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1、國(guó)內(nèi)對(duì)細(xì)胞篩選平臺(tái)的研究較少,在生物細(xì)胞培養(yǎng)領(lǐng)域中一般采用96孔板作為培養(yǎng)基來(lái)培養(yǎng)細(xì)胞,由于96孔板內(nèi)的細(xì)胞群落較小,肉眼難以分別,細(xì)胞篩選工作需要在顯微鏡下觀測(cè),面臨著篩選檢出率低、人工篩選易疲勞,手動(dòng)對(duì)焦耗時(shí)耗力等問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題,設(shè)計(jì)細(xì)胞篩選平臺(tái),研究細(xì)胞篩選平臺(tái)顯微自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng),包括細(xì)胞篩選平臺(tái)的建立,運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),顯微自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)圖像預(yù)處理以及自動(dòng)對(duì)焦相關(guān)算法的優(yōu)化。首先,在機(jī)構(gòu)滿足的前提下,細(xì)胞篩選平臺(tái)通過(guò)控制單元的驅(qū)
2、動(dòng),實(shí)現(xiàn)倒置生物顯微鏡載物臺(tái)的自動(dòng)進(jìn)給和步進(jìn)功能,其次,根據(jù)CCD所拍攝圖像的清晰程度反饋至自動(dòng)對(duì)焦處理單元,實(shí)現(xiàn)物鏡的垂直進(jìn)給,從而實(shí)現(xiàn)顯微自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)的運(yùn)行。
論文分析細(xì)胞篩選平臺(tái)顯微自動(dòng)對(duì)焦的工作原理和設(shè)計(jì)方法;研究顯微自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)中對(duì)焦窗口的選取方法;傳統(tǒng)的自動(dòng)對(duì)焦區(qū)域選取方法對(duì)細(xì)胞顯微圖像進(jìn)行對(duì)焦時(shí),由于對(duì)焦區(qū)域的位置和大小固定,且細(xì)胞屬于隨機(jī)分布,并不總是處于圖像的中心區(qū)域,導(dǎo)致對(duì)焦不準(zhǔn),忽略主體細(xì)胞群落,針對(duì)此問(wèn)
3、題,采用改進(jìn)的魚群算法,增加繁殖、淘汰行為,避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解的情況,提出一種基于魚群算法的自動(dòng)對(duì)焦窗口選取方法;通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的對(duì)焦窗口選取方法和魚群算法所獲得的對(duì)焦窗口內(nèi)圖像,分別與改進(jìn)后的魚群取窗法進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明:改進(jìn)后的魚群取窗法所獲得的圖像包含更多的細(xì)節(jié),且能自適應(yīng)地尋找目標(biāo)主體,并生成對(duì)焦區(qū)域;對(duì)焦區(qū)域內(nèi)包含的圖像經(jīng)傅里葉變換函數(shù)處理后,其高頻數(shù)量更多,得到了具有更高清晰度的圖像。
采用傳統(tǒng)的自動(dòng)對(duì)焦梯度函數(shù)評(píng)
4、價(jià)算法在對(duì)顯微圖像進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦時(shí),細(xì)胞顯微圖像中的細(xì)胞邊緣灰度值梯度變化較小,對(duì)焦時(shí)易受到噪聲影響。將Sobel梯度函數(shù)增加至4個(gè)方向算子模板;根據(jù)信號(hào)疊加原理,將符合Gaussian分布的Sobel4direction梯度函數(shù)在Brenner梯度函數(shù)上加權(quán)疊加,改變數(shù)據(jù)分布的離散程度,提出一種改進(jìn)的Sobel梯度函數(shù)自動(dòng)對(duì)焦評(píng)價(jià)算法,提高對(duì)焦精度;通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)對(duì)焦梯度函數(shù)和改進(jìn)后梯度函數(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)后,結(jié)果表明:改進(jìn)后的自動(dòng)對(duì)焦評(píng)價(jià)
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