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公开(公告)号：CN111172196A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010019969.9
申请日：2020-01-09
Applicant: 南开大学
Abstract: 基于显微视觉改进自适应控制的显微注射系统精准抽取与注射方法。该方法首先考虑了系统中包括图像算法、空气泵、被操作细胞、操纵微针在内的各部分的特性，对系统整体建立相应的数学模型；其次，由于上述模型中的各参数较难准确方便地获取，因此本发明佐以轨迹跟踪，设计了改进更新律的自适应控制算法，完成了显微注射的高效控制，并且在整个实验过程中，该控制算法对参数不确定性的鲁棒性较好，系统无超调，有效地抑制了对被操作对象的伤害。相较传统的自适应控制、高频鲁棒控制，本发明方法表现出了更快的收敛速率，调节时间也较前述控制器更短。最后，通过李雅普诺夫稳定性理论和拉塞尔不变性原理证明本发明方法的稳定性。
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公开(公告)号：CN113917191B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111148015.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于改进稀疏样本一致性的原子力显微镜图像自适应校正方法。本发明设计了一种自适应的图像校正算法，该算法包括数据预处理和直线拟合两个步骤，能够自动生成最优拟合结果来匹配原子力显微镜扫描每条轮廓线的基准线，在此基础上，通过从畸变图像中减去拟合直线来校正图像的畸变；针对垂直漂移和虚假斜坡严重影响原子力显微镜成像质量的问题，利用本发明所设计的图像校正算法，能够准确模拟样本形貌图像截面剖面中的垂直漂移和虚假斜坡，从而实现对图像畸变的有效校正。实验结果表明，本发明所设计的图像校正算法精度高、鲁棒性强，利用该算法能够有效消除垂直漂移和虚假斜坡导致的图像畸变，从而提升原子力显微镜的成像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113917191A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111148015.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于改进稀疏样本一致性的原子力显微镜图像自适应校正方法。本发明设计了一种自适应的图像校正算法，该算法包括数据预处理和直线拟合两个步骤，能够自动生成最优拟合结果来匹配原子力显微镜扫描每条轮廓线的基准线，在此基础上，通过从畸变图像中减去拟合直线来校正图像的畸变；针对垂直漂移和虚假斜坡严重影响原子力显微镜成像质量的问题，利用本发明所设计的图像校正算法，能够准确模拟样本形貌图像截面剖面中的垂直漂移和虚假斜坡，从而实现对图像畸变的有效校正。实验结果表明，本发明所设计的图像校正算法精度高、鲁棒性强，利用该算法能够有效消除垂直漂移和虚假斜坡导致的图像畸变，从而提升原子力显微镜的成像质量。
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公开(公告)号：CN113821980A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111168883.3
申请日：2021-10-08
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于改进神经图灵机的频率相关迟滞建模方法。本发明充分考虑压电驱动器固有迟滞效应的复杂特性，参照神经图灵机的框架，设计包含频率模块、非线性模块和内存模块三个模块的迟滞模型；通过反向传播神经网络构造频率模块，建立电压频率与迟滞面积的关系，从而模拟迟滞的频率相关性；非线性模块通过设计极限学习机和反向传播神经网络的串联结构，建立输入电压和输出位移之间的关系，用来模拟迟滞非线性；内存模块根据预先设计的计算和存储规则进行读写操作，将记忆特性引入到模型中。实验验证了所述模型具有较高的精度和较强的泛化能力，能够准确模拟迟滞效应。
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公开(公告)号：CN113821980B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111168883.3
申请日：2021-10-08
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06N3/045
Abstract: 一种基于改进神经图灵机的频率相关迟滞建模方法。本发明充分考虑压电驱动器固有迟滞效应的复杂特性，参照神经图灵机的框架，设计包含频率模块、非线性模块和内存模块三个模块的迟滞模型；通过反向传播神经网络构造频率模块，建立电压频率与迟滞面积的关系，从而模拟迟滞的频率相关性；非线性模块通过设计极限学习机和反向传播神经网络的串联结构，建立输入电压和输出位移之间的关系，用来模拟迟滞非线性；内存模块根据预先设计的计算和存储规则进行读写操作，将记忆特性引入到模型中。实验验证了所述模型具有较高的精度和较强的泛化能力，能够准确模拟迟滞效应。
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公开(公告)号：CN111172196B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010019969.9
申请日：2020-01-09
Applicant: 南开大学
Abstract: 基于显微视觉改进自适应控制的显微注射系统精准抽取与注射方法。该方法首先考虑了系统中包括图像算法、空气泵、被操作细胞、操纵微针在内的各部分的特性，对系统整体建立相应的数学模型；其次，由于上述模型中的各参数较难准确方便地获取，因此本发明佐以轨迹跟踪，设计了改进更新律的自适应控制算法，完成了显微注射的高效控制，并且在整个实验过程中，该控制算法对参数不确定性的鲁棒性较好，系统无超调，有效地抑制了对被操作对象的伤害。相较传统的自适应控制、高频鲁棒控制，本发明方法表现出了更快的收敛速率，调节时间也较前述控制器更短。最后，通过李雅普诺夫稳定性理论和拉塞尔不变性原理证明本发明方法的稳定性。
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公开(公告)号：CN111324038A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010131857.2
申请日：2020-02-29
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于门控循环单元的迟滞建模与端对端补偿方法。本发明充分考虑迟滞效应的非线性、记忆特性和频率相关性，设计包含门控循环单元和反向传播神经网络在内的双层结构迟滞模型，准确描述迟滞效应的复杂特性；针对迟滞效应导致原子力显微镜成像畸变的问题，利用本发明所建立的迟滞模型，计算得到扫描点在正向和反向扫描过程中的实际位置，通过设计改进的埃尔米特插值方法，获得更加真实的样品形貌图像。实验结果表明,本发明所建立的迟滞模型精度高，泛化能力强，能够准确模拟压电驱动器迟滞效应的非线性、记忆特性和频率相关性，利用该模型所设计的补偿算法，能够有效消除迟滞效应导致的图像畸变，从而提升原子力显微镜的成像质量。
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