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文摘
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为解决现有非接触式微阵列点样仪在长时间点样后期液滴大小不均匀的问题,通过图像识别的方法对微阵列液滴进行特征提取并构造数据库进行BP神经网络识别,对点样过程在线检测,并搭建了相应的试验平台进行相关试验。试验表明该系统具有良好的识别效果,能识别出不符合标准的微阵列液滴,并可根据实际需求适当补偿液滴大小,使长时间连续点样后期液滴趋于稳定,满足实际应用的要求。 |
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其他语种文摘
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In order to solve the problems of droplet size non-uniformity after a long period of continuous spotting of the existing non-contact microarrayer,the system used image recognition method to extract features from microarray droplet images and constructed a database to make the BP neural network recognition.The corresponding test platform was set up for relevant testing.The experimental results show that the designed system has good recognition performance.The system can identify microarray droplets that do not meet the standard,and can compensate the size of droplets appropriately according to the actual needs.By this method,the droplets in the later stage of continuous sampling for a long time tend to be stable,which meets the requirements of practical application. |
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来源
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仪表技术与传感器
,2020(4):50-54 【扩展库】
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关键词
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非接触式点样
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微阵列液滴
;
图像识别
;
数据库
;
BP神经网络
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地址
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1.
安徽大学电气工程及其自动化学院, 安徽, 合肥, 230601
2.
中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽, 合肥, 230031
3.
安徽大学, 工业节能与电能质量控制协同创新中心, 安徽, 合肥, 230601
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1002-1841 |
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学科
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自动化技术、计算机技术 |
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文献收藏号
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CSCD:6705355
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府伟灵. 生物芯片概述.
第三军医大学学报,2002,24(1):1-2
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王伟. 基于压电振荡原理的微阵列点样系统的研制.
分析化学,2017,45(4):620-625
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王懿.
微流体脉冲驱动-控制的芯片点样系统设计及实验研究,2011
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贾永红.
数字图像处理,2003
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