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摘要：本发明公开了用于全自动AI镜检分析仪的样本自动装卸方法及装置，涉及图像识别技术领域，所述方法包括：基于机器视觉模块，采用两步法采集样本容器图像并进行识别分析，确定自体特征和空间分布特征。获取装卸机构的传动控制特性，进行控制模块解耦，划分为N个独立且协同的子模块。结合这些子模块，训练样本驱动的灰色决策模型，该模型包括异步的装卸决策单元和过程预测单元。通过交互装卸任务条件，基于样本特征执行装卸动作序列和路径规划，确定自动装卸策略。智能中控系统响应策略，执行装卸操作并同步记录执行数据，以灰色预测分析进行反馈调节。进而达成提高装卸效率，改善装卸准确性与稳定性的技术效果。

主权项：1.用于全自动AI镜检分析仪的样本自动装卸方法，其特征在于，所述方法包括：基于机器视觉模块，根据两步法采集样本容器的图像并进行图像识别分析，确定样本特征，其中，所述样本特征包含自体特征与空间分布特征，所述空间分布特征以镜检分析仪为中心；获取装卸机构的传动控制特性，基于控制要素进行控制模块解耦，确定N个子模块，其中，所述N个子模块相对独立且协同；结合所述N个子模块，进行样本驱动训练灰色决策模型，其中，所述灰色决策模型包含异步的装卸决策单元与过程预测单元；交互装卸任务条件，结合所述样本特征，执行基于所述装卸决策单元的装卸动作序列与路径规划决策，确定自动装卸策略；智能中控系统响应所述自动装卸策略，执行所述样本容器的自动装卸控制，辅助所述机器视觉模块同步记录策略节点的执行数据；结合所述过程预测单元，伴随策略执行过程，基于所述执行数据进行灰色预测分析，进行所述样本容器装卸的反馈调节；其中，所述根据两步法采集样本容器的图像，包括：所述机器视觉模块包含扫描采集器与图像识别器；确定第一采集倍率与第二采集倍率，结合所述机器视觉模块，对所述样本容器进行图像扫描采集与特征识别提取，确定所述样本特征；其中，结合所述机器视觉模块，对所述样本容器进行图像扫描采集与特征识别提取，包括：基于所述第一采集倍率，结合所述扫描采集器对所述样本容器进行低倍率全域快速扫描，确定模糊扫描图像；所述图像识别器识别所述模糊扫描图像，确定所述样本容器的空间分布特征；基于所述空间分布特征，定位样本容器位置，基于所述第二采集倍率，对所述样本容器进行高倍率自动聚焦采集，确定样本扫描图像，结合所述图像识别器识别所述自体特征；集成整合所述空间分布特征与所述自体特征，确定所述样本特征。

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