ПОРТАТИВНОЕ УСТРОЙСТВО РАСПОЗНАВАНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕРЕН ПЫЛЬЦЫ

Полезная модель относится к устройствам для исследования биологических материалов особыми способами, с помощью приборов для подсчета и измерения клеток, распределенных по поверхности, путем сканирования этой поверхности. Прибор полезен в научных исследованиях при классификации зерен пыльцы на микрофотоснимках.
Из уровня техники известен распознаватель образов (RU 2487408 C2, МПК G06K 9/46, G06K 9/62, опубл. 20.01.2012), который содержит память для хранения специфичных для области опорных значений, вычисленных на основе выборок, взятых из информации областей изображения, содержащих части подлежащего распознаванию образа; процессор, выполненный с возможностью разделять принятое изображение на области для взятия выборок от части пикселов каждой области, вычислять опорные значения специфично для области на основе выборок, взятых из информации изображения упомянутых областей сравнивать эти опорные значения с опорными значениями, хранящимися в памяти, и индицировать, что образ распознан, если в принятом изображении обнаружена часть, состоящая из смежных областей, где опорные значения областей соответствуют с достаточной точностью опорным значениям, хранящимся в памяти.
Недостатком известного устройства является его низкая производительность, вследствие применения для вычислений одного процессора.
Наиболее близким техническим решением к заявленной полезной модели и выбранным в качестве прототипа признано устройство для осуществления способа распознавания и измерения диагностических характеристик цитологического препарата (RU 2088922 C1, МПК G01N 33/48, G06K 9/80, опубл. 20.10.2002). Устройство содержит световой микроскоп, манипулятор стекол, телевизионную камеру, контроллер ввода телевизионного сигнала и персональную ЭВМ.
Недостатком устройства является низкая его низкая мобильность, вследствие использования в конструкции устройства персонального компьютера, что в целом ограничивает возможность использования прибора для классификации зерен пыльцы в полевых условиях.
Технической задачей, на решение которой направлена заявленная полезная модель, является расширение функциональных возможностей устройства, за счет выполнения его в виде портативного прибора и обеспечения возможности проведения с его помощью исследований качества зерен пыльцы в полевых условиях.
Указанная задача решена тем, что портативное устройство распознавания и классификации зерен пыльцы содержит корпус, внутри которого размещен блок управления, выполненный на основе микроконтроллера. Микроконтроллер содержит микропроцессорное ядро, соединенное с помощью системной шины с FLASH-памятью программ, SRAM-памятью данных, USB-контроллером, Ethernet-контроллером, модулем LCD-интерфейса, интерфейсом ввода-вывода общего назначения, сгруппированного в восьмиразрядный GPI/O-порт ввода-вывода, и модулем подключения SD-карты. Ethernet-контроллер выполнен с возможностью подключения к персональному компьютеру, к модулю LCD-интерфейса электрически подключен LCD-дисплей, к восьмиразрядному GPI/O-порту ввода-вывода электрически подключена кнопочная клавиатура, а в слот модуля подключения SD-карты вставлена и электрически соединена с модулем SD-карта. Устройство дополнительно содержит оптическое устройство регистрации изображений, электрически подключенное к USB-контроллеру с помощью USB-кабеля.
Положительным техническим результатом, обеспечиваемым раскрытой выше совокупностью конструктивных признаков устройства, является обеспечение возможности проведения автоматизированного анализа снимков микроскопических изображений зерен пыльцы, например меда, в полевых условиях и определения их качества, за счет применения в конструкции прибора блока управления и оптического устройства регистрации изображений.
Конструкция устройства поясняется чертежами, где на фиг. 1 приведена его упрощенная структурная схема. На фиг. 2 приведены исходное (а) и шкалированное (б) увеличенные изображения пыльцы. На фиг. 3 показаны исходный вид пыльцевого зерна (а), а также результаты пороговой бинаризации изображения (б) и бинаризации изображения по методу Оцу (в). На фиг. 4 приведен результат выполнения процедуры бинаризации. На фиг. 5 приведен результат выполнения процедуры нахождения объектов (выделения замкнутого множества точек). На фиг. 6 приведен результат выполнения процедуры нахождения контуров методом Канни. На фиг. 7 приведен результат выполнения процедуры заполнения замкнутых контуров изображения. На фиг. 8 приведены изображения трех типов пыльцевых зерен: первый тип - а), второй тип - б) третий тип - в). На фиг. 9 приведен график теоретического нормального распределения параметра SCO. На фиг. 10 приведены результаты кластеризации пыльцевых зерен, выполненной по алгоритму k-средних: первый тип - а), второй тип - б) третий тип - в).
Портативное устройство распознавания и классификации зерен пыльцы устроено следующим образом.
Его основой служит корпус, внутри которого размещен блок управления, выполненный на основе микроконтроллера 1. Микроконтроллер содержит микропроцессорное ядро 2, соединенное с помощью системной шины 3 с FLASH-памятью программ 4, SRAM-памятью данных 5, USB-контроллером 6, Ethernet-контроллером 7, модулем LCD-интерфейса 8, интерфейсом ввода/вывода общего назначения, сгруппированного в восьмиразрядный GPI/O-порт ввода-вывода 9, и модулем подключения SD-карты 10. Ethernet-контроллер 7 выполнен с возможностью подключения к персональному компьютеру с помощью стандартизированного физического сетевого интерфейса RJ-45, к модулю LCD-интерфейса 8 электрически подключен LCD-дисплей 11, к восьмиразрядному GPI/O-порту ввода-вывода 9 электрически подключена кнопочная клавиатура 12, а в слот модуля подключения SD-карты 10 вставлена и электрически соединена с модулем 10 SD-карта 13. Устройство дополнительно содержит оптическое устройство регистрации изображений, выполненное в виде цифрового USB-микроскопа 14, электрически подключенное к USB-контроллеру 6 с помощью USB-кабеля.
1
1
2
2
3
3
4
4
В качестве микроконтроллера может быть применена микросхема LPC2478, основанная на микропроцессорном ядре ARM7TDMI-S, работающем на частоте 72 МГц. LCD-дисплей 11 может быть выполнен в виде специализированной TFT-панели с диагональю 8,9 см (3,5 дюйма)(3.5" TFT Touch Screen, 3.5" TFT LCD Screen 320×240. WINSTAR. URL: https://www.winstar.com.tw/ products/tft-lcd/module/3 5-touch-screen.html (Дата обращения: 16.10.2018)), разрешением 320×240 точек с глубиной цветности 24 бита, снабженную подсветкой и тачскрином(Тачскрин. Энциклопедия «Викисловарь». URL: https://ru.wiktionary.org/wiki/тачскрин (Дата обращения: 16.10.2018).) (устройством ввода информации, представляющее собой экран, реагирующий на прикосновения к нему). LCD-дисплей 11 целесообразно закрепить на внешней поверхности корпуса устройства, а кнопочная клавиатура 12 может быть выполнена мембранной(Модуль клавиатуры мембранной 16-клавишной (4×4). Умная электроника.рф. URL: https://umnaya-elektronika.ru/moduli/klaviatura-i-knopki-ru/modulklaviaturymembrannoy16klavishnoy/ (Дата обращения: 16.10.2018).), содержать шестнадцать клавиш и подключаться к GPI/O-порту ввода-вывода 9 посредством восьмипроводного шлейфа с разъемом. В качестве цифрового USB-микроскопа может быть применен прибор модели Levenhuk DTX90(Обзор цифрового USB-микроскопа Levenhuk DTX90. Habr.com. URL: https://habr.com/ru/company/ulmart/blog/364055/ (Дата обращения: 16.10.2018).).
Портативное устройство распознавания и классификации зерен пыльцы работает следующим образом.
В условиях полевых исследований пыльцы растений первоначально собирают анализируемый материал и размещают цитологический препарат на предметном столике USB-микроскопа 14. Включают портативное устройство распознавания и с помощью клавиатуры 12 подают команду на выполнение фотографирования образцов с заданным увеличением и разрешением изображений. Управляющее приложение микроскопа Levenhuk DTX90 позволяет делать фотографии в разрешении 1.3, 2, 3 или 5 мегапикселей с разрешениями 1280×960, 1600×1200, 2048×1536 или 2592×1944 точек.
n
5
5
После получения нужного количества цифровых фотографий осуществляют их обработку с помощью программного обеспечения прибора, хранящегося во FLASH-памяти программ 4, с использованием оперативной SRAM-памяти 5 микроконтроллера 1. Процедуры обработки изображений представляют собой реализацию алгоритма кластеризации, основанного на методе k-средних. При этом задачей метода является разделение m наблюдений (из пространства R) на k кластеров, при этом каждое наблюдение относится к тому кластеру, к центру (центроиду) которого оно ближе всего(Метод k-средних. Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод k-средних (Дата обращения: 16.102018).).
Первоначально выполняют шкалирование изображений (фиг. 2а и фиг. 2б), вычисляя при этом порог глобальной бинаризации изображения с использованием метода Оцу (Otsu's method). Для приведенных примеров он составляет graythresh(t_img)=0.4529 [1].
На втором этапе осуществляют адаптивную бинаризацию, получая на выходе списки пикселей, относящихся к объектам и фону, при этом автоматически вычисляется локальный порог бинаризации в отношении каждого пикселя. Поиск нескольких локальных порогов осуществляют по методу Оцу путем минимизации различных вариантов черных и белых пикселей. На фиг. 3 приведено исходное изображение одиночного пыльцевого зерна (фиг. 3а), его изображение после применения бинаризации по методу Оцу (фиг. 3б) и после адаптивной бинаризации с использованием метода Оцу (фиг. 3в). На фиг. 4 приведено изображение полифлорного меда под микроскопом после применения к изображению адаптивной бинаризации. На фиг. 5 приведен результат нахождения объектов на изображении, а именно выделение замкнутого множества формирующих их пикселей. На фиг. 6 приведен результат нахождения контура объектов на изображении методом Канни.
Затем выполняют заполнение замкнутых контуров изображения (фиг. 7) путем создания дискообразного структурного элемента SE=strel('disk', 2) с радиусом R=2, параметром N=4. При значением N больше нуля дискообразный структурный элемент аппроксимируется последовательностью N периодично-линейных структурных элементов [2].
На третьем этапе обработки изображения осуществляют определение площади найденных объектов, их фильтрацию по площади и по форме, а также расчет и анализ статистических информативных параметров полученных выборок.
Анализ параметров включает в себя сравнение выборок интенсивностей для каждого объекта и объекта-эталона, включая нахождение дисперсии D, среднеквадратического отклонения и математического ожидания М выборок значений интенсивностей; фильтрацию по распределению интенсивностей по яркости (высокая медиана) и неоднородности объектов (высокая дисперсия).
MEAN
SCO
На последнем этапе осуществляют выделение пыльцевых зерен, в виде прямоугольных фрагментов изображения, с построением для каждого из них яркостной гистограммы, а также расчетом параметров: площади S, периметра Р, отношения площади к периметру S/P, среднего значения выборки расстояний от центра до каждой точки периметра R, среднеквадратического отклонения выборки расстояний от центра до каждой точки периметра R, среднеквадратического отклонения выборки яркостной гистограммы SCO, среднего значения выборки яркостной гистограммы М (таблица 1).
Для нахождения доверительного интервала (диагностического правила) применяют критерий Шапиро-Уилка, который применим к выборкам порядка 20-25 элементов для каждого из трех основных выделенных типов объектов (фиг. 8).
Реально достигнутый уровень значимости в примере (фиг. 9) превышает 10%, что подтверждает гипотезу о нормальном распределении выборки с вероятностью 70-97%. Для определения доверительного интервала (диагностического правила) применяется правило «трех сигм»: практически все значения нормально распределенной случайной величины лежат в интервале  где σ - среднеквадратическое отклонение, с достоверностью 99,7% (таблица 1).
Дополнительно устройством выполняется автоматическая кластеризация по трем типам зерен с использованием синтезированных фильтров, результаты которой приведены на фиг. 10.
Сфотографированные изображения и результаты их предварительной обработки сохраняются на SD-карте 13 и в лабораторных условиях, при подключении портативного устройства к персональному компьютеру через Ethernet-контроллер 7, могут быть переданы в любую известную систему для статистического анализа данных для их дальнейшей обработки.
Список использованных источников:
1. Otsu, N., «А Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms», IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.9, №1, 1979., pp.62-66.
2. Rein van den Boomgard and Richard van Balen, «Methods for Fast Morphological Image Transforms Using Bitmapped Images», Computer Vision, Graphics, and Image Processing: Graphical Models and Image Processing, vol. 54, no. 3, May 1992, pp. 252-254.