摘要
本发明提供一种基于强化学习的显微镜自动对焦系统,涉及显微成像和智能控制技术领域。该系统包括:图像采集模块,用于通过显微镜摄像头采集当前视野图像;特征提取模块,用于对视野图像进行梯度特征计算,选取归一化后梯度均值作为状态向量;控制模块,用于控制步进马达或压电平台根据调整命令沿Z轴微调焦距;图像清晰度评价模块,用于引导网络决策模块向图像清晰度更优方向调整;深度Q网络决策模块,生成焦点调整命令,并发送至控制模块,实现显微镜的自动对焦。本发明利用深度强化学习训练智能策略,在无监督学习框架下,通过与显微镜系统的闭环交互快速自适应地找到最优焦点,减少采样次数和时间开销,实现对多种样本环境的良好泛化。
技术关键词
深度Q网络
显微镜摄像头
控制步进马达
特征提取模块
生成焦点
图像采集模块
决策
监督学习框架
控制模块
视野
ReLU函数
显微镜系统
深度强化学习
智能控制技术
命令
训练智能
贪婪策略
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意图类别
多任务学习模型
强化学习网络
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