[發明專利]基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法

有效

• 申請號: 201910168809.8
• 申請日: 2019-03-06
• 公開（公告）號: CN111239085B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 鄧承志;吳朝明;田偉;張紹泉;徐晨光;李璠;張俊;汪勝前
• 申請（專利權）人: 南昌工程學院
• 主分類號: G01N21/64
• 分類號: G01N21/64;B25J9/16
• 代理公司: 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390
• 代理人: 胡劍輝

1.基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、通過攝像顯微鏡放大載玻片上目標細胞，并采集目標細胞的實時視頻信息；

S2、將采集的動態信息實時導入到計算機內；

S3、在計算機內對目標細胞進行模擬操控，并記錄模擬操控軌跡的動態數據；

S4、數據轉換，將模擬得到的動態數據進行等比例換算成伺服控制機器人和細胞實際尺寸的數據；

S5、將轉換后的數據實時導入到伺服控制中心，伺服控制中心根據轉換后的數據控制伺服控制機器人對細胞進行顯微操作；

所述模擬操控時的虛擬操作工具的形狀、尺寸、空間的相對位置以及比例均由伺服控制機器人上的機械臂相對于納米級標記點的位置按照等比例擴大得到，所述模擬操控包括模擬細胞在被操作時的反應和模擬伺服控制機器人上機械臂的顯微操作軌跡，同時模擬操作軌跡以及細胞反應。

2.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述計算機內通過邏輯語言編程有模擬操控軟件，所述模擬操控軟件的模擬界面可以在二維和三維上隨機轉換。

3.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述攝像顯微鏡在使用時，呈倒置放置。

4.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：在進行S3前，首先將所述攝像顯微鏡采集到的目標細胞的實時視頻信息進行上下、左右顛倒。

5.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述攝像顯微鏡與計算機通過無線信號連接，所述計算機與伺服控制中心通過無線信號連接。

6.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述納米級標記點設置在載玻片上方的中心位置，帶有所述目標細胞的培養液滴在納米級標記點正上方。

7.根據權利要求6所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述納米級標記點作為基準點，且S3中的模擬操控以及S5中的顯微操作均在基準點的對照下完成。

8.根據權利要求1所述的基于深度學習的顯微視覺伺服控制方法，其特征在于：所述納米級標記點為熒光材質。