基于自适应视觉伺服的细胞微操作自动化系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-22页 |
| 1.2.1 细胞微操作系统的研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.2 细胞微操作中的视觉伺服 | 第19-22页 |
| 1.3 本文研究的目标和研究的内容 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 面向细胞操作自动化系统设计 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 自动化微操作系统的硬件体系 | 第25-29页 |
| 2.2.1 视觉采集控制单元 | 第26-28页 |
| 2.2.2 机械手伺服控制单元 | 第28-29页 |
| 2.3 自动化微注射系统软件开发平台 | 第29-31页 |
| 2.3.1 系统架构 | 第29-30页 |
| 2.3.2 系统软件 | 第30-31页 |
| 2.4 系统的标定 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于清晰度评价算法的自动聚焦设计 | 第35-43页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 清晰度评价算法的分析及选择 | 第36-39页 |
| 3.3 自动聚焦实验 | 第39-42页 |
| 3.3.1 自动聚焦步长的设计 | 第39-40页 |
| 3.3.2 自动聚焦实验的设计及实施 | 第40-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 细胞和针尖的自适应图像处理算法 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于不同边缘检测算法的早期胚胎的图像处理 | 第43-48页 |
| 4.2.1 图像预处理及边缘检测 | 第44-46页 |
| 4.2.2 几何基元的轮廓提取及拟合 | 第46-48页 |
| 4.3 基于凸包检测的分裂细胞识别与定位 | 第48-52页 |
| 4.4 基于ROI的细胞变形的检测 | 第52-54页 |
| 4.5 复杂环境下自适应的细胞识别及定位 | 第54-56页 |
| 4.6 机械手注射针针尖的识别及定位 | 第56-60页 |
| 4.7 小结 | 第60-61页 |
| 第5章 细胞自动注射实验 | 第61-69页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 细胞自动注射实验控制界面设计 | 第61-63页 |
| 5.3 实验材料及制备 | 第63-64页 |
| 5.4 细胞自动注射实验 | 第64-67页 |
| 5.4.1 自动化显微注射方案 | 第64-66页 |
| 5.4.2 自动化显微注射结果及讨论 | 第66-67页 |
| 5.5 小结 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-73页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第79页 |
