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用于检测微生物的方法、装置和系统与流程

2021-10-20 03:42:00 来源:中国专利 TAG: 微生物 装置 用于 检测 文件


1.本文件涉及一种用于检测奶中的微生物的方法、装置和系统。


背景技术:

2.奶农面临的一项挑战是处理动物中微生物感染的发生,尤其是他们生产的奶中的微生物感染。确定奶中微生物存在的常规方法是从动物收集奶样本并将此样本送去测试。
3.总体而言,牲畜养殖者面临的另一个挑战是牲畜、它们的饲料或它们的环境中存在某些病原体。可能在动物的饲料、内脏和粪便中发现的比如沙门氏菌和ehec等病原体可能是特别令人关切的原因。确定病原体的存在的常规方式是从动物或牧群收集粪便样本并将此样本送去测试。另一种方式是从动物的尸体解剖中收集样本并将此样本送去测试。
4.就本文件的目的而言,术语“牲畜”包括但不限于牛、猪、羊和家禽,无论这种牲畜是为生产奶、肉类、皮革还是其他目的而饲养的。
5.测试程序通常涉及将样本施加在琼脂板上,将琼脂板存放足够长的时间以允许细菌生长,然后让训练有素的专家确定样本中存在哪些微生物。
6.基于这种确定,可以确定要采取的行动,比如施用抗生素。
7.不幸的是,上述程序很慢,不仅因为细菌生长形成需要时间,还因为运送样本、等待评估样本(例如由于积压)以及为报告输入样本结果而要执行的工作需要时间。
8.需要一种检测农场动物中微生物的改进的方法。


技术实现要素:

9.本披露内容的目的在于提供一种减轻与现有技术方法相关联的问题中的至少一些的方法、装置和系统。
10.更具体的目的包括提供一种用户友好且可靠的方法、装置和系统。
11.本发明是由所附独立权利要求限定的。在所附从属权利要求以及以下描述和附图中阐述了实施例。
12.根据第一方面,提供了一种处理来自牲畜动物的样本的方法,该方法包括:将所述样本中的至少一些施加到生长培养基测试板的测试表面;等待足以允许微生物生长以形成在所述测试表面上的时间;使用图像捕获装置获取描绘该测试表面的至少一部分的可见光谱图像;以及提供计算机实施的预先训练的图像分类器算法,所述图像分类器算法被预先训练以基于描绘已知微生物的生长图案的可见光谱图像确定微生物类型;以及将所述图像应用于该预先训练的图像分类器算法以基于该图像上可见的微生物生长图案确定微生物类型。
13.图像可以是静止图像或图像流,比如视频序列/视频剪辑。
[0014]“生长培养基测试板”被定义为比如培养皿等测试板,该测试板包括微生物可以在其上生长的培养基和可选的营养物。存在可用和已知的不同类型的生长培养基。生长培养基测试板的非限制性示例是琼脂板。
[0015]
等待时间可以确定为预定时间段,比如12小时至48小时、12小时至36小时,并且优选地约24小时。可替代地,等待时间可以基于生长量来确定。
[0016]
术语“可见光谱”表示图像包含人眼可见的光谱,该光谱通常包括约380至740纳米的波长。
[0017]“生长图案”是微生物在生长培养基上生长并形成菌落时提供的形状和颜色的组合。
[0018]
申请人的测试表明,可以将图像分类器算法训练到一定水平,在该水平下,基于测试板的可见光谱图像正确地确定微生物类型的能力与受过训练的专家的能力相当。
[0019]
因此,该方法提供了一种确定奶样本中微生物的存在和类型的用户友好的方式。此外,相比之下,该方法可以以明显降低的成本实施,并且可以大大增加测试能力的可用性,同时减少测试前置时间。
[0020]
此外,该方法可以用大多数人容易获得的比如智能手机或平板电脑等硬件或可以以低成本提供的硬件来实施。
[0021]
该测试板可以包括至少两个并列的生长培养基区域,所述区域在该相应生长培养基的类型、颜色、浓度和组成中的至少一项上不同。
[0022]
具体地,测试板可以存在1至10个这种不同的生长培养基区域,优选地是2至4个不同的生长培养基区域。
[0023]
该方法可以进一步包括:在获取所述图像之前以相对于该图像捕获装置的预定取向布置该测试板,使得这些生长培养基区域在所述图像中呈现预定取向;和/或重新定向所获取的图像,使得这些生长培养基区域在所述图像中呈现预定取向。
[0024]
该等待步骤可以包括将该样本保持在温度受控的环境中,优选地保持在34至40摄氏度的恒定温度下。
[0025]
该图像捕获装置可以形成智能手机或平板电脑的一部分。
[0026]
该方法可以进一步包括将该测试板定位在图像捕获支撑件的第一部分上并且将该图像捕获装置定位在该图像捕获支撑件的第二部分上,所述第二部分与该第一部分间隔开,其中,在该图像捕获装置和该测试板定位在该图像捕获支撑件上时执行该图像的获取。
[0027]
该方法可以进一步包括封围该测试板以使其免受环境光的影响并且从光源,可选地经由反射器,提供光。光源可以设置在封壳内部。
[0028]
图像捕获支撑件可以是如本文件中描述的图像捕获支撑件。
[0029]
该方法可以进一步包括图像限制步骤,该步骤包括裁剪或掩蔽图像的不想要的部分。
[0030]
例如,发送的图像可以是原始捕获的图像或图像的处理版本,比如部分地裁剪或掩蔽的图像。
[0031]
该预先训练的图像分类器算法可以包括至少一种监督学习算法,该至少一种监督学习算法被配置和训练以识别至少两种微生物类型或微生物类别。
[0032]
监督学习算法的示例包括但不限于卷积神经网络、决策树(比如随机森林)、支持向量机和全连接神经网络。
[0033]
可替代地,或作为补充,该预先训练的图像分类器算法可以包括多个监督学习算法,这些监督学习算法中的每一个都被配置和训练以识别一种微生物类型或微生物类别。
[0034]
所述应用图像分类器算法可以包括:经由数据通信网络将该图像从该图像捕获装置发送到远程定位处理装置;将所述图像馈送到该预先训练的图像分类器以基于该图像获得处理结果;以及经由该数据通信网络将该处理结果发送到该图像捕获装置或另一处理装置。
[0035]
该另一处理装置可以是比如智能手机或平板电脑;用户计算机、网页或门户网站、兽医的计算机等另外的用户装置。
[0036]
该处理结果可以包括被认为存在于该图像上描绘的测试板上的微生物类型的指示、以及可选地指示该处理结果的置信水平的值。
[0037]
该方法可以进一步包括:等待足以允许微生物进一步生长以形成在所述测试表面上的第二时间;使用图像捕获装置获取该测试表面的第二可见光谱图像;以及将该图像分类器算法应用于所述第二图像,以便基于该图像上可见的微生物生长图案确定微生物类型。
[0038]
第二等待时间可以确定为预定时间段,比如12小时至48小时、12小时至36小时,并且优选地约24小时。可替代地,等待时间可以基于生长量来确定。
[0039]
可以以上述方式应用等待和获取另外图像的另外循环,这些图像通过应用于图像分类器算法进行处理。
[0040]
该样本可以是来自泌乳动物的奶样本。在此情况下,可以将奶直接施加到测试表面。
[0041]
可替代地,该样本可以是来自动物的粪便样本。在此情况下,可以将样本直接施加到测试板。可替代地,可以将粪便样本稀释、溶解或悬浮在比如水等液体中,从而将这种稀释液、溶液或悬浮液施加到测试表面。
[0042]
也可以采用与粪便相同的方式对动物饲料进行采样,并且具体地是首先将饲料稀释、溶解或悬浮在液体中,然后将液体施加到测试表面。
[0043]
根据第二方面,提供了一种训练图像分类器算法以用于基于可见光谱图像中描绘的微生物生长图案确定微生物类型的方法,该方法包括:提供包括多个可见光谱训练图像的训练集,每个训练图像描绘生长培养基测试板的相应测试表面的至少一部分,所述测试表面呈现对于所述微生物而言独特的微生物生长图案;为每个训练图像提供与该相应训练图像相关联的微生物类型的一个或多个指示;将所述训练图像和相关联的微生物类型的所述指示应用于所述图像分类器算法,以便训练该算法以将微生物生长图案的外观与微生物类型相关联,从而提供预先训练的图像分类器算法。
[0044]
根据第三方面,提供了一种图像捕获支撑件,该图像捕获支撑件包括:样本固持器;和图像捕获装置固持器,该图像捕获装置固持器可定位在距该样本固持器的预定距离处,其中,该样本固持器被配置为接纳生长培养基测试板,使得该板被固持在预定位置处,并且其中,该图像捕获装置固持器被配置为接纳智能手机或平板电脑,被定位和定向为使得该智能手机的相机指向该样本固持器。
[0045]
该图像捕获支撑件可以进一步包括至少一个竖直支撑构件,并且该样本固持器可以在第一竖直位置处连接到该竖直支撑件,并且其中,该图像捕获装置固持器在第二竖直位置处连接到该竖直支撑件。
[0046]
该图像捕获装置固持器可以包括图像捕获装置固位器,该图像捕获装置固位器被
配置为以形状配合和/或压入配合方式接纳该图像捕获装置。
[0047]
该样本固持器可以包括测试板固位器,该测试板固位器被配置为以形状配合和/或压入配合方式接纳该测试板。
[0048]
该测试板固位器可以包括取向装置,该取向装置仅允许在该测试板与该样本固持器之间以预定的相对取向接纳该测试板。
[0049]
取向装置可以包括与测试板的形状互补并且偏离完美圆形形状的特定形状。例如,测试板可以预设与测试板固位器的对应形状相配合的对称形状,或者它可以呈现与测试板固位器的对应凹部或突起相配合的突起或凹部。
[0050]
该图像捕获支撑件可以进一步包括指向该样本固持器的顶侧的光源和指向该样本固持器的底侧的光源中的至少一个。
[0051]
该图像捕获支撑件可以进一步包括至少一个反射器,该至少一个反射器被配置为将来自所述光源的光朝向该样本固持器反射。
[0052]
该图像捕获支撑件可以进一步包括封壳,该封壳用于使该样本固持器免受环境光的影响。
[0053]
该封壳可以包括基本上竖直的壁和基本上水平的壁,该基本上竖直的壁包围该样本固持器以在横向方向上使其免受该环境光的影响,该基本上水平的壁用于在竖直方向上使该样本固持器免受该环境光的影响。
[0054]
该样本固持器可以通过该竖直壁插入。
[0055]
光源可以是具有固定的或可调的光色的白光源。可替代地,光源可以是能够通过颜色混合提供一系列颜色的可调光源,比如rgb型光源。可以提供rgb和可调白光源的组合。
[0056]
根据第四方面,提供了一种用于处理从牲畜动物获得的样本的系统,该系统包括:生长培养基测试板;如上所述的图像捕获支撑件;用户装置,该用户装置包括图像捕获装置和通信装置;以及中央处理装置,其中,该用户装置被配置为使用该图像捕获装置获取描绘该生长培养基测试板的测试表面的至少一部分的可见光谱图像,并且将所获取的图像发送到该中央处理装置,并且其中,该中央处理装置被配置为:接收该图像;提供计算机实施的预先训练的图像分类器算法,所述图像分类器算法被预先训练以基于描绘已知微生物的生长图案的可见光谱图像确定微生物类型;以及将该图像应用于该预先训练的图像分类器算法,以基于该图像上可见的微生物生长图案确定微生物类型。
[0057]
根据第五方面,提供了一种预先训练的图像分类器算法用于基于描绘包含测试板的生长培养基上的微生物生长图案的可见光谱图像确定微生物类型的用途。
[0058]
在所述用途中,该图像可以是借助于形成手机或平板电脑的一部分的呈数码相机形式的用户装置获取的。
[0059]
在该用途中,该微生物类型可以是从来自泌乳动物的奶样本中的一个中识别的,由此可以识别奶中存在的病原体。
[0060]
可替代地,在该用途中,该微生物类型可以是从粪便样本中识别的,由此可以识别粪便中存在的病原体,比如沙门氏菌或ehec。
附图说明
[0061]
图1是可以实施本构思的系统的示意图。
[0062]
图2是用户装置的示意图。
[0063]
图3是根据本构思的方法的示意性流程图。
[0064]
图4a至图4b示意性地展示了图像捕获支撑件。
[0065]
图5a至图5b示意性地展示了其中定位有用户装置的图像捕获支撑件。
具体实施方式
[0066]
图1示意性地展示了可以实施本构思的系统的非限制性图。
[0067]
该系统可以包括:中央处理单元10、用户装置11;兽医工作站12,该工作站连接到日志存储装置13;图像分类器子系统14和数据存储单元15。该系统可以包括另外的用户装置和一个或多个用户工作站16。
[0068]
中央处理10单元可以实施为具有存储和处理能力的服务器,比如网络服务器。中央处理单元可以包括图像分类器子系统14和存储单元15。
[0069]
存储单元15可以存储图像数据和与这种图像有关的数据。标识符可以包括位置坐标、农场id、用户id、动物id、乳头id、日期和时间中的一个或多个。
[0070]
中央处理单元10因此可以运行用于接收数据以与用户装置11、16、兽医工作站12通信以及用于实施图像分类器子系统14和存储单元15的软件。
[0071]
可替代地,中央处理单元可以实施为云装置。
[0072]
进一步地,图像分类器子系统14和/或存储单元15可以实施为云装置。
[0073]
兽医工作站12可以包括日志存储装置13,用于存储与个体动物相关的一般兽医记录。这种记录可以由与存储在存储单元15中的内容相对应的图像数据来补充。可替代地或附加地,记录可以仅由来自中央处理单元10的处理结果进行补充,如下文将描述的。
[0074]
可以以监督学习算法的形式提供图像分类器子系统14,该监督学习算法可以以比如cnn(卷积神经网络)或rnn(循环神经网络)等神经网络的形式实施。
[0075]
需要训练图像分类器子系统14,这可以通过输入具有细菌生长的测试板的多个图像来实现,这些图像均与如由专家用户和/或dna分析所识别的一种或多种微生物类型相关联。
[0076]
这种图像分类器子系统14是已知的并且可作为开源软件使用。可替代地,图像分类器可以在中央处理单元10中实施。
[0077]
参考图2,用户装置11可以采用智能手机或平板电脑的形式,该用户装置包括图像捕获装置111、处理装置112、存储器113、通信装置114和用户接口115。用户装置11可以运行用于实施本文披露的方法的相关部分以及用于与中央处理单元10通信的软件。
[0078]
图3示意性地展示了可以实施本构思的方法的流程图。
[0079]
该方法参照奶样本进行描述。然而,粪便样本可以以相同的方式处理,其中可能的修改是粪便样本可以取决于其质地或粘度而在其应用于测试表面之前被稀释、溶解或悬浮在比如水等液体中。
[0080]
在步骤200中,启动新的采样操作。在此步骤之前可以例如根据wo2012080275a1的披露内容进行与动物有关的异常检测。这种异常检测然后可以触发奶样本的获取。
[0081]
在步骤201中,输入动物id,例如从动物身上的标签扫描或手动输入。
[0082]
在步骤202中,输入乳头id,例如通过从用户界面上的示意图像中选择而手动输
入。
[0083]
在步骤203中,输入试管id,例如扫描或手动输入。
[0084]
结合步骤203,准备好(比如清洁)乳房,并在试管中收集样本。这些步骤典型地在动物的直接附近执行。
[0085]
典型地使用智能手机或平板电脑形式的用户装置11来执行上述步骤。
[0086]
以下步骤可以在指定区域(比如本地实验室)或在本地控制中心执行。
[0087]
具体而言,将来自试管的奶转移到测试板上,并且将试管id也转移到测试板上,例如通过从试管上撕下带有id的贴纸并将贴纸贴在测试板上,或通过将预先提供的测试板id与试管id相关联。
[0088]
在步骤203之后,测试板可以存放预定时间,比如12小时至48小时、优选地24小时,并且优选地存放在受控环境中,例如在受控温度下。
[0089]
在步骤204中,将样本从储存装置中取出,可以移除设置在测试板上的任何盖子并且将测试板定位在图像捕获支撑件上,之后借助于用户装置11(与之前相同的用户装置,或具有相同功能的另一个用户装置)捕获第一图像并将该第一图像发送到中央处理装置10。
[0090]
在步骤204之前,要用于图像捕获的用户装置可能需要初始化,例如通过输入或扫描测试板id。可替代地,如果当测试板定位在图像捕获支撑件中时测试板id是可见的,则可以在与图像捕获相同的步骤中执行识别和初始化。
[0091]
在步骤205中,图像或图像的受限版本(比如图像的裁剪或掩蔽版本)被发送到中央处理装置10。该图像可以与识别农场、动物和个体乳头的数据以及时间和日期戳一起发送。
[0092]
然后在中央处理装置10中进行分析,其中预先训练的图像分类器算法基于可见光谱图像确定测试板上存在的微生物的类型。图像分类器算法还可以确定置信水平,即表明分析在多大程度上可以被预期为可靠的值。
[0093]
在步骤206中,从中央处理装置10接收结果。结果可以包括当捕获图像时发现存在于测试板上的一种或多种微生物类型的指示,以及所述结果的置信水平的度量。
[0094]
如果结果具有足够的置信水平,则可以在步骤207中将结果例如经由用户装置11呈现给用户。这种呈现可以包括微生物类型的指示和可选地要采取的行动的指示,比如施用何种抗生素。
[0095]
可选地,可以在步骤208中向用户呈现基于测试和其他测试的统计数据。
[0096]
如果结果不具有足够的置信水平(步骤conf?),并且确定应该执行另一个生长周期(步骤rpt?),则可以提示用户将测试板放回储存装置并等待另一预定量的时间,比如12小时至48小时、优选地24小时,并且优选地在受控环境中,例如在受控温度下。
[0097]
在等待之后,可以在步骤204中借助于用户装置11捕获第二图像并在步骤205中将该图像发送到中央处理装置10。
[0098]
在步骤206中,再次从中央处理装置10接收结果。结果可以包括当捕获图像时发现存在于测试板上的一种或多种微生物类型的指示,以及所述结果的置信水平的度量。
[0099]
如果确定结果不具有足够高的置信水平(步骤conf?),并且确定不应再执行生长周期(步骤rpt?),则在步骤209中,可以将第一图像和/或第二图像发送给比如兽医或其他专家等评估者以进行人工评估。这种手动分类可以基于专家用户对测试板的目视检查和/
或通过对板上存在的微生物的化学分析或dna分析。
[0100]
如果结果现在具有足够的置信水平,则可以在步骤210中例如经由用户装置11将结果呈现给用户。这种呈现可以包括微生物类型的指示和可选地要采取的行动的指示,比如施用何种抗生素。
[0101]
在步骤209中进行的人工评估的结果可以在步骤211中被转发到图像分类器15以用于图像分类器的进一步训练。
[0102]
参考图4a至图4b和图5a至图5b,现在将描述图像捕获支撑件30。
[0103]
图像捕获支撑件包括一对竖直构件31、第一水平构件32和第二水平构件33。
[0104]
第一水平构件32用作测试板支撑件并且第二水平构件33用作图像捕获装置支撑件。在展示的示例中,第一水平构件32定位在比第二水平构件33更低的竖直高度处。
[0105]
在展示的示例中,第一水平构件32设置有测试板固持器34,该固持器是专门适于接纳测试板40的固持器装置。优选地,测试板固持器34具有确保测试板40正确定位的竖直支撑表面和边缘。优选地,边缘应确保在至少两个相互正交的方向上的正确位置。在展示的示例中,提供三个边缘,从而确保测试板40在三个方向上的正确定位。
[0106]
边缘可以被设计成使得标准化测试板40紧密地装配在边缘内,没有游隙或游隙很小。
[0107]
可替代地,边缘可以被设计成使得标准化测试板40压入配合在至少一对相对边缘之间。为此,测试板固持器34可以至少部分地由弹性材料形成。
[0108]
如所展示的,第一水平构件的竖直位置可以可调节地附接到竖直构件31。
[0109]
第二水平构件33定位在第一水平构件32上方。在展示的示例中,第二水平构件33设置有固持器装置35,该固持器装置适于接纳呈智能手机形式的用户装置。为此,固持器装置35可以具有边缘351,这些边缘被设计成确保每次将用户装置放置在固持器35中时都将其定位在正确的位置。
[0110]
固持器装置以及因此还有第二水平构件33可以进一步包括窗口352,该窗口被定位并适于使得用户装置可以定位成其用户界面面向上并且其相机面向下、朝向第一水平构件32。
[0111]
固持器装置35可以被设计成使得其边缘可水平移动以使得固持器装置能够紧密地容纳具有不同尺寸和不同相机位置的用户装置。
[0112]
因此,在展示的示例中,测试板40要被定位在第一水平构件32上,测试板的测试表面面向上,并且用户装置要被定位在第二水平构件33上,用户装置的相机面向下、朝向测试板40。
[0113]
一个或多个光源(未示出)可以设置在图像捕获支撑件30上。
[0114]
作为第一示例,向下照明的光源可以设置在第二水平构件33的下侧并且指向测试板固持器34。
[0115]
作为第二示例,向上照明的光源可以设置在测试板固持器34的下侧,以便当测试板定位在测试板固持器34中时提供测试板的背光照明。
[0116]
一个或两个光源可以是具有固定或可调色温的白光源。可替代地,光源可以是能够通过颜色混合提供一系列颜色的可调光源,比如rgb型光源。可以提供rgb和可调白光源的组合。
[0117]
光源可以被配置为由用户装置11控制。例如,可以以预定顺序启用光源以提供图像的前照式和后照式版本。作为另一示例,可以以特定顺序启用光源以提供具有不同光色或色温的图像序列。
[0118]
用户装置与光源之间的通信可以通过比如wifi或蓝牙等短距离射频或通过电缆。
[0119]
光源的电力供应可以来自用户装置或来自单独的电力供应。
[0120]
图像捕获支撑件30可以包括这种光源中的一个或两个。
[0121]
光源可以被设计成提供可见光谱中的光,并且具体地是白光。可选地,光可以是可调白光。
[0122]
参考图5a至图5b,展示了图像捕获支撑件30,其中呈智能手机11的形式的用户装置被接纳在图像捕获装置固持器35中并且测试板40被接纳在测试板固持器34中。
[0123]
图像捕获支撑件30可以适于将图像捕获装置11和测试板40彼此间隔5cm至30cm的量级,优选地10cm至20cm的量级。
[0124]
图6a至图6e示意性地展示了图像捕获支撑件300的另一个实施例,该图像捕获支撑件与图像捕获支撑件30的不同之处在于样本固持器是封围的,以便减少环境光条件对图像捕获过程的影响。
[0125]
就像图像捕获支撑件30一样,图像捕获支撑件300预设竖直构件311a、311b、311c、311d、第一水平构件32和第二水平构件33。第二水平构件33支撑图像捕获装置固持器35,该固持器可以如上所述设计。
[0126]
图像捕获支撑件300具有包围样本固持器以使它免受横向入射光影响的竖直壁312a、312b、312c。竖直壁可以包括一对侧壁312a、312c、前壁312b和后壁(未示出)。这些壁之一可以包括开口313,样本固持器可以通过该开口插入。在展示的示例中,开口313设置在前壁312b中。
[0127]
如所展示的,竖直壁可以形成为组装并附接到竖直构件311a、311b、311c、311d的单独壁。可替代地,竖直壁可以形成为一件。作为又一替代,竖直壁可以提供自支撑体,水平构件32、33附接到该自支撑体。
[0128]
样本固持器340可以设置在可滑动构件320上,该可滑动构件被接纳在滑动机构325中。可滑动构件320可以包括前盖板321、手柄322和样本固持器支撑件340。滑动机构可以包括水平凹槽326,可滑动构件320的边缘被可滑动地接纳在水平凹槽中。
[0129]
光源360可以设置在由壁312a至312c封围的空间内。可以提供反射器361、362、363,用于将来自光源的光朝向样本固持器340反射。反射器可以包括两个或更多个部分361、362、363,这些部分相对于彼此以一定角度延伸。部分361、362、363可以是单独的零件或彼此集成,比如形成为一件。在展示的示例中,反射器形成为板,该板包括平面中央部分362和相对于中央部分362以一定角度延伸的两个平面侧部分361、363,该平面中央部分具有用于图像捕获装置11的光路的开口364。
[0130]
反射器具有反射表面。反射表面可以具有反射颜色(比如白色或银色)的镜面光洁度或哑光光洁度,使得反射光被漫射以获得更均匀的分布。
[0131]
样本固持器300具有与上文披露的样本固持器30相同的基本功能。
[0132]
另外,如下实现测试板40的插入。
[0133]
空的可滑动构件320滑出开口313,之后将测试板40定位在样本固持器340中,并且
可滑动构件320通过开口313滑回。可滑动构件320可以被设计成使得当其完全插入时,样本固持器340相对于图像捕获装置处于预定位置。
[0134]
光源360被启用,使得光被反射器361、362、363反射以提供测试板40的照明。
[0135]
然后如上所述执行图像捕获过程。
[0136]
包括光源360以及可选地反射器361、362、363的封壳与照明装置一起确保对于所有图像捕获一致的光条件。
[0137]
封壳可以但不必完全遮住环境光。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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