近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,生物醫(yī)療、精密制造、材料科學(xué)和工業(yè)微操等領(lǐng)域的對(duì)象逐步從宏觀領(lǐng)域過渡到微觀領(lǐng)域,也就要求與之對(duì)應(yīng)的測(cè)量向微測(cè)量發(fā)展。光學(xué)顯微鏡作為經(jīng)典微觀儀器,主要用于人眼觀察微觀對(duì)象,存在操作復(fù)雜、自動(dòng)化程度低、分辨率低和成本高等問題,無法滿足現(xiàn)代科技發(fā)展的需求。因此研究基于光學(xué)顯微鏡的測(cè)量技術(shù),尤其是三維測(cè)量技術(shù),實(shí)現(xiàn)低成本、高分辨率和智能化的微測(cè)量系統(tǒng)具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。以三維微測(cè)量為目標(biāo),本文著重從以下幾個(gè)方面入手進(jìn)行了研究和探索:（1）基于數(shù)碼體視顯微鏡的三維測(cè)量技術(shù):針對(duì)體視顯微鏡的成像特點(diǎn),提出了一種基于仿射變換的微小物體深度測(cè)量方法。首先使用光學(xué)成像幾何推導(dǎo)出物體深度和匹配點(diǎn)對(duì)仿射變換偏差之間的關(guān)系表達(dá)式,接著使用標(biāo)定板和電控垂直升降平臺(tái)標(biāo)定出表達(dá)式參數(shù),最后通過求取圖像匹配點(diǎn)對(duì)仿射變換偏差來估計(jì)物體的深度信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了深度偏差關(guān)系表達(dá)式,并且重建了一奧氮平藥片表面深度。由于光學(xué)顯微圖像具有景深淺、失真嚴(yán)重和清晰度低的特點(diǎn),誤匹配是一個(gè)普遍現(xiàn)象。本文提出一種用于體視顯微鏡立體匹配的誤匹配檢測(cè)方法,利用精密實(shí)心圓點(diǎn)標(biāo)定板和電動(dòng)滑臺(tái)標(biāo)定了仿射變換矩陣和匹配... 

【文章來源】：寧波大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：136 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

超分辨率光學(xué)顯微鏡和原子力顯微鏡聯(lián)用技術(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果：微管分布圖像；(b)細(xì)胞表面形貌圖像；(c)細(xì)胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)和表面形貌信息[16]

圖 1.2 光學(xué)元件表面損傷檢測(cè)示意圖Fig. 1.2 Image of optical element surface damage detection材料科學(xué)的研究中，通過顯微技術(shù)來觀察材料的表面結(jié)構(gòu)、應(yīng)力缺陷、內(nèi)部結(jié)構(gòu)，依此判斷其生長(zhǎng)規(guī)律，檢測(cè)其老化疲勞程度，分析各種成分的比例關(guān)系[12, 18]。如圖 1.3 所示，為使用電子顯微鏡采集得到了銅-鐵和銅-釩納米復(fù)合材料的微觀結(jié)構(gòu)圖[18]。

圖 1.2 光學(xué)元件表面損傷檢測(cè)示意圖Fig. 1.2 Image of optical element surface damage detection材料科學(xué)的研究中，通過顯微技術(shù)來觀察材料的表面結(jié)構(gòu)、應(yīng)力缺陷、內(nèi)部結(jié)構(gòu)，依此判斷其生長(zhǎng)規(guī)律，檢測(cè)其老化疲勞程度，分析各種成分的比例關(guān)系[12, 18]。如圖 1.3 所示，為使用電子顯微鏡采集得到了銅-鐵和銅-釩納米復(fù)合材料的微觀結(jié)構(gòu)圖[18]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]區(qū)域分割的亞像素相位立體匹配算法[J]. 蒙雁琦,胡改玲,溫琳鵬,王軍平.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(10)
[2]基于改進(jìn)Census變換和異常值剔除的抗噪立體匹配算法[J]. 彭新俊,韓軍,湯踴,尚裕之,俞玉瑾.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(11)
[3]采用邊緣信息的屏幕圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 符穎,曾煥強(qiáng),倪張凱,陳婧,蔡燦輝.  信號(hào)處理. 2017(04)
[4]基于振鏡掃描方式的光學(xué)元件表面損傷檢測(cè)[J]. 郭亞晶,唐順興,姜秀青,朱寶強(qiáng),林尊琪.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[5]圖像清晰度評(píng)價(jià)算法研究[J]. 孫紅利,馮旗,董峰.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(02)
[6]羅伯特·胡克與顯微鏡[J]. 趙洋.  自然科學(xué)博物館研究. 2017(01)
[7]一種體視顯微鏡聚焦一致性的判定方法[J]. 李長(zhǎng)陽(yáng),郁梅,范勝利,王一剛.  光學(xué)技術(shù). 2017(01)
[8]基于熵的自動(dòng)聚焦圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)仿真分析[J]. 潘雪娟,朱尤攀,浦恩昌,羅琳,曾邦澤,趙德利,李澤民,孫愛平.  紅外技術(shù). 2016(10)
[9]基于分割導(dǎo)向?yàn)V波的亞像素精度立體匹配視差優(yōu)化算法[J]. 時(shí)華,朱虹,余順園.  模式識(shí)別與人工智能. 2016(10)
[10]轉(zhuǎn)塔式貼裝頭吸嘴三維位姿誤差分析與標(biāo)定[J]. 尚亞光,徐維榮,王石剛.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(09)

碩士論文
[1]融合顯微立體視覺激光掃描的視差曲面構(gòu)建方法研究[D]. 王立卡.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[2]SLM視覺激光條紋亞像素提取和配準(zhǔn)方法研究[D]. 張稱稱.北京工業(yè)大學(xué) 2015
[3]用于自動(dòng)引線的SLM視覺微夾持系統(tǒng)研究[D]. 馬國(guó)棟.北京工業(yè)大學(xué) 2015
[4]數(shù)碼體視顯微鏡圖像融合技術(shù)研究[D]. 白翠霞.寧波大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3422820