Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Konfigurieren einer Ablaufsteuerung eines automatisierten Mikroskops, Mittel zur Durchführung eines entsprechenden Verfahrens und ein zur Durchführung des Verfahrens eingerichtetes Mikroskopsystem.

Technischer Hintergrund

Im Zuge von Experimenten in der Mikroskopie ist es häufig erforderlich, eine zu untersuchende Probe nacheinander bzw. sequentiell mit unterschiedlichen Einstellungen und/oder an unterschiedlichen Positionen zu untersuchen sowie entsprechende Ergebnisse zu analysieren und zu bewerten.

Entsprechende Positionen umfassen insbesondere unterschiedliche Positionen in der Ebene eines Mikroskoptischs, auch als x-/y-Positionen bezeichnet, die in automatisierten Mikroskopen durch eine entsprechende motorisierte Verstellung eines Kreuztischs, auch als x-/y-Tisch bezeichnet, angefahren werden können, aber auch unterschiedliche Abstände des Objektivs zum Objekt, auch als y-Positionen bezeichnet, die in derartigen automatisierten Mikroskopen durch eine entsprechende motorisierte Verstellung eines Fokustriebs eingestellt werden können ln jedem Fall können entsprechende unterschiedliche Positionen neben einer automatisierten Einstellung im Rahmen einer sogenannten Ablaufsteuerung auch manuell eingestellt werden. Unter einer „Ablaufsteuerung“ wird hier, wie in der Fachwelt üblich und beispielsweise auch bei F. Tröster, „Regelungs- und Steuerungstechnik für Ingenieure: Band 2: Steuerungstechnik“, De Gruyter, 2015, definiert, eine Steuerung mit einem insbesondere zwangsläufig schrittweisen Ablauf verstanden, bei dem das Weiterschalten von einem Schritt auf den programmgemäß folgenden abhängig von Weiterschaltbedingungen erfolgt. Die Schritte entsprechen dabei typischerweise aufeinander folgenden Zuständen der zu steuernden Einrichtung, im vorliegenden Fall aufeinander folgenden Einstellungen eines automatisierten Mikroskops. Die Weiterschaltbedingungen können von der zu steuernden Einrichtung vorgegeben werden, in welchem Fall man auch von einer prozessgeführten Ablaufsteuerung spricht. Im vorliegenden Fall kann beispielsweise dann, wenn eine Aufnahme eines bestimmten Objektbereichs oder in einer bestimmten Fokuslage vorgenommen wurde, zum nächsten Schritt übergegangen werden. Bei einer zeitgeführten Ablaufsteuerung sind die Weiterschaltbedingungen alleine von der Zeit abhängig. Auch Mischformen sind möglich.

Der Begriff „Objekt“ soll hier breit verstanden werden und sich auf einen beliebigen, in ein Mikroskop einbringbaren und dort untersuchbaren Gegenstand beziehen, der in beliebiger Weise für die Mikroskopie vorbereitet sein kann. Beispielsweise kann es sich um biologische Objekte in Form von Schnitten oder Ausstrichen, aber auch um nichtbiologische natürliche Gegenstände wie Gesteine oder Mineralien sowie künstlich hergestellte Gegenstände wie beispielsweise Wafer handeln. Die vorliegende Erfindung eignet sich grundsätzlich für alle Gebiete der Mikroskopie, die beispielsweise im Auflicht, Durchlicht, mit Beleuchtung und/oder Detektion im sichtbaren Wellenlängenbereich und/oder mit Fluoreszenzbeleuchtung und/oder Fluoreszenzdetektion sowie im Weitfeld oder scannend durchgeführt werden kann.

Um unterschiedliche Mikroskope mittels einer Software richtig ansteuern zu können, benötigt diese Software, wie in der DE 102008016262 B4 angegeben, Informationen über die Gerätekonfiguration der anzusteuernden Mikroskope. Entsprechende Daten können mittels eines automatischen Suchlaufs ermittelt werden, der allerdings nicht immer zu richtigen Ergebnissen führen muss.

Daher wird in dieser Druckschrift in einer Ausgestaltung ein Verfahren vorgeschlagen, bei dem dann, wenn bei der Abfrage der Hardware zur Erkennung von Gerätekomponenten festgestellt wird, dass diese Gerätekomponenten nicht eindeutig erkannt oder ausgeschlossen wurden, der Mikroskopbenutzer nach entsprechenden Information gefragt wird, indem die in Frage kommenden Alternativen zu den Gerätekomponenten beispielsweise in einem Dialogfenster in der Mikroskopsteuersoftware aufgelistet werden und der Mikroskopbenutzer dann entscheiden kann, welche Alternativen anwendbar sind. Dabei können nach einer Entscheidung des Mikroskopbenutzers entweder schon ein Teil der Alternativen ausgeschlossen oder neue Gerätekomponenten zur Liste der verbleibenden Komponenten hinzugefügt werden, so dass dem nach Durchlauf der Konfigurationsdateien eine neue vollständige Gerätekonfiguration für das anzusteuernde Mikroskop erstellt wird.

Die DE 102008016262 B4 schafft damit ein Verfahren, das die grundlegende Konfiguration eines Mikroskops definiert, so dass die Grundlagen für eine spätere Ansteuerung geschaffen sind. Spezifische Einstellungen werden hier nicht vorgenommen. ln der EP 1 697 782 Al sind ebenfalls eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Konfiguration eines Mikroskops beschrieben. Der dortigen Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Einrichtung zum Einlernen und Konfigurieren einzelner Komponenten eines zumindest teilweise automatisierten Mikroskops zu schaffen. Das Stativ des Mikroskops soll dabei in der Lage sein, auf unterschiedliche Mikroskopierverfahren automatisiert zu reagieren.

Zur Lösung dieser Aufgabe wird in der genannten Druckschrift vorgeschlagen, eine Einrichtung zur Konfiguration eines zumindest teilweise automatisierten oder motorisierten Mikroskops bereitzustellen, wobei das Mikroskop mindestens eine konfigurierbare Baugruppe mit mehreren Positionen für unterschiedliche Elemente aufweist, wobei dem Mikroskop ein Computer mit einem Display und mindestens einem Eingabemittel zugeordnet ist, und wobei in dem Computer eine Datenbank implementiert ist, in der alle möglichen und verfügbaren Elemente für die mindestens eine konfigurierbare Baugruppe abgelegt sind.

In dem soeben angesprochenen Verfahren werden für einen Benutzer über ein Benutzerinterface entsprechende Konfigurationseinstellungen vorgenommen, bevor mit dem Mikroskop ein entsprechendes Experiment durchgeführt wird.

Wie beispielsweise in der US 7,593,158 B2 beschrieben, können in einem entsprechenden automatisierten Mikroskop beispielsweise Wellenlängen bzw. Wellenlängenbereiche in Abhängigkeit von einem vorzunehmenden Untersuchungsverfahren eingestellt werden. Hierbei kann auch eine entsprechende automatische Optimierung vorgenommen werden. In der DE 103 61 158 B4 ist ein Mikroskop offenbart, in dem mehrere Baugruppen unter Verwendung eines User-Interface konfiguriert werden können. Die DE 39 33 064 C2 offenbart ein Verfahren, bei dem mittels einer Steuereinrichtung benutzer- und probenspezifische Voreinstellungen eines Mikroskops vorgenommen werden können.

Die DE 102012 219 775 Al schlägt die Erstellung eines Ablaufs zur automatischen Aufnahme von Bildern unter Verwendung einer Aufnahmevorrichtung, z.B. eines Mikroskops, vor. Mittels einer Einstelleinheit soll dabei ein Experimentablauf zur Durchführung eines komplexen Experimentes mit verschiedenen Aufnahmedimensionen (Zeit, Dimension in x-, y- und z-Richtung, Farben und Kontraste, etc.) vor dem Experimentbeginn von dem Benutzer festgelegt werden können, wie sie später dann automatisch abgearbeitet werden. So kann ein Zeitintervall oder die gesamte Aufnahmedauer (oder die Anzahl der Zeitpunkte) einer Zeitserie definiert werden. Es ist auch möglich, mehrere Positionen auf dem Präparat in x-, y- und z-Richtung (räumlich), einen Bereich in x- und y- und/oder z- Richtung, in dem die Probe während der Bildaufnahme abgefahren wird, feste Belichtungszeiten und/oder eine Laser- oder LED-lntensität für verschiedene Aufnahmekanäle zu definieren.

Wie in dieser Druckschrift beansprucht, wird gemäß einem Schritt a) ein Aufnahmeprogramm eingestellt. Gemäß einem Schritt b) wird ein zu überwachender Parameter vorgegeben bzw. ausgewählt. Gemäß Schritt c) können auch Bedingungen hinsichtlich des Parameters und Aktionen in Abhängigkeit von der Erfüllung der Bedingungen vorgegeben werden. Gemäß Schritt c) wird auf dieser Grundlage eine Ablaufsteuerung definiert. Dieses Vorgehen entspricht einer per se bekannten Vordefinition eines Ablaufs von Einstellungen, jedoch erweitert um die Überwachung eines Parameters und entsprechende Reaktionen. Auf diese Weise kann der - aber noch vollständig in herkömmlicher Weise vorgegebene - Ablauf um entsprechende Bedingungen erweitert werden.

Die zitierten Druckschriften offenbaren damit einerseits die Bereitstellung möglichst vollständiger und korrekter Konfigurationsinformationen, die einer automatischen Ansteuerung zugrunde liegen können, und andererseits die Vordefinition eines automatischen Ablaufs, ggf. erweitert durch die Auswertung eines Parameters und eine entsprechende Reaktion hierauf. Die Erstellung des automatischen Ablaufs selbst wird hierdurch jedoch nicht verändert.

Die vorliegende Erfindung stellt sich die Aufgabe, die Konfiguration einer Ablaufsteuerung eines automatisierten Mikroskops einfacher und benutzerfreundlicher zu gestalten und auf diese Weise ein verbessertes automatisiertes Mikroskopsystem zu schaffen.

Offenbarung der Erfindung

Vor diesem Hintergrund schlägt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Konfiguration einer Ablaufsteuerung eines automatisierten Mikroskops mit ansteuerbaren Mikroskopkomponenten, Mittel zur Durchführung eines entsprechenden Verfahrens und ein zur Durchführung des Verfahrens eingerichtetes Mikroskopsystem mit den jeweiligen Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche vor. Ausgestaltungen sind jeweils Gegenstand der abhängigen Patentansprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung.

Bei der Konfiguration automatisierter Mikroskope können beispielsweise vom Bediener Einstellungen von Mikroskopkomponenten oder Einstellsequenzen in Form von Einstellwerten gespeichert werden. Die auf diese Weise gespeicherten Einstellungen können anschließend bei Bedarf durch den Anwender wiederhergestellt werden, wie grundsätzlich bereits unter Bezugnahme auf den Stand der Technik erläutert.

Es ist weiterhin bekannt, alternativ oder zusätzlich zur automatisierten Erstellung von Makros die von dem Anwender getätigten Operationen am Mikroskop aufzuzeichnen und bei Bedarf abzurufen. Desweiteren können Mikroskopoperationen können auch durch eine geeignete Programmiersprache verwaltet und im Zuge einer Ablaufsteuerung durch einen geeigneten Interpreter in entsprechende Aktionen am Mikroskop umgesetzt werden.

Diese bekannten Verfahren weisen jedoch Nachteile auf. Bei der manuellen Speicherung von Einstellungen von Komponenten und deren Abruf kann zwar ggf. ein eingelernter und somit abgespeicherter Zustand wiederhergestellt werden, es ist aber keine Ablaufsteuerung durchführbar. Bei der Erstellung von Makros können zwar komplexere Sequenzen aufgezeichnet und wieder abgerufen werden, es besteht jedoch keine Möglichkeit, den vordefinierten Ablauf durch Benutzerinteraktionen zu beeinflussen, so dass auch falsche Einstellungen entsprechend vorgenommen werden. Die klassische Programmierung deckt zwar alle Freiheitsgrade ab, jedoch sind hier in der Regel ein Erlernen einer Programmiersprache und Grundkenntnisse zur Programmierung nötig. Die vorliegende Erfindung überwindet diese Nachteile dadurch, dass in dem erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahren in einem Lernbetriebsmodus nacheinander jeweils bestimmte, unterschiedlichen Einstellungsdatensätzen entsprechende Anlerneinstellungen von ansteuerbaren Mikroskopkomponenten automatisch oder manuell vorgenommen werden, indem ein Benutzer zumindest einen Teil der Mikroskopkomponenten in Positionen bringt, die jeweils einem bestimmten Probenbereich und/oder einer bestimmten Fokuslage entsprechen, und jeder dieser Positionen einen oder mehrere, mittels der genannten oder beliebiger weiterer Mikroskopkomponenten vorzunehmende Untersuchungsschritte zuweist, und bei dem die Anlerneinstellungen nach der Vornahme der Anlerneinstellungen automatisch oder manuell bewertet werden.

Bei den von dem Benutzer in die genannten Positionen gebrachten Mikroskopkomponenten kann es sich insbesondere um einen Probentisch handeln, der die Probe gegenüber dem Objektiv in X-, Y- und Z-Richtung positioniert, so dass der im Betrachtungsfeld des Objektivs liegende Probenbereich sowohl hinsichtlich seiner lateralen Position als auch seiner Fokusposition festgelegt wird. Es kann sich jedoch auch um beliebige andere Komponenten handeln, die eine derartige Positionierung zulassen. Ist hier davon die Rede, dass der Benutzer die entsprechenden Mikroskopkomponenten "bringt", kann dies eine durch eine direkte Einwirkung (beispielsweise durch manuelle Verstellung an der jeweiligen Komponente) oder eine indirekte Einwirkung (beispielsweise über einen Verstellmechanismus oder mittels Ansteuersignale an Motoren) erfolgen.

Der oder die Untersuchungsschritte, die unter Verwendung derselben oder beliebiger weiterer Mikroskopkomponenten in beliebiger Kombination erfolgen können, handelt es sich beispielsweise um Untersuchungsschritte, die bestimmte Beleuchtungsverfahren (Durchlicht, Auflicht, Fluroeszenzbeleuchtung, Hellfeldbeleuchtung, Dunkelfeldbeleuchtung, Phasenkontrastbeleuchtung usw.) und Beleuchtungsintensitäten (z.B. eine Untersuchung mit geringerer und stärkerer Beleuchtung nacheinander), Beleuchtungsmuster (z.B. Untersuchung mit Fluoreszenzlicht, dann Licht im Sichtbaren, dann mittels eines bestimmtem Beleuchtungsverfahrens, oder beispielsweise in Form einer scannenden Abtastung wie eines Spiralscans) umfassen können. Neben der Beleuchtung kann auch beispielsweise eine Temperatur oder dergleichen geändert werden. Die Erfindung ist durch die Wahl des spezifischen Untersuchungsverfahrens nicht beschränkt. ln Abhängigkeit von dieser Bewertung werden die den Anlerneinstellungen zugehörigen Einstellungsdatensätze jeweils für eine nachfolgende Verwendung in Form einer geeigneten Ablaufsteuerung gespeichert, verworfen und/oder modifiziert. Durch Aneinanderreihen der gespeicherten Anlerneinstellungen können dann komplexe Ablaufsteuerungen definiert werden. Die Ablaufsteuerung gibt eine Verwendung der gespeicherten Einstellungsdatensätze in Form einer Einstellung der Mikroskopkomponenten gemäß den Einstellungsdatensätzen in einem dem Lernbetriebsmodus nachfolgenden Untersuchungsbetriebsmodus vor. Das Aneinanderreihen kann in einer definierten Reihenfolge erfolgen, die entweder von einem Benutzer oder aber vollständig automatisch vorgegeben werden kann.

Die Ablaufsteuerung umfasst insbesondere das Weiterschalten von einem Schritt auf einen programmgemäß folgenden Schritt in Abhängigkeit von Weiterschaltbedingungen in Form eines schrittweisen Ablaufs. Die Schritte entsprechen dabei aufeinander folgenden Einstellungen des Mikroskops gemäß den jeweiligen Einstellungsdatensätzen. Die Weiterschaltbedingungen können im Rahmen einer einer prozessgeführten Ablaufsteuerung vorgegeben werden, beispielsweise aufgrund detektierter Probeneigenschaften oder eines Rückgabewerts, wonach ein voriger Schritt beendet ist. Alternativ oder zusätzlich können in einer zeitgeführten Ablaufsteuerung die Weiterschaltbedingungen alleine auf Grundlage einer verstrichenen Zeit vorgegeben werden. Im Rahmen der vorliegenden Erfindung ist auch eine Mischform einer prozess- und einer zeitgeführten Ablaufsteuerung möglich. Ein „Einstellungsdatensatz“ soll hier eine in geeigneter Weise bereitgestellte, ausgegebene, eingegebene, übertragene oder gespeicherte Dateneinheit sein, die einen oder mehrere Einstellwerte bezüglich einer oder jeweils einer Anlerneinstellung aufweist.

Auf diese Weise schafft die vorliegende Erfindung ein Verfahren, bei dem in einer zeitlichen Abfolge, mittels einer Ablaufsteuerung, die Einstellungsdatensätze in einem sich an den Lernbetriebsmodus anschließenden

Untersuchungsbetriebsmodus nacheinander in Einstellungen von bestimmten Mikroskopkomponenten und eine Untersuchung mit zugehörigen Untersuchungsschritten umgesetzt werden können. Im Gegensatz zu einer manuellen Definition über Einstellwerte braucht der Benutzer dabei im Rahmen der vorliegenden Erfindung die beispielsweise numerisch bzw. in Form von Stellwerten vorliegenden und intern weiterhin auf diese Weise verwendeten Einstellwerte nicht im Detail zu kennen, sondern er muss lediglich entsprechende Einstellungen vornehmen, beispielsweise einen Mikroskoptisch führen, ein Objektiv wechseln, eine Beleuchtungshelligkeit und/oder eine Lichtfarbe wählen und/oder den Fokustrieb verstellen. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst, dass entsprechende, diesen Anlerneinstellungen entsprechende Werte in den jeweiligen Einstellungsdatensätze zu speichern, so dass diese in einer durch ein Mikroskopsystem bzw. eine entsprechende Steuereinheit oder einen Computer auswertbaren und verwendbaren Form bereitstehen und insbesondere zu entsprechenden Einstellungen bestimmte Untersuchungsmodi definieren.

Im Gegensatz zu Verfahren der Makroprogrammierung ermöglicht die vorliegende Erfindung es, durch die automatische oder manuelle Bewertung von den jeweiligen Anlerneinstellungen zugehörigen Einstellungsdatensätzen nur gültige bzw. vorteilhafte Einstellungsdatensätze für die nachfolgende Verwendung vorzuhalten bzw. diese für die nachfolgende Verwendung ggf. noch zu modifizieren. Falls die jeweiligen Einstellungsdatensätze und die damit erzielten Anlerneinstellungen unbrauchbar sind, können diese verworfen werden und eine neue Anlerneinstellung kann, beispielsweise an gleicher oder unterschiedlicher Stelle des Objekts und/oder mit gleichen oder anderen Einstellungen des Mikroskops, vorgenommen werden.

Besonders vorteilhaft ist, wenn der Untersuchungsbetriebsmodus einen oder mehrere Akquisitionsschritte umfasst, in dem oder denen der eine oder die mehreren Untersuchungsschritte in den jeweiligen Probenbereichen und/oder mit den jeweiligen Fokuslagen vorgenommen werden, wobei mittels des einen oder der mehreren Akquisitionsschritte Bilddaten erhalten und gespeichert werden. Die Bilddaten sind dabei durch die bereits zuvor vorgenommene Bewertung insbesondere optimiert.

Vorteilhafterweise werden die in dem einen oder in den mehreren Akquisitionsschritten erhaltenen und gespeicherten Bilddaten in einem oder mehreren Auswertungsschritten einer Bildanalyse unterworfen, die insbesondere auch mit Informationen bezüglich der Positionen und/oder der durchgeführten Untersuchungsschritte arbeitet. Auf diese Weise kann eine gezielte und dem Untersuchungsverfahren entsprechende Auswertung weitgehend automatisch in der Ablaufsteuerung vorgenommen werden.

Die Durchführung des einen oder der mehreren Auswertungsschritte kann dabei als Reaktion auf eine Benutzereingabe oder automatisch eingeleitet werden, so dass entweder ein Benutzer bei Bedarf entsprechend ausgewertete Daten generieren kann oder das Verfahren vollständig automatisch durchgeführt werden kann. Alternativ oder zusätzlich kann in dem einen oder den mehreren Auswertungsschritte eine Benutzereingabe ausgewertet werden, die beispielsweise Zusatzinformationen bereitstellt.

Die Einstellungsdatensätze bzw. die unterschiedlichen Anlerneinstellungen können sich im Rahmen der vorliegenden Erfindung, wie bereits zuvor mehrfach erwähnt auf beliebige Komponenten eines Mikroskops bzw. Mikroskopsystems beziehen. Ein entsprechendes Mikroskop bzw. Mikroskopsystem umfasst solche Komponenten beispielsweise in Form einer oder mehrfacher konfigurierbaren Baugruppe, die ein oder mehrere unterschiedliche Elemente aufweisen kann, die mittels entsprechender Einstellwerte in den im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätzen in unterschiedliche Positionen bringbar sind, beispielsweise mittels geeigneter Schrittmotoren oder anderer elektromechanischer Aktoren. Entsprechendes gilt für die Untersuchungsschritte, die den jeweiligen Positionen in der Ablaufsteuerung zugeordnet werden können. Dem Mikroskop bzw. Mikroskopsystem kann ein Computer, der mit einem Display und mindestens einem Eingabemittel ausgestattet ist, zugeordnet sein.

Entsprechende Komponenten können dabei beispielsweise einen motorisierten Tubus und/oder eine motorisiert verstellbare Auflichtachse, einen motorisierten Objektivrevolver, einen motorisierten z-Antrieb für die Fokuseinstellung einen motorisierten Kreuzisch, mindestens eine Beleuchtungseinrichtung für die Auflicht- oder Durchlichtbeleuchtung, und/oder einen Kondensor sowie eine Vielzahl von Bedienknöpfen oder beliebige Kombinationen der genannten Komponenten umfassen.

Wie erwähnt, werden in dem erfindungsgemäßen Verfahren in dem Lernbetriebsmodus nacheinander bestimmte, jeweils nacheinander unterschiedlichen Einstellungsdatensätzen entsprechende Anlerneinstellungen von Mikroskopkomponenten automatisch oder manuell vorgenommen und nach der Vornahme insbesondere automatisch oder manuell bewertet. Die automatische Bewertung kann dabei beispielsweise durch eine optische Beurteilung eines erhaltenen Mikroskopbilds vorgenommen werden, aber auch beispielsweise durch eine entsprechende Bildverarbeitung. Es können dabei insbesondere Schärfe-, Kontrast-, Helligkeits- und/oder Farbwerte oder andere Bildeigenschaften, beispielsweise auch in Form eines entsprechenden Bildvergleichs mit zuvor oder anschließend erhaltenen Bildern, beurteilt werden. Entsprechen diese bestimmten Erwartungswerten, die beispielsweise in Form von entsprechenden Schwellwerten elektronisch hinterlegt sein können, können die den Anlerneinstellungen zugehörigen Einstellungsdatensätze für die nachfolgende Verwendung gespeichert, anderenfalls können sie verworfen und/oder nach Möglichkeit in geeigneter Weise für die nachfolgende Verwendung oder für eine modifizierte Einstellung von Anlerneinstellungen modifiziert werden.

Die vorliegende Erfindung umfasst, wie erwähnt, dass ein Benutzer bestimmte oder alle Mikroskopkomponenten zur Vornahme der Anlerneinstellungen in bestimmte Positionen bringt bzw. an bestimmte Positionen führt, wobei dies umfassen kann, dass er oder sie Komponenten wie beispielsweise an einem automatisiert ansteuerbaren Filterrad oder anderen automatisiert ansteuerbaren Verstelleinrichtungen angebrachte Filter, Prismen, Strahlteiler oder dergleichen, aber auch beispielsweise Objektive einem automatisiert ansteuerbaren, motorisierten Objektivrevolver in den Beleuchtungs- oder Beobachtungsstrahlengang schwenkt oder eine Helligkeitseinstellung vornimmt.

Der Benutzer oder ein entsprechend automatisiertes Mikroskop bzw. Mikroskopsystem nimmt hieraufhin eine Bewertung der auf diese Weise vorgenommenen Anlerneinstellungen anhand der erwähnten Kriterien vor. Je nach dem Ergebnis dieser Bewertung kann durch eine entsprechende manuelle oder automatisierte Bestätigung sichergestellt werden, dass sich das Mikroskop bzw. Mikroskopsystem die für die entsprechenden Anlerneinstellungen verwendeten, aber vom Benutzer nicht direkt eingegebenen bzw. in einer Datei hinterlegten Einstellwerte in entsprechenden Einstellungsdatensätzen „merkt“, so dass diese für den nachfolgenden Untersuchungsbetriebsmodus verfügbar sind. Der nachfolgende Untersuchungsbetriebsmodus kann die einzelnen Einstellungsdatensätze verwenden, insbesondere in Form einer zumindest teilweise automatisierten Ablaufsteuerung, die aber selbstverständlich beliebige Benutzerinteraktionsmöglichkeiten bieten kann, beispielsweise zum Anhalten oder modifizierten Ablaufenlassen einer entsprechenden Sequenz und/oder zur Veränderung von Einstellwerten. Auf diese Weise kann im Rahmen der vorliegenden Erfindung ein besonders flexibles Verfahren geschaffen werden.

Die vorliegende Erfindung erstreckt sich auch auf ein Mikroskopsystem mit einem Mikroskop und einer Steuereinrichtung, die dafür eingerichtet ist, das Mikroskop in einem Lernbetriebsmodus und in einem Untersuchungsbetriebsmodus zu betreiben, wobei das Mikroskopsystem in dem Lernbetriebsmodus dafür eingerichtet ist, nacheinander bestimmte, jeweils nacheinander unterschiedlichen Einstellungsdatensätzen entsprechende Anlerneinstellungen von Mikroskopkomponenten automatisch oder manuell vorzunehmen, indem ein Benutzer zumindest einen Teil der Mikroskopkomponenten in Positionen bringt, die jeweils einem bestimmten Probenbereich und/oder einer bestimmten Fokuslage entsprechen, und jeder dieser Positionen einen oder mehrere, mittels der oder weiterer Mikroskopkomponenten (2-53) vorzunehmende Untersuchungsschritte zuweist, und die Anlerneinstellungen nach der Vornahme automatisch oder manuell zu bewerten, sowie in Abhängigkeit von der Bewertung die den Anlerneinstellungen zugehörigen Einstellungsdatensätze jeweils für eine nachfolgende Verwendung in einer Ablaufsteuerung zu speichern, zu verwerfen und/oder zu modifizieren, wobei die Ablaufsteuerung zur Verwendung der gespeicherten Einstellungsdatensätze in Form einer Vorgabe einer Einstellung der Mikroskopkomponenten gemäß den Einstellungsdatensätzen in einem dem Lernbetriebsmodus nachfolgenden Untersuchungsbetriebsmodus eingerichtet ist.

Wie erwähnt, kann die vorliegende Erfindung unter Verwendung unterschiedlichster Mikroskopierverfahren und entsprechend eingerichteter Mikroskope realisiert werden, beispielsweise unter Verwendung von Auflicht-, Durchlicht-, Lichtblatt-, (Laser-)Scan- oder Fluoreszenzmikroskopen. Je komplexer entsprechende Mikroskope aufgebaut sind, in desto größerem Umfang profitieren sie von den hier vorgeschlagenen Maßnahmen. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner eine Steuereinheit für ein Mikroskop bzw. Mikroskopsystem, die zur Durchführung eines Verfahrens eingerichtet sein kann, wie es zuvor in unterschiedlichen Ausgestaltungen erläutert wurde. Auf die entsprechenden Erläuterungen wird daher hier ausdrücklich verwiesen. Dies gilt auch für das vorgeschlagene Computerprogramm bzw. ein entsprechendes, auf einem Datenträger oder einem Server oder dergleichen gespeichertes Computerprogrammprodukt.

Einige oder alle Verfahrensschritte können dabei im Rahmen der Erfindung durch (oder unter Verwendung) einer Hardwarevorrichtung ausgeführt werden, beispielsweise umfassend einen Prozessor, einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung. In einigen Ausführungsbeispielen können ein oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch eine solche Vorrichtung ausgeführt werden.

Abhängig von bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder Software implementiert werden. Die Implementierung kann mit einem nicht-flüchtigen Speichermedium wie beispielsweise einer Diskette, einer DVD, einer Blu-Ray-Disc, einer CD, einem ROM, einem PROM und EPROM, einem EEPROM oder einem FLASH-Speicher, durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einem programmierbaren Computersystem so Zusammenwirken (oder Zusammenwirken können), dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird. Daher kann das Speichermedium computerlesbar sein.

Einige Ausführungsbeispiele umfassen einen Datenträger mit elektronisch lesbaren Steuersignalen, die mit einem programmierbaren Computersystem Zusammenwirken können, so dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird. Im Allgemeinen können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert werden, wobei der Programmcode für die Ausführung eines der Verfahren wirksam ist, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer läuft. Der Programmcode kann beispielsweise auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert werden.

Weitere Ausführungsbeispiele umfassen das Computerprogramm zur Durchführung eines der beschriebenen Verfahren, das auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist.

Mit anderen Worten ist eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung daher ein Computerprogramm mit einem Programmcode zur Durchführung eines der hierin beschriebenen Verfahren, wenn das Computerprogramm auf einem Computer läuft.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist daher ein Speichermedium (oder ein Datenträger oder ein computerlesbares Medium), das ein darauf gespeichertes Computerprogramm zum Ausführen eines der hierin beschriebenen Verfahren umfasst, wenn es von einem Prozessor ausgeführt wird. Der Datenträger, das digitale Speichermedium oder das aufgezeichnete Medium sind in der Regel greifbar und/oder nicht übergangslos. Ein weiteres Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist eine Vorrichtung, wie hierin beschrieben, die einen Prozessor und das Speichermedium umfasst.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung ist daher ein Datenstrom oder eine Signalfolge, die das Computerprogramm zur Durchführung eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt. Der Datenstrom oder die Signalfolge kann beispielsweise so konfiguriert werden, dass sie über eine

Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet, übertragen werden. Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst ein Verarbeitungsmittel, zum Beispiel einen Computer, eine Steuereinheit oder eine programmierbare Logikvorrichtung, das konfiguriert oder angepasst ist, um eines der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung umfasst einen Computer, auf dem das Computerprogramm zum Ausführen eines der hierin beschriebenen Verfahrens bzw. beliebiger Ausgestaltungen hiervon installiert ist.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel gemäß der vorliegenden Erfindung umfasst eine Vorrichtung oder ein System, das konfiguriert ist, um (zum Beispiel elektronisch oder optisch) ein Computerprogramm zum Ausführen eines der hierin beschriebenen Verfahren an einen Empfänger zu übertragen. Der Empfänger kann beispielsweise ein Computer, eine mobile Vorrichtung, eine Speichervorrichtung oder dergleichen sein. Die Vorrichtung oder das System kann beispielsweise einen Dateiserver zum Übertragen des Computerprogramms an den Empfänger umfassen. ln einigen Ausführungsbeispielen der Erfindung kann eine programmierbare logische Vorrichtung (z.B. eine feldprogrammierbare Gatteranordnung, FPGA) verwendet werden, um einige oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen ln einigen Ausführungsbeispielen kann eine feldprogrammierbare Gatteranordnung mit einem Mikroprozessor Zusammenarbeiten, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Im Allgemeinen werden die Verfahren vorzugsweise von jedem Hardwaregerät durchgeführt.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung können auf dem Verwenden eines Maschinenlernmodells oder Maschinenlern-Algorithmus basieren. Hiervon kann insbesondere die erfindungsgemäß vorgenommene Bewertung betroffen sein. Maschinelles Lernen kann sich auf Algorithmen und statistische Modelle beziehen, die Computersysteme verwenden können, um eine bestimmte Aufgabe ohne Verwendung expliziter Anweisungen auszuführen, anstatt sich auf Modelle und Interferenz zu verlassen.

Beim maschinellen Lernen kann beispielsweise anstatt einer auf Regeln basierenden Transformation von Daten, eine Transformation von Daten verwendet werden, die aus einer Analyse von Verlaufs- und/oder Trainingsdaten hergeleitet werden kann. Beispielsweise kann der Inhalt von Bildern unter Verwendung eines Maschinenlernmodells oder unter Verwendung eines Maschinenlernalgorithmus analysiert und damit die erfindungsgemäße Bewertung vorgenommen werden.

Damit das Maschinenlernmodell beispielsweise den Inhalt eines Bildes analysieren kann, kann das Maschinenlernmodell unter Verwendung von Trainingsbildern als Eingabe und Trainingsinhaltsinformation als Ausgabe trainiert werden. Durch Trainieren des Maschinenlernmodells mit einer großen Anzahl von Trainingsbildern und/oder Trainingssequenzen (z.B. Wörtern oder Sätzen) und zugeordneter Trainingsinhaltsinformation (z.B. Kennzeichnungen oder Anmerkungen) „lernt“ das Maschinenlernmodell, den Inhalt der Bilder zu erkennen, sodass der Inhalt von Bildern, die in den Trainingsdaten nicht umfasst sind, unter Verwendung des Maschinenlernmodells erkannt werden kann. Das gleiche Prinzip kann für andere Arten von Sensordaten ebenfalls verwendet werden: Durch Trainieren eines Maschinenlernmodells unter Verwendung von Trainingssensordaten und einer erwünschten Ausgabe „lernt“ das Maschinenlernmodell eine Umwandlung zwischen den Sensordaten und der Ausgabe, was verwendet werden kann, um eine Ausgabe basierend auf an das Maschinenlernmodell bereitgestellten Nichttrainings-Sensordaten bereitzustellen. Die bereitgestellten Daten (z.B. Sensordaten, Metadaten und/oder Bilddaten) können vorverarbeitet werden, um einen Merkmalsvektor zu erhalten, welcher als Eingang für das Maschinenlernmodell verwendet wird. Maschinenlernmodelle können unter Verwendung von Trainingseingabedaten trainiert werden. Die oben angeführten Beispiele verwenden ein Trainingsverfahren, das „Supervised Learning“ genannt wird. Beim Supervised Learning wird das Maschinenlernmodell unter Verwendung einer Mehrzahl von Trainingsabtastwerten trainiert, wobei jeder Abtastwert eine Mehrzahl von Eingab edatenwerten und eine Mehrzahl von erwünschten Ausgabewerten, d.h. jedem Trainingsabtastwert ist ein erwünschter Ausgabewert zugeordnet, umfassen kann. Durch Angeben sowohl von Trainingsabtastwerten als auch erwünschten Ausgabewerten „lernt“ das Maschinenlernmodell, welcher Ausgabewert basierend auf einem Eingabeabtastwert, der ähnlich zu den während des Trainings bereitgestellten Abtastwerten ist, bereitzustellen ist. Neben dem Supervised Learning kann auch Semi-Supervised Learning verwendet werden. Beim Semi-Supervised Learning fehlt einigen der Trainingsabtastwerte ein erwünschter Ausgabewert. Supervised Learning kann auf einem Supervised- Learning-Algorithmus basieren (z.B. einem Klassifizierungsalgorithmus, einem Regressionsalgorithmus oder einem Ähnlichkeitslernen-Algorithmus). Klassifizierungsalgorithmen können verwendet werden, wenn die Ausgaben auf eine begrenzte Menge von Werten (kategorische Variablen) beschränkt sind, d. h. die Eingabe ist als einer aus dem begrenzten Satz von Werten klassifiziert. Regressionsalgorithmen können verwendet werden, wenn die Ausgaben irgendeinen Zahlenwert (innerhalb eines Bereichs) ausweisen. Ähnlichkeitslernenalgorithmen können sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsalgorithmen ähnlich sein, basieren aber auf dem Lernen aus Beispielen unter Verwendung einer Ähnlichkeitsfunktion, die misst, wie ähnlich oder verwandt zwei Objekte sind. Neben dem Supervised Learning oder Semi- Supervised Learning kann Unsupervised Learning verwendet werden, um das Maschinenlernmodell zu trainieren. Beim Unsupervised Learning werden möglicherweise (nur) Eingabedaten bereitgestellt und ein Unsupervised-Learning- Algorithmus kann verwendet werden, um eine Struktur in den Eingabedaten zu finden (z.B. durch Gruppieren oder Clustern der Eingabedaten, Finden von Gemeinsamkeiten in den Daten). Clustern ist die Zuweisung von Eingabedaten, die eine Mehrzahl von Eingabewerten umfassen, in Teilmengen (Cluster), sodass Eingabewerte innerhalb desselben Clusters gemäß einem oder mehreren (vordefinierten) Ähnlichkeitskriterien ähnlich sind, während sie Eingabewerten, die in anderen Clustern umfasst sind, unähnlich sind.

Verstärkendes Lernen ist eine dritte Gruppe von Maschinenlernalgorithmen. Anders ausgedrückt kann verstärkendes Lernen verwendet werden, um das verwendete Maschinenlernmodell zu trainieren. Beim verstärkenden Lernen werden ein oder mehrere Softwareakteure (sogenannte „Software Agents“) trainiert, um Handlungen in einer Umgebung vorzunehmen. Basierend auf den vorgenommenen Handlungen wird eine Belohnung berechnet. Verstärkendes Lernen basiert auf dem Trainieren des einen oder der mehreren Software Agents, um die Handlungen auszuwählen, derart, dass die kumulative Belohnung erhöht wird, was zu Software Agents führt, die in der Aufgabe, die ihnen gegeben wird, besser werden (wie durch steigende Belohnungen nachgewiesen).

Ferner können einige Techniken auf einige der Maschinenlernalgorithmen angewandt werden. Zum Beispiel kann Feature Learning verwendet werden. Anders ausgedrückt kann das Maschinenlernmodell zumindest teilweise unter Verwendung von Feature Learning trainiert werden, und/oder der Maschinenlern- Algorithmus kann eine Feature-Learning-Komponente umfassen. Feature- Learning-Algorithmen, die Representation-Learning-Algorithmen genannt werden, können die Information in ihrer Eingabe erhalten, sie aber derart transformieren, dass sie nützlich wird, häufig als Vorverarbeitungsstufe vor dem Ausführen der Klassifizierung oder dem Vorhersagen. Feature Learning kann beispielsweise auf einer Hauptkomponenten-Analyse oder Cluster-Analyse basieren.

Bei einigen Beispielen kann eine Anomaliedetektion (d. h. Ausreißerdetektion) verwendet werden, die darauf abzielt, eine Identifizierung von Eingabewerten bereitzustellen, die Verdacht erregen, da sie sich erheblich von der Mehrheit von Eingabe- und Trainingsdaten unterscheiden. Anders ausgedrückt, kann das Maschinenlernmodell zumindest teilweise unter Verwendung von Anomaliedetektion trainiert werden, und/oder der Maschinenlernalgorithmus kann eine Anomaliedetektionskomponente umfassen.

Bei einigen Beispielen kann der Maschinenlernalgorithmus einen Entscheidungsbaum als Vorhersagemodell verwenden. Anders ausgedrückt, das Maschinenlernmodell kann auf einem Entscheidungsbaum basieren. Bei einem Entscheidungsbaum können die Beobachtungen zu einem Gegenstand (z.B. einer Menge von Eingab ewerten) durch die Zweige des Entscheidungsbaums dargestellt werden, und ein Ausgab ewert, der dem Gegenstand entspricht, kann durch die Blätter des Entscheidungsbaums dargestellt werden. Entscheidungsbäume können sowohl diskrete als auch fortlaufende Werte als Ausgabewerte unterstützen. Wenn diskrete Werte verwendet werden, kann der Entscheidungsbaum als Klassifizierungsbaum bezeichnet werden, wenn fortlaufende Werte verwendet werden, kann der Entscheidungsbaum dagegen als Regressionsbaum bezeichnet werden.

Assoziationsregeln sind eine weitere Technik, die bei Maschinenlernalgorithmen verwendet werden kann. Anders ausgedrückt kann das Maschinenlernmodell auf einer oder mehreren Assoziationsregeln basieren. Assoziationsregeln werden erstellt, indem Verhältnisse zwischen Variablen bei großen Datenmengen identifiziert werden. Der Maschinenlernalgorithmus kann eine oder mehrere Verhältnisregeln identifizieren und/oder nutzen, die das Wissen darstellen, dass aus den Daten hergeleitet ist. Die Regeln können z.B. verwendet werden, um das Wissen zu speichern, zu manipulieren oder anzuwenden.

Maschinenlernalgorithmen basieren normalerweise auf einem Maschinenlernmodell. Anders ausgedrückt kann der Begriff „Maschinenlernalgorithmus“ einen Satz von Anweisungen bezeichnen, die verwendet werden können, um ein Maschinenlernmodell zu erstellen, zu trainieren oder zu verwenden. Der Begriff „Maschinenlernmodell“ kann eine Datenstruktur und/oder einen Satz von Regeln bezeichnen, die/der das erlernte Wissen darstellt (z.B. basierend auf dem durch den Maschinenlernalgorithmus ausgeführten Training). Bei Ausführungsbeispielen kann die Verwendung eines Maschinenlernalgorithmus die Verwendung eines zugrundeliegenden Maschinenlernmodells (oder einer Mehrzahl von zugrundeliegenden Maschinenlernmodellen) implizieren. Die Verwendung eines Maschinenlernmodells kann implizieren, dass das Maschinenlernmodell und/oder die Datenstruktur/der Satz von Regeln, welche das Maschinenlernmodell ist/sind, durch einen Maschinenlernalgorithmus trainiert wird.

Beispielsweise kann das Maschinenlernmodell ein künstliches neuronales Netz (ANN; artificial neural network) sein. ANN sind Systeme, die durch biologische neuronale Netze inspiriert sind, wie sie in einer Netzhaut oder einem Gehirn zu finden sind. ANN umfassen eine Mehrzahl von zwischenverbundenen Knoten und eine Mehrzahl von Verbindungen, sogenannte Kanten (edges), zwischen den Knoten. Es gibt normalerweise drei Knotentypen, Eingabeknoten, die Eingabewerte empfangen, versteckte Knoten, die (nur) mit anderen Knoten verbunden sind, und Ausgabeknoten, die Ausgabewerte bereitstellen. Jeder Knoten kann ein künstliches Neuron darstellen. Jede Kante kann Information senden, von einem Knoten zum anderen. Die Ausgabe eines Knoten kann als eine (nichtlineare) Funktion der Eingaben definiert sein (z.B. der Summe seiner Eingaben). Die Eingaben eines Knoten können in der Funktion basierend auf einem „Gewicht“ der Kante oder des Knoten, der die Eingabe bereitstellt, verwendet werden. Das Gewicht von Knoten und/oder von Kanten kann in dem Lernprozess angepasst werden. Anders ausgedrückt, das Training eines künstlichen neuronalen Netzes kann ein Anpassen der Gewichte der Knoten und/oder Kanten des künstlichen neuronalen Netzes umfassen, d. h. um eine erwünschte Ausgabe für eine bestimmte Eingabe zu erreichen.

Alternativ kann das Maschinenlernmodell eine Support-Vector-Machine, ein Random-Forest-Modell oder ein Gradient-Boosting-Modell sein. Support-Vector- Machines (d. h. Stützvektornetze) sind Supervised-Learning-Modelle mit zugeordneten Lernalgorithmen, die verwendet werden können, um Daten zu analysieren (z.B. in einer Klassifizierungs- oder Regressionsanalyse). Support- Vector-Machines können durch Bereitstellen einer Eingabe mit einer Mehrzahl von Trainingseingabewerten, die zu einer von zwei Kategorien gehören, trainiert werden. Die Support-Vector-Machine kann trainiert werden, um einer der beiden Kategorien einen neuen Eingabewert zuzuweisen. Alternativ kann das Maschinenlernmodell ein bayessches Netz sein, das ein probabilistisches, gerichtetes, azyklisches graphisches Modell ist. Ein bayessches Netz kann einen Satz von Zufallsvariablen und ihre bedingten Abhängigkeiten unter Verwendung eines gerichteten azyklischen Graphen darstellen. Alternativ kann im Rahmen der vorliegenden Erfindung das Maschinenlernmodell auf einem genetischen Algorithmus basieren, der ein Suchalgorithmus und heuristische Technik ist, die den Prozess der natürlichen Selektion imitiert.

Der Begriff „und/oder“, sofern zuvor verwendet, umfasst alle Kombinationen eines oder mehrerer der zugehörigen aufgeführten Elemente.

Obwohl einige Aspekte der vorliegenden Erfindung zuvor im Zusammenhang mit einem Verfahren beschrieben wurden, versteht sich, dass die entsprechende Beschreibung auch für eine entsprechende Vorrichtung gilt und umgekehrt, wobei ein Verfahrensschritt beispielsweise unter Verwendung einer entsprechenden Vorrichtungskomponente implementiert sein kann.

Die Erfindung und Ausgestaltungen der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Figur 1 zeigt ein im Rahmen einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung einsetzbares automatisierbares aufrechtes Mikroskopsystem. Figur 2 zeigt ein im Rahmen einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung einsetzbares automatisierbares inverses Mikroskopsystem.

Figur 3 zeigt ein im Rahmen einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung einsetzbares automatisierbares Mikroskopsystem in anderer Darstellung.

Figur 4 veranschaulicht ein Verfahren gemäß einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung in einem Anlernbetriebsmodus. ln den Figuren sind einander entsprechende, d.h. gleich oder ähnlich aufgebaute Elemente oder Elemente mit identischer oder vergleichbarer Wirkung, mit identischen Bezugszeichen angegeben und werden der Übersichtlichkeit halber nicht wiederholt erläutert.

Ausführliche Beschreibung der Zeichnungen

Die Figuren 1 und 2 zeigen im Rahmen von Ausgestaltungen der vorliegenden Erfindung einsetzbare automatisierbare, mit 200 bezeichnete Mikroskopsysteme. Die Mikroskope sind jeweils mit 1 bezeichnet, wobei die Figur 1 ein aufrechtes, die Figur 2 dagegen ein inverses Mikroskop 1 veranschaulicht. Die Mikroskope 1 umfassen jeweils ein Stativ 2, das in den in den Figuren 1 und 2 dargestellten Ausgestaltungen jeweils einen Stativfuß 3 und eine Stativsäule 4 aufweist.

Es sind gemäß Figur 1 zwei Lichtquellen 14 bzw. gemäß Figur 2 eine Lichtquelle vorgesehen, um in der Ausgestaltung gemäß Figur 1 eine Auf- und Durchlichtbeleuchtung und in der Ausgestaltung gemäß Figur 2 nur eine Durchlichtbeleuchtung zu erzeugen. Ein Mikroskoptisch 41 ist vorgesehen, an dem beispielsweise auch ein nicht gesondert gezeigter Filterhalter vorgesehen sein kann, und der mittels eines Motors 42 bewegbar ist. Daten können in einem internen Speicher 47 des Mikroskops 1 abgelegt werden. In den Ausgestaltungen gemäß den Figuren 1 und 2 können an dem Stativ 2 beidseitig Triebknöpfe 28 vorgesehen sein, wie hier aber nur in Figur 3 veranschaulicht, womit z.B. ein Mikroskoptisch 41 in seiner Höhe (z-Richtung) verstellt werden kann. Ebenso ist es denkbar, auf den Triebknopf 28 zusätzlich noch andere Funktionen zu legen. Im Bereich um den Triebknopf 28 können auch mehrere in den Figuren 1 und 2 nicht veranschaulichte Bedienknöpfe vorgesehen sein, über die ebenfalls Mikroskopfunktionen schaltbar sind. Die Mikroskopfunktionen sind z.B. Filterwechsel, Blendenwahl, Revolverbewegung usw. Optional in einem nicht veranschaulichten Objektivrevolver 36 (siehe dazu Figur 3) kann ein Objektiv 37 angebracht sein. Gegenüber dem Objektivrevolver 36 kann (siehe dazu ebenfalls Figur 3) ein Kondensor 24 vorgesehen sein.

Dem Mikroskop 1 ist ferner ein Computer 17 zugeordnet. Der Computer 17 ist mit Eingabemitteln 19 und einem Display 21 versehen. In dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel umfassen die Eingabemittel 19 eine Tastatur und eine Maus. Es ist jedoch selbstverständlich, dass neben einer Tastatur weitere Eingabemittel 19 benutzt werden können. Der Computer 17 stellt hier eine Steuereinrichtung dar; es können jedoch auch beliebige andere, beispielsweise in dem Mikroskop 1 integrierte Steuereinrichtungen oder externe Steuereinrichtungen 80 vorgesehen sein. An einem Tubus 51 bzw. einem entsprechenden Kameraabgang, ist gemäß Figur 1 eine geeignete Kamera 51 angeordnet, die sich gemäß Figur 2 im Stativfuß 3 befindet. Eine Probe ist mit 60 bezeichnet.

Figur 3 zeigt schematisch ein im Rahmen einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung einsetzbares automatisierbares Mikroskopsystem mit einem Mikroskop 1. Es kann sich auch jeweils um die in Figur 1 bzw. 2 dargestellten Mikroskopsysteme handeln, die hier nochmals schematisch dargestellt sind und genauer erläutert werden. Das Mikroskop 1 und die verschiedenen, konfigurierbaren Baugruppen des Mikroskops 1 sind hier teilweise schematischer als zuvor veranschaulicht. Jede dieser Baugruppen kann eine Komponente bzw. Mikroskopkomponente darstellen, die im Rahmen der Erfindung eingestellt werden kann, wozu die entsprechenden Einstellungsdatensätze verwendet werden können. Der Begriff „Baugruppe“ kann daher nachfolgend für eine oder mehrerer solcher Mikroskopkomponente stehen, die erfindungsgemäß einstellbar sind bzw. zu der Einstellungsdaten in entsprechenden Einstellungsdatensätzen generiert werden können. Ist nachfolgend von einem „Einlernen“ einer oder mehreren Komponenten die Rede, kann dies unter Verwendung eines Verfahrens gemäß einer Ausgestaltung der Erfindung erfolgen und die mehrfach erwähnten Schritte zur Erstellung der Einlerndatensätze umfassen.

Eine der konfigurierbaren Baugruppen ist der bereits erwähnte Objektivrevolver 36. Durch ein Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung können beispielsweise Einstellungsdatensätze verwendet werden, die Daten zu jedem einzelnen Objektiv 37 entsprechen oder aufweisen bzw. die die Wahl eines entsprechenden Objektivs

37 vorgeben. Der Objektivrevolver 36 ist motorisiert und wird durch einem Motor

38 gedreht, so dass ein ausgewähltes Objektiv in die optische Achse 39 des Mikroskops verbracht wird. Die Daten, die ein jedes Objektiv 37 charakterisieren, sind die Objektivvergrößerung, die Artikelnummer des Objektivs (ein für die jeweilige Auftragsbearbeitung eindeutiger Schlüssel), der Objektivmodus (beispielsweise Trockenobjektiv, Immersionsobjektiv oder eine Kombination aus Trocken- und Immersionsobjektiv), die Apertur, die für das jeweilige Objektiv 37 optimale Schrittweite in z- Richtung (Fokus) und die für das jeweilige Objektiv optimale Schrittweite für eine x-/y-Verschiebung (Kreutzisch). Der Kreuztisch 41 ist dem Mikroskop 1 zugeordnet und mittels des Kreuztischs kann eine auf dem Kreuztisch 41 aufgelegte Probe (in Figur 3 nicht dargestellt) in einer gewünschten Richtung verfahren werden kann. Zum Verfahren des Kreuztischs 41 in z- Richtung (Fokus) und in x- und y-Richtung ist jeweils ein Motor 42 vorgesehen. Die Verstellung des Kreuztischs 41 in z-Richtung kann jederzeit selbstverständlich auch zusätzlich manuell mit dem Triebknopf 28 vorgenommen werden. Ferner werden auch die mit dem jeweiligen Objektiv 37 durchzuführenden Beleuchtungsverfahren eingelernt bzw. ein in einer Ausgestaltung der Erfindung verwendeter Einstellungsdatensatz kann Ansteuer- bzw. Einstellwerte für die Beleuchtung umfassen. Entsprechend hierzu ist dem Mikroskop 1 jeweils für eine Auflichtachse 14a und eine Durchlichtachse 14b eine Lampe 14 zugeordnet. Die von den Objektiven 37 unterstützten Beleuchtungsverfahren können beispielsweise eine Hellfeld-, eine Fluoreszenz -Differenzkontrast, eine Fluoreszenz Phasenkontrast-, eine Fluoreszenz-eine Auflicht- Polarisationskontrast-, eine Auflicht-Differenzkontrast, eine Auflicht-Dunkelfeld-, eine Auflicht-Schieflicht-, eine Auflicht-Hellfeld-, eine Durchlicht- Polarisationskontrast-, eine Durchlicht-Differenzkontrast-, eine Durchlicht- Dunkelfeld-, eine Durchlicht-Phasenkontrast- oder eine Durchlicht- Hellfeldbeleuchtung umfassen. Ebenso werden die Werte der Lichtquellen 14 zu den einzelnen Beleuchtungsverfahren eingelernt bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen.

Hinzu kommen die Werte für die Aperturblende für Durchlicht zu dem jeweiligen Verfahren sowie die Leuchtfeldblende für Durchlicht zu dem jeweiligen Verfahren. Selbstverständlich werden auch die Werte für die Apertur der Blende für Auflicht zum jeweiligen Verfahren eingelernt sowie die Leuchtfeldblende für Auflicht zum jeweiligen Verfahren bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Je nach Verfahren ist die einzustellende Position einer Interferenzkontrastscheibe zum jeweiligen Verfahren ggf. einlernbar bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Ferner ist die einzustellende Position des Kondensors zum jeweiligen Verfahren einlernbar bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Die Daten für die Beleuchtungsachse für Fluoreszenz können ebenfalls eingelernt werden bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Diese Daten sind der Name des jeweiligen Filterblocks, die Artikelnummer des Filterblocks, die Beleuchtungsverfahren, bei denen der Filterblock in den Strahlengang (bzw. Beleuchtungsachse) eingefahren werden kann und eine sogenannte Dazzle Protection.

Eine Radstellung für Interferenzkontrast kann ebenfalls eingelernt werden bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Für jede Position muss der Name des jeweiligen Filterblocks eingelernt werden.

Für den Kondensor 24 des Mikroskops 1 können die Daten für jede Position eingelernt werden bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Es handelt sich beispielsweise um den Namen des in den Strahlengang 39 zu verschwenkenden Prismas oder den Namen des in den Strahlengang 39 zu verschwenkenden Phasenrings. Selbstverständlich kann der Kondensor 24 auch motorisiert sein, um so das Prisma und den Phasenring in der Strahlengang 39 des Kondensors automatisch zu verschwenken.

Ein Vergrößerungswechsler 46 kann ebenfalls eingelernt werden bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Einlernbar sind dabei die Artikelnummer, die Anzahl der Positionen des Vergrößerungswechslers 46 und dergleichen. Ebenso sind die Vergrößerungswerte an den entsprechenden Positionen im

Vergrößerungswechsler einzugeben bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Bei dem erwähnten aufrechten Mikroskop befindet sich der Vergrößerungswechsler zwischen dem Tubus und dem Objektivrevolver im Strahlengang. Die Konfiguration des Tubus 50 des Mikroskops 1 (motorisch und/oder mechanisch) ist einlernbar bzw. können die im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendeten Einstellungsdatensätze diese betreffen. Dabei kann beispielsweise eine Artikelnummer des Tubus 50 eingegeben werden. Mit dem verwendeten Tubus 50 ist folglich die Anzahl der Ausgänge bestimmend. Am Tubus 50 kann z.B. ein Ausgang für eine Kamera 51 und ein Ausgang für ein Okular 52 angeordnet sein. Ebenso kann die Lichtintensität auf die verschiedenen Ausgänge verteilt werden. Eine Verteilung der Lichtintensität wäre z.B. 50% der Lichtintensität auf den visuellen Ausgang und die restlichen 50% auf den Ausgang zum Fototubus. Ebenso kann es wichtig sein, die Artikelnummer der verwendeten Okulare einzulernen und ggf. auch die mit den Okularen verbundene Vergrößerung. Die Artikelnummer der verwendeten Kamerabefestigung kann ggf. zusammen mit der Vergrößerung der Kamerabefestigung ebenfalls eingelernt werden.

Wie erwähnt, können sich im Bereich um den Triebknopf 28 mehrere Bedienknöpfe 30 bzw. Funktionstasten befinden. Diese Funktionstasten können verschieden belegt werden. So kann beispielsweise bei einer Konfiguration im Rahmen einer Ausgestaltung der Erfindung ein Kurzname der Tastenbelegung eingegeben werden. Ferner kann ein Kommando, welches bei Tastenbetätigung ausgeführt wird, durch eine Konfiguration im Rahmen einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung festgelegt werden. Ebenso kann das Kommando, welches beim Loslassen der Funktionstaste ausgelöst wird, entsprechend konfiguriert werden. Hinzu kommt die Kommandowiederholrate bei Halten der Funktionstaste.

Figur 4 veranschaulicht ein Verfahren gemäß einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung in einem Anlernbetriebsmodus und in Form eines schematischen Ablaufplans 100 mit mehreren, über eine Zeitachse 110 aufgetragenen Verfahrensschritten. Das Verfahren 100 gemäß der hier veranschaulichten Ausgestaltung beginnt mit einem Schritt 101 beispielsweise mit einer Initialisierung bzw. der Bereitstellung der für das Verfahren 100 benötigten elektronischen und Software-Ressourcen ln einem Schritt 102 wird eine einem ersten Einstellungsdatensatz entsprechende Anlerneinstellung von Mikroskopkomponenten, wie sie in den zuvor erläuterten Figuren gezeigt sind, in der zuvor erläuterten Weise automatisch oder manuell vorgenommen. Es kann sich dabei um beliebige der zuvor erläuterten und beliebige weitere Anlerneinstellungen handeln.

Nach der Vornahme der Anlerneinstellungen in dem Schritt 102 werden diese Anlerneinstellungen in einem Schritt 103 insbesondere automatisch oder manuell bewertet ln Abhängigkeit von dieser Bewertung in Schritt 103 werden die den Anlerneinstellungen zugehörigen Einstellungsdatensätze jeweils für eine nachfolgende Verwendung in einer Ablaufsteuerung gespeichert, wenn sie einem Erwartungswert oder dergleichen entsprechen, oder ansonsten verworfen und/oder modifiziert ln ersterem Fall kann das Verfahren mit der Vornahme zweiter Anlerneinstellungen in einem Schritt 104 bzw. der Bewertung in einem Schritt 105 fortgesetzt werden; in letzterem Fall kann beispielsweise eine erneute (beispielsweise modifizierte) Vornahme der ersten Anlerneinstellungen in dem Schritt 103 vorgenommen werden.

Das Verfahren 100 endet nach der Vornahme beliebiger weiterer Anlerneinstellungen und deren Bewertung (hier mit 105 zusammengefasst) in einem Schritt 106. Im Anschluss hieran kann ein Untersuchungsbetriebsmodus vorgenommen werden.

Auf diese Weise schafft die vorliegende Erfindung ein Verfahren, bei dem in einer zeitlichen Abfolge mittels einer Ablaufsteuerung, die Einstellungsdatensätze in einem sich an den Lernbetriebsmodus anschließenden

Untersuchungsbetriebsmodus nacheinander in Einstellungen von bestimmten Mikroskopkomponenten umgesetzt werden können. Im Gegensatz zu einer manuellen Definition über Einstellwerte braucht der Benutzer dabei im Rahmen der vorliegenden Erfindung die beispielsweise numerisch bzw. in Form von Stellwerten vorliegenden und intern weiterhin auf diese Weise verwendeten Einstellwerte nicht im Detail zu kennen, sondern er muss lediglich entsprechende Einstellungen vornehmen, beispielsweise einen Mikroskoptisch führen, ein Objektiv wechseln, eine Beleuchtungshelligkeit und/oder eine Lichtfarbe wählen und/oder den Fokustrieb verstellen. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst, dass entsprechende, diesen Benutzereinstellungen entsprechende Werte in den jeweiligen Einstellungsdatensätze zu speichern, so dass diese in einer durch ein Mikroskopsystem bzw. eine entsprechende Steuereinheit oder einen Computer auswertbaren und verwendbaren Form bereitstellen.