[发明专利]一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统及其方法

权利要求书

1.一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，包括光学拍摄系统、温度测量装置及控制系统，其特征在于，所述光学拍摄系统包括镜头、图像传感器和光源，镜头与图像传感器连接，光源用于待测样品的照明；所述温度测量装置包括红外加热模块和温度读取模块；所述控制系统包括数据传输模块、数据处理模块、存储模块、显示模块、电源模块和输入输出模块；所述图像传感器、光源、温度读取模块均与输入输出模块相连；所述温度读取模块和红外加热模块均与数据处理模块相连。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，其特征在于，所述镜头采用单个镜头或组合镜头。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，其特征在于，所述光源采用的是平板光源，利用透射式照明方式，光源产生光之后均匀照射在待测样品上，所述平板光源围绕镜头的轴线均匀分布。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，其特征在于，所述平板光源的表面设有凹槽，用于放置待测样品。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，其特征在于，所述红外加热模块采用红外加热灯。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统，其特征在于，所述温度读取模块采用红外温度传感器。

7.利用如权利要求1所述一种基于图像拍摄分析的高通量生化检测系统的检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)利用红外加热模块对装有样品的生物芯片孔板加热进行生化反应，同时利用温度读取模块读取生物芯片孔板的温度，并将温度数据传输给数据处理模块，数据处理模块根据生物芯片孔板的温度变化调整红外加热模块的工作状态，维持反应温度的恒定；反应完成后，得到带有检测样品浓度信息的生物芯片孔板；

(2)将生物芯片孔板放置于光源表面，打开光源，由镜头对生物芯片孔板进行拍摄，得到生物芯片孔板的原始光学图像；

(3)去除所述原始光学图像中的畸变误差；

(4)使用边缘检测算法，首先识别出步骤(3)得到的图像中的生物芯片孔板的边缘，再对生物芯片孔板中的每个孔洞的边缘进行切分操作，得到每个孔洞的细节图；

(5)分析所述孔洞的细节图，选择一定数量的孔洞作为标准孔洞，另一部分为待测样品孔洞，其中标准孔洞内部的信息点浓度为已知；由于孔洞内部存在多组信息点，设在每个孔洞内的第一排均为标准定位信息点，先找出标准定位信息点的坐标，因为每组信息点的坐标位置相对于标准定位信息点是固定的，因此在确定了标准定位信息点的位置之后就可以确定每个孔洞中剩下信息点的坐标位置；

(6)得到所有信息点的坐标位置后，在信息点的坐标位置上将信息点所在位置的图像挖除，得到去除信息点的图，然后将挖除信息点后的孔洞图重构成根据孔洞周围背景得到的完整背景图，得到一张不包含信息点，只存在背景信息的图片；

(7)利用原始孔洞图与只存在背景信息的图片进行相减，得到标准品孔洞与待测样品孔洞中只包含信息点的灰度信息；统计信息点的灰度信息，并对灰度信息进行放大，得到用于浓度计算的信号值；

(8)利用步骤5中标准孔洞中信息点的浓度与步骤7获得的标准孔洞中信息点的信号值，拟合出相应的信号值-浓度曲线，并根据步骤7得到的待测样品孔洞中信息点的信号值，在曲线上得出该信号值对应的浓度值并存入数据表中储存。

8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，采用基于OpenCV的迭代去畸变算法，通过对拍摄的原始光学图像进行多次迭代，得到去除畸变的图像。

9.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中，边缘检测算法采用基于OpenCV的轮廓识别算法。

10.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述步骤(7)中，利用深度学习算法对孔洞图进行重构。