数字化细胞微注射机器人的图像采集与处理研究

论文摘要

在生物科学研究和实验中，生物微操作机器人使微操作简单化、自动化，提高生产效率、成功率。本论文研究了基于“微流体数字化技术”的数字化细胞微注射机器人。分析数字化细胞微注射机器人系统的总体结构、基本功能，定义控制系统的功能模块、实现方法。在此基础上，进行了图像采集与处理的研究。比较不同的图像采集方案后，在VC++6.0环境下，利用DirectShow框架开发了图像采集模块。图像采集模块能获取图像采集设备的视频流，进行实时预览，压缩、保存在硬盘上。从视觉跟踪的角度分析跟踪方法，针对场景中的不同物体，提出用不同的方法进行识别跟踪，并探讨了提高识别速度和精度的方法。对提取的每一帧图像进行平滑处理、运动检测。实时计算出微操作工具和细胞的位置，用于视觉闭环控制。最后用OpenCV实现了图像处理功能。

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摘要

Abstract

1 绪论

1.1 生物微操作机器人的意义

1.2 生物微操作机器人的国内外研究状况

1.3 数字化细胞微操作机器人系统

1.4 论文背景和主要工作

2 数字化细胞微注射机器人系统分析

2.1 数字化细胞微注射机器人总体结构

2.2 控制系统软件

2.2.1 运动控制模块

2.2.2 图像采集与处理模块

2.2.3 细胞微注射控制模块

2.2.4 人机接口

2.3 本章小结

3 数字化细胞微注射机器人的图像采集

3.1 图像采集模块的硬件构成

3.2 图像采集方法研究

3.3 DirectShow体系结构

3.4 Directshow方法的实现

3.5 本章小结

4 数字化细胞微注射机器人的视觉跟踪

4.1 视觉跟踪

4.1.1 视觉跟踪定义

4.1.2 运动检测方法

4.1.3 目标跟踪方法

4.1.4 性能评估

4.1.5 细胞微注射的视觉跟踪问题分析

4.2 图像平滑

4.3 运动检测

4.4 图像分割

4.4.1 图像分割方法

4.4.2 微分算子

4.4.3 Canny算子

4.4.4 算子的选择

4.5 目标识别和跟踪

4.5.1 参考点的定义

4.5.2 吸持针和注射针的识别

4.5.3 细胞的识别

4.5.4 加速识别和跟踪

4.6 本章小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

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