【摘 要】
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近年来微流控芯片被越来越多地应用在细胞与微米尺度生物的研究中,流式细胞仪是该领域研究必不可少的设备之一。传统的流式细胞仪体积大、操作复杂,而基于微流控芯片的流式细胞仪相对其具有试剂消耗少、操作自动化、占地面积小等优点。随着近年来机器视觉技术的发展以及科研人员对流式细胞仪检测精度需求的提高,基于图像处理的成像流式细胞仪备受关注。本文以秀丽隐杆线虫（后文简称线虫,Caenorhabditis eleg
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近年来微流控芯片被越来越多地应用在细胞与微米尺度生物的研究中,流式细胞仪是该领域研究必不可少的设备之一。传统的流式细胞仪体积大、操作复杂,而基于微流控芯片的流式细胞仪相对其具有试剂消耗少、操作自动化、占地面积小等优点。随着近年来机器视觉技术的发展以及科研人员对流式细胞仪检测精度需求的提高,基于图像处理的成像流式细胞仪备受关注。本文以秀丽隐杆线虫（后文简称线虫,Caenorhabditis elegans）为主要研究对象搭建了基于微流控芯片的成像流式细胞仪系统。与细胞等微粒相比,线虫通身透明,与背景重合度高,图像识别困难。针对这一问题本文搭建了自动化且集成度高的液流控制系统与机器视觉系统,并开发了专门的软件对其进行实时监控。使用机器学习算法对实时背景图像进行优化,取得了比传统背景减除算法更好的前景背景分离效果;并提出了新的线虫识别算法,利用插值法等方法,能够快速从线虫前景图像中对其进行分类,达到了优良的识别效果。该算法从线虫分类的单帧处理时间为15 ms。为验证体系的可行性,我们挑选L1期与L2期线虫各20只进行进样,初步检测该算法分类准确率为100%。在微流控芯片后端还搭建了基于正交排布的高频阀线虫分选系统,未来通过进一步实验可以实现对不同时期的线虫进行高速分离。本文还将该高速流动中复杂目标识别算法拓展到某军工项目对微乳液的识别分选中,可实现对其进行精确识别并进行实时计数。
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