Cистема и способ выполнения автоматизированного анализа проб воздуха

1. Способ автоматизированного анализа мембранного фильтра, извлеченного из аппаратуры контроля качества воздуха, использованной для сбора взвешенных в воздухе респирабельных волокон, включающий:
захват по меньшей мере одного макроскопического изображения по меньшей мере анализируемой части мембранного фильтра, размещенного и закрепленного на оптически прозрачной подложке;
анализ упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения с использованием методов машинного зрения, в результате чего определяют область подсчета на мембранном фильтре и одну или более исключенных областей внутри области подсчета на мембранном фильтре, при этом исключенные области содержат одно или более из следующего: линии сетки мембранного фильтра, пузырьки воздуха и крупные твердые частицы;
вставка оптически прозрачной подложки, на которой установлена анализируемая часть мембранного фильтра, в предметный столик с роботизированным перемещением по осям XY цифрового фазово-контрастного микроскопа, также включающего датчик изображений, сконфигурированный для захвата изображения в плоскости съемки цифрового фазово-контрастного микроскопа;
захват по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения в каждой из N пробных точек, распределенных по области подсчета на мембранном фильтре, с использованием датчика изображений цифрового фазово-контрастного микроскопа, где N равно по меньшей мере 20, при этом N пробных точек выбирают таким образом, чтобы поле зрения в каждой пробной точке не содержало исключенной области;
анализ упомянутого по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения для каждой из N пробных точек с помощью методов машинного зрения, в результате чего определяют и подсчитывают количество подлежащих учету респирабельных волокон в зоне подсчета внутри поля зрения каждой из пробных точек; и
подсчет и передачу общего количества подлежащих учету волокон, подсчитанных в области подсчета на мембранном фильтре.
2. Способ по п. 1, в котором анализ по меньшей мере одного макроскопического изображения с помощью методов машинного зрения включает также оценку качества анализируемой части мембранного фильтра путем сравнения с заранее заданным набором критериев качества, включающих: определение одного или более надрывов в мембранном фильтре, определение части мембранного фильтра, находящейся вне покровного стекла, определение обесцвечивания мембранного фильтра, а также обнаружение того, что превышено заранее заданное пороговое значение для процентной доли покрытия мембранного фильтра воздушными пузырьками, и завершение способа, если образец не проходит оценку качества.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором захват по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения в каждой из N пробных точек включает:
a) выбор точки внутри области подсчета;
b) определение, включает ли поле зрения исключенную область;
c) если поле зрения включает исключенную область, возвращение к шагу а);
d) если поле зрения не содержит исключенной области, инструктирование предметного столика с роботизированным перемещением по осям XY о переходе в выбранную точку и захват по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения, и увеличение счетчика;
e) возврат к шагу а), если счетчик меньше N, в противном случае завершение шага захвата.
4. Способ по п. 3, в котором шаг выбора точки выполняют случайным образом.
5. Способ по п. 3, в котором анализ упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения включает также формирование двумерной координатной сетки над областью подсчета, при этом шаг выбора точки выполняют, последовательно выбирая точки сетки в двумерной координатной сетке.
6. Способ по любому из предшествующих пунктов, также включающий:
помещение фильтра на предметное стекло с помощью шаблона для помещения образца, расположенного под оптически прозрачной подложкой, который указывает на предпочтительное расположение фильтра;
обработку фильтра, в результате чего получают мембранный фильтр; и
закрепление мембранного фильтра на предметном стекле с использованием покровного стекла.
7. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором анализ упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения включает определение границы предметного стекла и формирование двумерной координатной сетки над предметным стеклом с использованием заранее заданных известных размеров предметного стекла, определение и сохранение координат на сетке для покровного стекла, линий сетки на мембранном фильтре, пузырьков на мембранном фильтре или любых других крупных твердых частиц, включая пыль.
8. Способ по п. 7, в котором захват по меньшей мере одного макроскопического изображения включает захват изображения предметного стекла на сером фоне;
при этом анализ упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения с помощью методов машинного зрения дополнительно включает:
анализ изображения с определением множества опорных точек на предметном стекле, границ мембранного фильтра и множества линий сетки, расположенных на мембранном фильтре внутри области подсчета, с помощью двумерной координатной сетки; и
анализ изображения с определением местоположения воздушных пузырьков внутри области подсчета с помощью двумерной координатной сетки.
9. Способ по п. 7, в котором захват по меньшей мере одного макроскопического изображения включает захват по меньшей мере одного темного изображения предметного стекла на темном фоне и по меньшей мере одного светлого изображения предметного стекла на светлом фоне;
при этом анализ упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения с помощью методов машинного зрения дополнительно включает:
анализ упомянутого по меньшей мере одного светлого изображения, в результате чего определяют множество опорных точек на предметном стекле, границы мембранного фильтра и множество линий сетки, расположенных на мембранном фильтре внутри области подсчета с помощью двумерной координатной сетки, путем применения выявления признаков к упомянутому по меньшей мере одному светлому изображению для выявления признаков предметного стекла, покровного стекла, мембранного фильтра и пересечений линий сетки, при этом выявленные признаки используют для привязки геометрических форм для определения границ покровного стекла, мембранного фильтра и пересечений линий сетки с использованием четырехугольной формы для покровного стекла, дуги окружности для мембранного фильтра и пересекающихся прямых линий для линий сетки;
анализ упомянутого по меньшей мере одного темного изображения для определения местоположения воздушных пузырьков внутри области подсчета с помощью двумерной координатной сетки путем обрезки темного изображения вокруг местоположения мембранного фильтра, регулировки контраста и определения одного или более контуров в контрастно-отрегулированном изображении для идентификации разомкнутых и замкнутых воздушных пузырьков на основе изменений контраста.
10. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором шаг захвата по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения для каждой из N пробных точек включает захват, в каждой пробной точке, набора из Z увеличенных фазово-контрастных изображений, каждое из которых захватывают в различной фокусной плоскости, при этом анализ упомянутого по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения в каждой из N пробных точек включает совмещение Z изображений в наборе из Z увеличенных фазово-контрастных изображений, в результате чего получают единое совмещенное изображение, и при помощи методов машинного зрения выполняют анализ единого совмещенного изображения, чтобы определить и подсчитать количество подлежащих учету волокон в зоне подсчета для поля зрения единого совмещенного изображения.
11. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором метод машинного зрения для определения и подсчета количества подлежащих учету волокон в зоне подсчета внутри поля зрения каждой из пробных точек включает:
определение одной или более областей интереса, при этом каждая из областей интереса включает объект;
применение одного или более классификаторов на основе машинного обучения, обученных на опорном наборе изображений респирабельных волокон, к каждой области интереса, в результате чего определяют одну или более кандидатных областей интереса, которые соответствуют опорным изображениям;
применение геометрического фильтра к каждой кандидатной области интереса для выявления объекта, геометрия которого соответствует респирабельному волокну; и
подсчет количества подлежащих учету респирабельных волокон.
12. Способ по п. 11, в котором респирабельными волокнами и подлежащими учету респирабельными волокнами являются волокна асбеста, при этом применение геометрического фильтра включает применение геометрического фильтра для стандартного волокна асбеста к каждой кандидатной области интереса с использованием критерия фильтрации, который требует, чтобы объект в кандидатной области интереса имел максимальную ширину, меньшую 3 мкм, длину, большую 5 мкм, и отношение длины к ширине, большее 3:1, и который не касается никаких других объектов в кандидатной области интереса, при этом каждый объект, удовлетворяющий критериям фильтрации, подсчитывают как отдельное учитываемое волокно.
13. Способ по п. 12, в котором применение геометрического фильтра включает применение геометрического фильтра для скоплений волокон асбеста к каждой кандидатной области интереса с использованием критерия фильтрации, который требует, чтобы объект в кандидатной области интереса имел максимальную ширину, меньшую 3 мкм, длину, большую 5 мкм, и отношение длины к ширине, большее 3:1, и не касался никаких других объектов с максимальной шириной, определенной как наименьший из двух размеров другого объекта, превышающий 3 мкм, при этом подсчет количества подлежащих учету респирабельных волокон включает подсчет всех индивидуально различимых волокон, или, если индивидуальные волокна неразличимы, учет скопления волокон как одного волокна.
14. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором метод машинного зрения для определения и подсчета количества подлежащих учету волокон в зоне подсчета внутри поля зрения дополнительно включает выполнение оценки качества для поля зрения по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения с использованием набора заранее заданных критериев качества, включающих определение обесцвечивания мембранного фильтра, а также обнаружение того, что превышено заранее заданное пороговое значение для процентной доли покрытия мембранного фильтра скоплениями волокон и/или частиц, и прекращение дальнейшего анализа в текущей пробной точке, если данное поле зрения для по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения не проходит оценку качества.
15. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором N - это количество пробных точек, требуемое официальным стандартом по взятию проб на асбест или официальной рекомендательной запиской от 21 октября 2016 года.
16. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором N имеет значение от 20 до 100, при этом шаг захвата завершают, когда общее количество подлежащих учету волокон подсчитано по меньшей мере в 20 пробных точках.
17. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором каждое из упомянутых одного или более увеличенных фазово-контрастных изображений имеет суммарное увеличение между 40-кратным и 2000-кратным.
18. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором подлежащие учету респирабельные волокна являются волокнами асбеста или синтетическими минеральными волокнами.
19. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором оптически прозрачной подложкой является предметное стекло микроскопа, при этом способ дополнительно включает загрузку множества предметных стекол микроскопа, на каждом из которых закреплена анализируемая часть мембранного фильтра, в автозагрузчик с компьютерным управлением, который сконфигурирован для загрузки и выгрузки предметных стекол микроскопа в предметный столик с роботизированным перемещением по осям XY, при этом вставку предметного стекла микроскопа, на котором закреплена анализируемая часть мембранного фильтра, выполняют с помощью автозагрузчика, и каждое предметное стекло микроскопа включает уникальный идентификатор, при этом способ дополнительно включает захват образа идентификатора, а также выполнение шагов анализа и передачи отчета для каждого загруженного предметного стекла микроскопа, причем в отчете передают также информацию об уникальном идентификаторе предметного стекла микроскопа.
20. Система для автоматизированного анализа мембранного фильтра, извлеченного из аппаратуры контроля качества воздуха, использованной для сбора взвешенных в воздухе респирабельных волокон, включающая:
устройство для формирования изображения образца, включающее:
по меньшей мере один держатель оптически прозрачной подложки для приема оптически прозрачной подложки, которая при использовании содержит анализируемую часть мембранного фильтра;
измерительную цифровую камеру с полем зрения, включающим по меньшей мере анализируемую часть по меньшей мере одного предметного стекла, находящегося в держателе оптически прозрачной подложки;
роботизированную платформу микроскопа, включающую:
фазово-контрастный микроскоп;
предметный столик с моторизованным перемещением по оси XY для приема оптически прозрачной подложки;
привод фокуса с моторизованным перемещением по оси Z;
датчик изображений, расположенный в плоскость съемки и сконфигурированный для захвата по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения; и
по меньшей одно вычислительное устройство, функционально связанное с устройством формирования изображений образца и роботизированной платформой микроскопа, при этом по меньшей мере одно вычислительное устройство включает по меньшей мере один процессор и память, функционально связанную с процессором, и сконфигурировано для выполнения способа по любому из пп. 1-19.
21. Система по п. 20, в которой по меньшей мере одно вычислительное устройство включает локальное вычислительное устройство и по меньшей мере одно удаленное вычислительное устройство, при этом локальное вычислительное устройство либо непосредственно подключено к устройству формирования изображений образца и роботизированной платформе микроскопа, либо подключено к локальной сети, и локальное вычислительное устройство сконфигурировано для выполнения упомянутых шагов захвата и для предоставления захваченного по меньшей мере одного макроскопического изображения, а также по меньшей мере одного увеличенного фазово-контрастного изображения в каждой из N пробных точек, в упомянутое по меньшей мере одно вычислительное устройство по сетевому соединению, при этом удаленное вычислительное устройство сконфигурировано для выполнения упомянутых шагов анализа и формирования отчета.
22. Система по п. 20 или 21, в которой держатель оптически прозрачной подложке в устройстве формирования изображений образца дополнительно включает панель изменения цвета, расположенную в основании держателя оптически прозрачной подложки, используемого для удержания оптически прозрачной подложки, при этом панель изменения цвета имеет темную поверхность для обеспечения темного фона для установленной оптически прозрачной подложки, а также имеет включаемый источник света для обеспечения светлого фона для установленной оптически прозрачной подложки.
23. Система по п. 22, в которой держатель оптически прозрачной подложке в устройстве формирования изображений образца дополнительно включает шаблон размещения образца, расположенный и закрепленный на панели изменения цвета, при помощи которого в держателе оптически прозрачной подложки указывается предпочтительное местоположение мембранного фильтра.
24. Система по любому из пп. 20-23, дополнительно включающая автозагрузчик микроскопа для хранения множества предметных стекол микроскопа, сконфигурированный для загрузки и выгрузки одного или более предметных стекол микроскопа в предметный столик с моторизованным перемещением по осям XY.
25. Устройство для формирования изображения образца, включающее:
по меньшей мере один держатель оптически прозрачной подложки для приема оптически прозрачной подложки, которая при использовании содержит анализируемую часть мембранного фильтра;
измерительную цифровую камеру с полем зрения, включающим по меньшей мере анализируемую часть по меньшей мере одного предметного стекла, находящегося в держателе оптически прозрачной подложки;
по меньшей одно вычислительное устройство, функционально связанное с устройством формирования изображений образца и включающее по меньшей мере один процессор и память, функционально связанную с процессором, при этом вычислительное устройство сконфигурировано:
для захвата по меньшей мере одного макроскопического изображения по меньшей мере анализируемой части мембранного фильтра, размещенного и закрепленного на оптически прозрачной подложке;
для анализа упомянутого по меньшей мере одного макроскопического изображения с использованием методов машинного зрения, в результате чего определяют область подсчета на мембранном фильтре и одну или более исключенных областей внутри области подсчета на мембранном фильтре, при этом исключенные области содержат одно или более из следующего: линии сетки мембранного фильтра, пузырьки воздуха и крупные твердые частицы.
26. Устройство по п. 25, в котором держатель оптически прозрачной подложки дополнительно включает панель изменения цвета, расположенную в основании держателя оптически прозрачной подложки, используемого для удержания оптически прозрачной подложки, при этом панель изменения цвета имеет темную поверхность для обеспечения темного фона для установленной оптически прозрачной подложки, а также имеет включаемый источник света для обеспечения светлого фона для установленной оптически прозрачной подложки.
27. Устройство по п. 25 или 26, в котором держатель оптически прозрачной подложки дополнительно включает шаблон размещения образца, расположенный и закрепленный на панели изменения цвета, при помощи которого в держателе оптически прозрачной подложки указывается предпочтительное местоположение мембранного фильтра.