近年來,隨著科學技術的發(fā)展,生物醫(yī)療、精密制造、材料科學和工業(yè)微操等領域的對象逐步從宏觀領域過渡到微觀領域,也就要求與之對應的測量向微測量發(fā)展。光學顯微鏡作為經典微觀儀器,主要用于人眼觀察微觀對象,存在操作復雜、自動化程度低、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。因此研究基于光學顯微鏡的測量技術,尤其是三維測量技術,實現(xiàn)低成本、高分辨率和智能化的微測量系統(tǒng)具有積極的現(xiàn)實意義。以三維微測量為目標,本文著重從以下幾個方面入手進行了研究和探索:（1）基于數(shù)碼體視顯微鏡的三維測量技術:針對體視顯微鏡的成像特點,提出了一種基于仿射變換的微小物體深度測量方法。首先使用光學成像幾何推導出物體深度和匹配點對仿射變換偏差之間的關系表達式,接著使用標定板和電控垂直升降平臺標定出表達式參數(shù),最后通過求取圖像匹配點對仿射變換偏差來估計物體的深度信息。實驗結果驗證了深度偏差關系表達式,并且重建了一奧氮平藥片表面深度。由于光學顯微圖像具有景深淺、失真嚴重和清晰度低的特點,誤匹配是一個普遍現(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方法,利用精密實心圓點標定板和電動滑臺標定了仿射變換矩陣和匹配... 

【文章來源】：寧波大學浙江省

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

超分辨率光學顯微鏡和原子力顯微鏡聯(lián)用技術實驗結果：微管分布圖像；(b)細胞表面形貌圖像；(c)細胞內部結構和表面形貌信息[16]

圖 1.2 光學元件表面損傷檢測示意圖Fig. 1.2 Image of optical element surface damage detection材料科學的研究中，通過顯微技術來觀察材料的表面結構、應力缺陷、內部結構，依此判斷其生長規(guī)律，檢測其老化疲勞程度，分析各種成分的比例關系[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-釩納米復合材料的微觀結構圖[18]。

圖 1.2 光學元件表面損傷檢測示意圖Fig. 1.2 Image of optical element surface damage detection材料科學的研究中，通過顯微技術來觀察材料的表面結構、應力缺陷、內部結構，依此判斷其生長規(guī)律，檢測其老化疲勞程度，分析各種成分的比例關系[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-釩納米復合材料的微觀結構圖[18]。

【參考文獻】：
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.  西安交通大學學報. 2017(10)
[2]基于改進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.  光學學報. 2017(11)
[3]采用邊緣信息的屏幕圖像質量評價[J]. 符穎,曾煥強,倪張凱,陳婧,蔡燦輝.  信號處理. 2017(04)
[4]基于振鏡掃描方式的光學元件表面損傷檢測[J]. 郭亞晶,唐順興,姜秀青,朱寶強,林尊琪.  光學學報. 2017(06)
[5]圖像清晰度評價算法研究[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]. 李長陽,郁梅,范勝利,王一剛.  光學技術. 2017(01)
[8]基于熵的自動聚焦圖像清晰度評價函數(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. 2016(10)
[9]基于分割導向濾波的亞像素精度立體匹配視差優(yōu)化算法[J]. 時華,朱虹,余順園.  模式識別與人工智能. 2016(10)
[10]轉塔式貼裝頭吸嘴三維位姿誤差分析與標定[J]. 尚亞光,徐維榮,王石剛.  上海交通大學學報. 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建方法研究[D]. 王立卡.北京工業(yè)大學 2016
[2]SLM視覺激光條紋亞像素提取和配準方法研究[D]. 張稱稱.北京工業(yè)大學 2015
[3]用于自動引線的SLM視覺微夾持系統(tǒng)研究[D]. 馬國棟.北京工業(yè)大學 2015
[4]數(shù)碼體視顯微鏡圖像融合技術研究[D]. 白翠霞.寧波大學 2013



本文編號：3422820