基于图像分割模型的执行末端视觉跟踪策略研究

微操纵执行器末端位置的精确反馈在显微自动化操作中具有重要意义,而现有研究无法克服在复杂干扰环境下执行器末端精确跟踪的问题。针对上述提到的问题,提出一种基于语义分割模型的执行器末端位置检测跟踪方法。首先构建端到端的执行器图像语义分割模型,其次利用轮廓拐点检测算法在分割出的掩模图像中跟踪执行器末端位置,为了进一步提高算法在复杂环境中的跟踪精度及鲁棒性,利用二维卡尔曼滤波算法对遮挡情况进行处理,实现了执行器末端被遮挡时的位置跟踪。实验结果表明语义分割模型对执行器分割精度达到了62.4%,并且在复杂环境中对执行器末端位置跟踪的最大平均误差为1.51 pixels,为提升微末端执行器的操纵精度提供基础。     

基于磁场驱动的超顺磁性粒子微流传输建模与控制

在微流控系统中,利用超顺磁性粒子实现对目标物的捕获、分离和检测在生物分析领域具有广泛的应用前景。然而,粒子快速、准确的自动化传输是片上生物分析面临的重大挑战。为了解决上述问题,本文研究了粒子在微流控系统中的建模与运动控制。首先,设计了一种带有锥形尖端铁芯的电磁线圈,并推导了电磁线圈的磁场分布的模型;然后,建立了微流控芯片内粒子的动力学模型,采用高增益扩张状态观测器来估计和抑制模型参数的不确定性和环境干扰,并建立了闭环运动控制系统;最后,通过实验进行验证。实验表明,本文提出的模型和控制方法可实现微流通道中超顺磁性粒子在不同环境中的识别、跟踪和运动控制,运动的平均误差最大为3.37μm,均方根误差最大为4.29μm。