基于光镊的生物细胞机器人化操纵研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 课题研究背景及发展现状 | 第9-13页 |
| 1.4 应用价值和创新点 | 第13页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 基于光镊操纵的细胞动力学模型分析 | 第16-22页 |
| 2.1 光镊基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2 实验平台搭建 | 第17-18页 |
| 2.3 细胞受力分析 | 第18-20页 |
| 2.3.1 光阱力 | 第19-20页 |
| 2.3.2 粘滞阻力 | 第20页 |
| 2.4 动力学方程 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于全息光镊的多种细胞机器人化操纵 | 第22-40页 |
| 3.1 操纵不同类型细胞的研究意义 | 第22页 |
| 3.2 动力学模型分析 | 第22-26页 |
| 3.2.1 被光阱捕获细胞的动力学模型 | 第22-23页 |
| 3.2.2 控制约束 | 第23-26页 |
| 3.2.3 模型解耦 | 第26页 |
| 3.3 模型参考自适应控制算法 | 第26-32页 |
| 3.3.1 模型参考自适应控制的工作原理 | 第26-28页 |
| 3.3.2 MRAC控制器的设计 | 第28-29页 |
| 3.3.3 MRAC控制器稳定性证明 | 第29-32页 |
| 3.4 实验验证 | 第32-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于光镊间接方式的细胞机器人化操纵 | 第40-58页 |
| 4.1 间接操纵细胞的研究意义 | 第40页 |
| 4.2 微纳工具设计 | 第40-41页 |
| 4.3 微纳工具制备 | 第41-43页 |
| 4.4 控制算法设计 | 第43-48页 |
| 4.5 图像处理算法 | 第48-55页 |
| 4.5.1 图像采集 | 第49页 |
| 4.5.2 图像预处理 | 第49-54页 |
| 4.5.3 微纳工具及细胞位置的提取 | 第54-55页 |
| 4.6 实验验证 | 第55-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第58页 |
| 5.2 后续工作研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
