基于深度学习模型的显微镜自动对焦方法、设备及介质

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基于深度学习模型的显微镜自动对焦方法、设备及介质
申请号:CN202511144979
申请日期:2025-08-15
公开号:CN120703956A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习模型的显微镜自动对焦方法、设备及介质,方法包括:通过显微镜执行粗对焦流程拍摄目标,得到若干张图片;依次将相邻两张图片输入第一深度学习模型,输出预测的焦面方向和焦面距离;根据焦面方向和焦面距离指导粗对焦移动策略,直至焦面方向偏转时,确定大致焦面位置;在大致焦面位置对目标进行拍照,根据清晰度找出最清晰的图片,将该图片及其上下相邻的两张图片共同作为大致焦面位置对应的三张图片,并输入至第二深度学习模型,输出预测的对焦面位置。本发明通过两个深度学习模型精确找出对焦面的位置,大大减少第二阶段细对焦所拍摄图片的数量,从而提高了整体对焦速度。
技术关键词
深度学习模型 特征提取模块 图片 注意力 显微镜 计算机设备 输出模块 计算机存储介质 阶段 定义 策略 可读存储介质 存储器 处理器 节点 焦点 速度
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