吉林大学学报(工学版)

• • 上一篇    下一篇

视觉控制技术在压电驱动细胞
注射装置中的应用

李欣欣1,肖献强2,杨志刚1,程光明1   

  1. 1.吉林大学 机械科学与工程学院,长春 130022; 2.合肥工业大学 机械与汽车学院, 合肥 230009
  • 收稿日期:2005-05-25 修回日期:2005-11-21 出版日期:2006-09-15 发布日期:2006-09-15
  • 通讯作者: 李欣欣

Application of vision control technology to cell injection
device driven by piezoelectrics

Li Xin-xin1, Xiao Xian-qiang2, Yang Zhi-gang1, Cheng Guang-ming1   

  1. 1. College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University, Changchun 1320022, China; 2. College of Mechanical and Automobile Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009,China
  • Received:2005-05-25 Revised:2005-11-21 Online:2006-09-15 Published:2006-09-15
  • Contact: Li Xin-xin

摘要: 提出了基于数字图像处理技术的细胞注射视觉控制系统,采用人工交互控制与计算机自动定位相结合的闭环视觉控制方法,通过CCD数字图像采集系统识别出细胞和注射针尖的位置信息,并进行细胞和针尖之间相对距离的动态自动定位和反馈控制。结果表明:控制系统自动定位精度达到0.05 μm,提高了细胞注射精度,解决了目前在细胞注射过程中人工操作工作量大、定位精度不高以及自动化程度低等问题。

关键词: 计算机应用, 视觉控制系统, 数字图像处理, 细胞注射装置, 自动定位, 压电体

Abstract: A vision control system for the cell injection device based on the numeric image processing technology was proposed. The system adopts a closedloop vision control method based on the combination of the artificially mutual control and the automatic orientation by computer. The position informations of the cell and the injector needlepoint were recognized by a CCD numeric image collection system, and the dynamic automatic orientation of the distance between the cell and the needlepoint and its feedback control were carried out. The results show that the proposed control system improves the precision level of the cell injection, and achieves the precision of 0.05 μm, providing a solution of the problems in the existing cell injcetion process, such as the tedious manual operation, the poor orientation precision, and the lowlevel automation,etc.

Key words: computer application, vision control system, numerical image processing, cell injection device, automatic orientation, piezoelectrics

中图分类号: 

  • TP273
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3] 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4] 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5] 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[6] 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8] 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9] 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10] 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11] 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12] 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13] 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14] 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15] 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!