基于變倍顯微鏡的顯微視覺識別與跟蹤方法研究.pdf

1、顯微視覺在微操作和微裝配中起著極其重要的作用，顯微視覺可以通過非接觸的視覺反饋提供微操作目標的顯微幾何、空間關(guān)系以及更高級別的信息。但是，考慮到顯微光學的獨特屬性，顯微視覺與宏觀視覺有很大的區(qū)別，其中顯微鏡視野范圍小、景深有限是在微操作和微裝配中應(yīng)用時必須考慮的最為突出的特點。在微操作過程中，存在工作空間超出視野范圍和顯微鏡放大倍數(shù)變化導致目標無法識別的問題。本文將致力于解決這兩個問題，旨在提高微操作系統(tǒng)的自動化和智能化性能。
　

2、　本文首先分析了變倍顯微鏡原理及特征，得到模糊圖像的形成機理及變倍后操作目標形狀、尺寸變化的原因。并得出在自動調(diào)焦功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)上才能進行變倍識別與跟蹤的結(jié)論，為后續(xù)工作的進行提供了理論依據(jù)。
　　為了保證放大倍數(shù)變化后采集到的目標圖像依然能被系統(tǒng)識別，首先分析用二維數(shù)字圖像來解決三維物體的識別問題，研究圖像的仿射變換與透射變換關(guān)系，提出了利用在平移、旋轉(zhuǎn)和比例變換下保持不變的傳統(tǒng)不變矩和可以識別扭曲變形的目標仿射不變矩作為特征量

3、進行目標識別。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別特性建立基于不變矩的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了變倍后微操作目標的準確識別。
　　為了保證微操作目標始終處于視野范圍內(nèi)，本文在研究基于Snake模型靜態(tài)輪廓提取的基礎(chǔ)上提出了一種基于B-Snake模型的動態(tài)輪廓跟蹤方法，并采用AIC定階法來確定蛇模型控制點的個數(shù)，對控制點交叉問題給出了較好的解決措施。利用輪廓質(zhì)心坐標與芯片中心坐標的關(guān)系來進行動態(tài)輪廓的跟蹤，動態(tài)記錄目標的位置信息和空間關(guān)系，實現(xiàn)