| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 第一节 面向自动化去核的视觉检测方法的研究背景 | 第9-10页 |
| 第二节 面向自动化去核的视觉检测方法的研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 显微操作系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 细胞极体检测方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 轮廓检测方法的研究现状 | 第14-16页 |
| 第三节 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于学习和预测的细胞极体检测方法 | 第19-33页 |
| 第一节 极体检测方法流程 | 第19-21页 |
| 第二节 基于学习的极体存在判定方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 改进的HOG算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于SVM算法的极体存在判定 | 第23-24页 |
| 第三节 极体位置预测 | 第24-25页 |
| 第四节 极体位置检测 | 第25-26页 |
| 第五节 细胞极体检测实验 | 第26-31页 |
| 2.3.1 样本库的建立 | 第26页 |
| 2.3.2 HOG特征参数选择 | 第26-28页 |
| 2.3.3 PCA参数的选择 | 第28页 |
| 2.3.4 极体位置预测结果 | 第28-30页 |
| 2.3.5 极体检测结果 | 第30-31页 |
| 第六节 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 亚像素级细胞轮廓检测方法 | 第33-43页 |
| 第一节 亚像素级细胞轮廓检测流程 | 第33-36页 |
| 3.1.1 粗检测 | 第34-35页 |
| 3.1.2 亚像素级检测 | 第35-36页 |
| 第二节 亚像素级细胞轮廓检测方法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 拟合方向的确定 | 第36-37页 |
| 3.2.2 二次曲线的拟合 | 第37-38页 |
| 第三节 亚像素级细胞轮廓检测实验 | 第38-42页 |
| 第四节 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 面向自动化去核的视觉检测实验 | 第43-59页 |
| 第一节 基于COMPACTRIO的微操作机器人系统 | 第43-49页 |
| 4.1.1 基于CompactRIO的微操作机器人系统的硬件平台构建 | 第43-46页 |
| 4.1.2 基于Labview的可视化软件平台 | 第46-49页 |
| 第二节 基于亚像素级细胞轮廓检测的细胞弹性测量 | 第49-52页 |
| 4.2.1 细胞弹性测量实验流程 | 第49-50页 |
| 4.2.2 亚像素级细胞轮廓检测在细胞弹性测量实验中的应用 | 第50-52页 |
| 第三节 细胞极体检测在自动化去核中的应用 | 第52-58页 |
| 4.3.1 自动化细胞拨动方法 | 第52-56页 |
| 4.3.2 面向自动化去核的细胞拨动实验 | 第56-58页 |
| 第四节 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 第一节 总结 | 第59-60页 |
| 第二节 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历、学术论文和研究成果 | 第66页 |
