基于動態(tài)標定和卡爾曼濾波器預測的自動化顯微操作研究.pdf

1、在自動化顯微操作中，一般采用顯微視覺成像系統(tǒng)作為傳感器，實現(xiàn)閉環(huán)伺服控制，因此，高精度的系統(tǒng)標定必不可少，目前，各種動態(tài)標定已經(jīng)成為很多研究者的研究重點。同時隨著計算機圖像處理技術的不斷發(fā)展，為了進一步提高顯微操作系統(tǒng)的自動化水平，各種快速識別跟蹤、自動聚焦等方法也被集成到系統(tǒng)中。
　　本文的工作主要有以下幾個方面:
　　1.利用基于特征誤差的動態(tài)標定方法對系統(tǒng)進行標定和對實時誤差進行校正。首先對視覺空間與機械手空間的映射矩

2、陣進行多次校正，完成局部標定，使得局部誤差收斂;接著利用最小二乘法對全局誤差矩陣進行優(yōu)化，得到最優(yōu)的全局轉換矩陣;最后在操作的過程中根據(jù)運動誤差實時校正全局轉換矩陣。
　　2.基于卡爾曼濾波器預測的視覺跟蹤方法。利用卡爾曼濾波器構成預測器，對目標對象的未來位置進行預測，建立圖像處理窗口。通過實驗驗證，該方法可實現(xiàn)對目標對象的快速跟蹤，提高圖像處理的精度和跟蹤速度。
　　3.清晰度評價算法和聚焦搜索策略。通過實驗對幾種常見的清

3、晰度評價算法進行比較，選擇綜合表現(xiàn)最好的Brenner評價算法作為自動聚焦清晰度評價算法。選擇合適的聚焦窗口來提高聚焦速度以及減少圖像背景或者非聚焦平面上灰度的變化對實驗的干擾，對經(jīng)自動聚焦窗口選擇過的圖像用Brenner函數(shù)進行聚焦評價。
　　4.介紹顯微操作系統(tǒng)體系結構以及軟件的開發(fā)。包括軟件界面的設計、各個功能模塊的實現(xiàn)以及它們之間的相互通信;開發(fā)通用性強的自動化顯微操作系統(tǒng)軟件。軟件集成了圖像處理、視覺控制、系統(tǒng)標定、圖像