曾周杰,于 雯,仇浩謙,陳文娟,張立紅
(中國石油大學(華東)理學院,山東 青島 266580)
光學顯微技術(shù)對人類探索微觀世界具有重要意義,其在細胞生物學、醫(yī)學、物理學、化學等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)顯微系統(tǒng)主要由光源,透鏡組及光電傳感器等多個部件組成,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,價格昂貴[1]。其中,物鏡是顯微系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán),但因為其固定空間帶寬積,往往無法同時實現(xiàn)高分辨率與大視場成像。以對大面積病理樣本成像為例,需要進行染色、冷凍、切片、掃描和拼接[2]。在此過程中,又需要對多幅小視場圖片進行預(yù)處理,圖像的配準和融合通常存在準確性低、耗時長等問題[3,4]。
近年來,隨著優(yōu)良圖像傳感器和高性能計算機的出現(xiàn),無透鏡成像技術(shù)迅速發(fā)展。該技術(shù)不僅可以克服傳統(tǒng)光學顯微鏡固定分辨率-視場積的限制,無像差,且具有結(jié)構(gòu)簡單,便攜性高和成本低等優(yōu)點[5-8]。目前無透鏡成像技術(shù)分為無透鏡陰影成像[9]、無透鏡熒光成像[10]和無透鏡全息成像[7]三種。其中,無透鏡全息成像因其高分辨率和簡潔的成像流程而具有廣泛應(yīng)用前景。無透鏡全息顯微成像系統(tǒng)通常由光源、樣品臺以及光電探測器組成。成像過程中,光源中的LED光經(jīng)過微孔傳播一段距離后照射至樣本,發(fā)生衍射后的衍射圖案最后被下方的光電傳感器所記錄。計算機根據(jù)光電傳感器所記錄的圖像,利用圖像恢復(fù)算法進行重建,最終得到樣本的再現(xiàn)像。目前常用的重建算法主要有菲涅爾積分法[11]、卷積法[12]、角譜法[13]等。
針對現(xiàn)有無透鏡裝置自動化程度低的缺點,搭建了一套無透鏡智能顯微成像裝置,該系統(tǒng)硬件部分由1W高功率藍光LED光源、直徑為50 μm的精密針孔和單像素尺寸為1.335 μm、2 600萬像素、視場為57.1 mm2的CMOS相機、兩部兩相四線精密步進電機、STM32F4VE單片機、可調(diào)降壓穩(wěn)壓電源模塊和暗箱組成,軟件部分由電腦端上位機組成。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對生物樣品的大視場顯微成像,及對圖像視野的自適應(yīng)智能調(diào)整,具有自動化程度高的優(yōu)點,不僅可用于對生物樣品的大視場顯微成像,還可應(yīng)用于無透鏡成像的教學演示實驗及科普演示實驗。
全息圖像恢復(fù)的主要算法有菲涅耳積分法、卷積法及角譜法。其中,角譜法恢復(fù)過程計算量較小,故選用角譜法進行全息圖的恢復(fù)。
無透鏡智能顯微成像系統(tǒng)原理如圖1所示,微孔與樣品的距離為Z1,樣品與CMOS相機的距離為Z2。利用微孔提高光源相干性,使光源經(jīng)過Z1距離的傳播后,照射到樣品上的光為近似相干光。照射至樣品時,通過樣品的光可分為兩種,一種是經(jīng)過樣品的光,其攜帶樣品部分信息,被稱為物光;另一種是透過玻片,未經(jīng)樣品的光,被稱為參考光。這兩部分光相互干渉,形成的干涉圖案被下方的CMOS相機記錄,并傳入電腦端上位機。
圖1 無透鏡智能顯微成像系統(tǒng)原理圖
(1)
其中,α和β為空間頻譜的方位角。
因此,U與Uo的關(guān)系可表示為:
U=-1{{Uo}Hz}
(2)
對全息圖U進行二維傅立葉變換求出CMOS圖像傳感器平面處的角譜A后,代入波長等參數(shù)并乘以該傳播函數(shù)Hz,即可得到樣品平面處的角譜Ao,對求得的角譜做二維傅立葉變換,即可求得樣品平面處的光場分布Uo。圖像重建流程如圖2所示。
圖2 圖像重建流程圖
圖3為無透鏡智能顯微成像裝置示意圖。
圖3 無透鏡智能顯微成像裝置示意圖
該裝置從上到下依次為無透鏡成像模塊、自適應(yīng)位移臺及可調(diào)降壓穩(wěn)壓電源模塊。
其中,無透鏡成像模塊包括:1 W高功率藍光LED光源、直徑為50 μm的精密針孔和單像素尺寸為1.335 μm、2600萬像素、視場為57.1 mm2的CMOS相機;自適應(yīng)位移臺包括:兩部垂直放置的兩相四線精密步進電機、兩部低熱量步進電機驅(qū)動器和STM32F4VE單片機;可調(diào)降壓穩(wěn)壓電源模塊包括:LM2596S DC-DC直流可調(diào)降壓穩(wěn)壓模塊及1800 mAh3S航模電池。另外,為滿足無透鏡成像需要,本裝置還設(shè)計了配套暗箱。無透鏡智能顯微成像裝置實物圖如圖4所示。
裝置工作時,無透鏡成像模塊中的LED作為光源向下照射樣品,其干涉圖像被樣品下方的CMOS所記錄并傳至電腦端上位機(其界面如圖4所示),電腦端上位機實時顯示CMOS所記錄圖像。當電腦端上位機執(zhí)行成像視野自適應(yīng)調(diào)整操作時,其根據(jù)CMOS所成圖像計算并向STM32F4VE單片機發(fā)送指令。單片機根據(jù)指令控制步進電機運動,從而完成對成像視野的自適應(yīng)調(diào)整。調(diào)整至合適視野后,電腦端上位機可實現(xiàn)當前圖像的實時重建與保存。
圖4 無透鏡智能顯微成像裝置實物圖
圖5 電腦端上位機界面
自適應(yīng)位移臺包括兩部運動方向垂直放置的步進電機、下方的STM32F4VE單片機、兩部低熱量步進電機驅(qū)動器以及可調(diào)降壓穩(wěn)壓模塊,圖6為自適應(yīng)位移臺部分示意圖,圖7為位移臺控制圖。通過兩部運動方向垂直放置的步進電機,CMOS能夠?qū)崿F(xiàn)x-y方向的水平位移。其中,兩部步進電機驅(qū)動器設(shè)置為800細分,精度為1.25 μm每步。
在單片機收到電腦端上位機的指令后,根據(jù)指令中的步數(shù)標志向步進電機驅(qū)動器的脈沖正接口輸出相應(yīng)數(shù)目的脈沖精確控制步進電機的運動步數(shù);根據(jù)指令中的方向標志向步進電機驅(qū)動器的方向負接口輸出對應(yīng)的高低電平控制步進電機運動的方向。步進電機滑塊與CMOS相機固定,從而帶動CMOS相機進行水平位移,實現(xiàn)成像視野的自適應(yīng)智能調(diào)整。
圖6 自適應(yīng)位移臺部分示意圖
圖7 位移臺控制圖
在自適應(yīng)調(diào)整時,首先進行圖像處理。圖像處理過程中,將CMOS相機采集到的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,得到灰度圖像后對灰度圖像進行邊緣識別。邊緣識別使用Prewitt算子,該算子是一種一階微分算子。對于離散的二維圖像,其水平和垂直方向的梯度為:
(3)
因為圖像的離散性,上式可化簡為:
(4)
其中,f(x,y) 代表(x,y)處的灰度值。
根據(jù)上述原理,Prewitt算子利用3×3的梯度模板,對整幅圖像進行梯度運算,在邊緣處,其灰度值變化大,梯度大,從而提取出圖像中的邊緣信息。
邊緣識別后,圖像相當于經(jīng)過二值化處理,數(shù)據(jù)量大大減小,此時顯示的便是樣品的邊緣。對此時圖像邊緣的所有像素點的坐標進行加權(quán)平均:
(5)
其中,fi代表第i個點的灰度值,xi代表第i個點的x坐標,yi代表第i個點的y坐標。
每一個像素點的權(quán)數(shù)為該點的灰度值,最后除以邊緣像素點的個數(shù),從而得到樣品的幾何中心坐標(xc,yc)。圖像處理示意圖如圖8所示。
圖8 圖像處理示意圖
對本裝置所用的CMOS相機,其在上位機顯示畫面的尺寸為1 920×1 080,因此畫面中心的坐標為(960,540)。將所求得的樣品中心坐標(xc,yc)與畫面中心坐標(960,540)作差,可得位移臺步數(shù)為:
(6)
其中stepx,stepy為兩個整數(shù),其絕對值分別代表x及y方向步進電機移動步數(shù),其正負代表x及y方向步進電機移動方向。
得到上述信息后,進行判斷并生成指令,根據(jù)步進電機擺放方式,若stepx>0則x方向位移臺的方向標志為1,反之方向標志為2;若stepy>0則y方向位移臺的方向標志為2,反之方向標志為1。對stepx和stepy取絕對值,若其中有一項大于99 999,則設(shè)置二次位移標志為1,大于99 999的那一項設(shè)置為99 999。若二次位移標志為1,則位移臺完成位移動作后,上述流程將再次重復(fù),直至一次位移便能將樣品幾何中心移至視野中心,從而完成視野的自適應(yīng)調(diào)整。自適應(yīng)算法流程圖如圖9所示。
圖9 自適應(yīng)算法流程圖
指定中心視野調(diào)整模式下,當鼠標點擊上位機界面攝像頭實時畫面視窗某點時,裝置將自動將該點移至視野中央,實現(xiàn)指定中心視野調(diào)整。指定中心視野調(diào)整算法流程圖如圖10所示。
圖10 指定中心視野調(diào)整算法流程圖
該算法首先獲取點擊像素點的坐標(xg,yg),將其與畫面中心坐標(960,540)作差,可得位移臺步數(shù)為:
(7)
其中stepx包含x方向步進電機移動的方向和步數(shù),stepy包含y方向步進電機移動的方向和步數(shù)。
重復(fù)3.2節(jié)中生成指令流程,并向單片機發(fā)送指令,控制位移臺動作,從而將鼠標點擊像素點移至視野中央,實現(xiàn)指定中心的視野調(diào)整。
裝置測試中,選取椴樹莖及水蚤進行成像。椴樹莖和水蚤成像圖像如圖11、12所示。
(a)椴樹莖干涉圖樣
(a)水蚤干涉圖樣
由圖11、12可見,本裝置能夠很好分辨椴樹莖的外形輪廓、內(nèi)部細節(jié)及水蚤胸肢、殼刺等,具有良好成像能力,能夠滿足教學及演示實驗需求。
針對傳統(tǒng)光學顯微鏡固定分辨率-視場積的局限,研究人員提出無透鏡顯微鏡,但現(xiàn)有無透鏡顯微裝置大多結(jié)構(gòu)固定,自動化,智能化程度低。針對以上問題,設(shè)計了一套無透鏡智能顯微成像裝置。測試表明,該裝置不僅可實現(xiàn)大市場較高分辨率顯微成像,且配合自適應(yīng)位移臺能夠?qū)崿F(xiàn)對成像視野的自適應(yīng)調(diào)整,結(jié)構(gòu)簡單,經(jīng)濟效益高,自動化程度高。