获取;通过全流程的自动化分析识别,大大缩短了传统的颗粒物显微拉曼实验分析时间,并能够实现无人值守情况下的原位显微拉曼分析。
技术关键词
分析识别方法
深度学习模型
一维卷积神经网络
背景建模方法
图像分割算法
变换算法
高斯混合模型
概率密度函数
聚焦算法
图像像素
视频流
数据
分析样品
残差网络
小尺寸颗粒
基线
查找轮廓
拉曼分析
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信号感知方法
音频场景识别
残差模块
短时傅里叶变换
一维卷积神经网络
体验评估方法
情感分析模型
情感特征
BERT模型
计算方法
照射器
红外光
匹配滤波器
信号处理模块
椭圆滤波器
自动检测方法
建立检测模型
关键帧提取算法
全局平均池化
图像篡改检测