[发明专利]一种微操作机器人系统显微视野拓展方法有效
申请号: | 200910069450.5 | 申请日: | 2009-06-26 |
公开(公告)号: | CN101596715A | 公开(公告)日: | 2009-12-09 |
发明(设计)人: | 赵新;孙明竹;卢桂章 | 申请(专利权)人: | 南开大学 |
主分类号: | B25J7/00 | 分类号: | B25J7/00;B25J19/04;G05B19/04 |
代理公司: | 天津佳盟知识产权代理有限公司 | 代理人: | 侯 力 |
地址: | 300071*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 操作 机器人 系统 显微 视野 拓展 方法 | ||
【技术领域】:本发明属于微操作机器人技术领域,是机器人技术的一种,特别涉及一种微操作机器人系统显微视野拓展的方法。
【背景技术】:随着现代科学技术的发展,人们对微观领域的研究逐渐深入,操作对象的微小化迫切要求人们加深对微观世界的理解,并开展微操作技术研究。微操作是指对微小物体的整体或部分进行的操作和处理,它处理问题的尺度一般在几微米到几百微米之间。微操作机器人系统作为一种辅助微操作的工具,越来越受到人们的重视,并成为机器人领域新的研究方向[1-3]。
在微操作过程中,由于操作对象十分微小,必须借助显微镜观察操作物体。显微镜可以看到微小的物体,但同时也存在视野狭小的问题,这限制了微操作机器人的实际操作范围,影响了机器人系统的性能,甚至导致一些操作无法完成。因此,理想的微操作机器人系统应具有广阔的视野范围。
为了实现上述设想,通常可采取两种方法:增加额外的视觉反馈设备,或对现有系统进行改造并通过图像处理拓展视野范围。
在增加额外的视觉系统方面,荷兰赫尔辛基大学开发了一套基于多显微镜的微装配系统[4],显微视觉系统由3个显微镜组成:普通的顶视显微镜、侧视显微镜和TIMM电子显微镜,侧视显微镜用来从其它角度观察操作物体,TIMM电子显微镜可自动调整放大率并调焦,用于观察整个操作过程,该系统的最大观察范围可达1mm2。美国明尼苏达州大学设计了一套类似的微装配系统[5],系统共使用4个图像设备:1个垂直显微镜(用来观察微装配中的拾起动作)、2个侧面显微镜(用来观察微装配中的插入动作)、1个普通摄像机(用来观察微操作的全景),该系统将显微镜与普通摄像机结合使用,拓展了微操作系统的视觉反馈范围。在面向生物医学工程的微操作机器人系统中,操作对象一般是具有活性的生物体(如细胞、染色体等),并放置于保持其活性的溶液中,操作对象的非结构化导致为此类系统加装额外的显微镜十分困难。此外,额外的视觉系统必然会加大整个系统的成本开销,并有可能影响实际应用。
另一方面,自动显微镜[6-8]的出现使通过图像处理拓展显微视野成为了可能。自动显微镜将载物台、物镜转换器、调焦部件及调光照明装置等显微镜部件改造为电动方式,并通过控制器实现显微镜的自动操作,比较有代表性的产品是Leica公司于2004年推出的Leica DM/DMI系列数字显微镜[9]。利用自动显微镜的电动载物台,将操作目标的分布区域依次置于显微镜的观察范围并进行分块拍摄,再将获得的局部显微图像拼接成大范围全局视野图,即可实现显微视野的拓展。在微操作机器人系统中,电动操作平台可完成电动载物台的类似功能,可依据同样思路拓展微操作机器人的显微视野,其关键技术在于图像拼接。
图像拼接技术是当前图像处理领域的研究热点[10,11],按照使用图像信息的不同,可主要分为基于区域与基于特征两类。基于区域的图像拼接需考虑匹配点邻域的灰度,具有较高精度,但计算量大;基于特征的拼接根据图像特征之间的几何关系确定拼接参数,压缩了图像信息的数据量,较好地保持了图像位移、旋转、比例方面的信息,但其拼接精度往往低于基于区域的图像拼接方法。目前,图像拼接研究主要侧重于全景图拼[12,13],并没有重点考虑拼接的效率。如何充分利用显微成像的特点,提高图像拼接质量,实现在线显微图像拼接,目前尚未得到很好解决。
【发明内容】:本发明的目的是解决微操作机器人系统中显微镜观察视野过小的问题,提供一种微操作机器人系统显微视野拓展方法,为面向生物医学工程的微操作机器人系统提供广阔的视觉反馈。
为实现上述目的,本发明通过微操作机器人电动操作平台采集被观察目标的局部显微图像,并使用图像拼接技术将局部显微图像形成全局视野反馈。与一般的图像拼接或全景图拼接问题相比,显微图像拼接需着重考虑相邻图像的匹配与图像拼接的效率。在微操作机器人系统中,操作平台在二维平面内沿X轴或Y轴运动,从而采集局部显微图像。显微图像基本没有形变,图像拼接可忽略采集过程中微小的尺度变化和旋转,只考虑图像间的平移。然而,电动操作平台精度有限,运动过程还受到外界振动的影响,直接将采集到的显微图像“放置到一起”,显然无法满足高精度视觉反馈的要求,需要通过图像匹配建立相邻图像的关系。同时,在生物和医学应用中,考虑到目标的活体特性,还必须提高图像拼接的效率,以减少目标暴露在空气中的时间。
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