伴随着自动控制与计算机技术的飞速发展,自动化设备的应用领域也得到大范围的拓展。自动化技术除在传统的工业领域的应用外,在科教文卫等热门领域也得以大规模应用。尤其在医学图像检测领域,基于机器视觉技术的自动化医疗设备一定程度上降低了医学检验人员的工作强度。然而在医学图像检测的物料准备阶段,即细胞学标本样片的制备领域,现有的自动化标本样片制备设备因为缺乏合理的染色评价体系而在染色质量稳定性上存在不足。因此,设计并开发出具有染色质量评价体系的细胞学标本样片自动染色系统迫在眉睫。针对以上问题,本文主要研究基于机器视觉技术的细胞学标本样片自动染色系统。不同于传统医用染色机,本研究在系统内引入了机械臂技术、机器视觉反馈环节,从而提升了自动染色系统的染色效果。论文的主要研究工作如下:(1)针对自动染色系统中缺乏染色质量评价体系的问题,根据细胞学标本样片染色缺陷的种类不同,提出了基于着色效果的智能复染算法、基于染色均匀度的染色均匀度分析算法、基于染色位置的细胞团位置准确度对比算法。该算法在一定程度上可以染色质量的稳定性,降低废片率,并为机器视觉自动阅片系统提供了质量较为可靠的物料基础。(2)针对染色前物料准备时因为人为疏忽导致载玻片码放不准确的问题,提出了基于机器视觉空白医用载玻片码放矫正算法,并搭配设计载玻片翻转机构以及机械臂,实现载玻片的码放矫正。该算法在一定程度上为后续染色工作的顺利进行提供了保证。(3)针对医学染色过程中可能出现的药液对操作人员的侵害以及操作人员对标本样片的污染问题,引入了机械臂技术,通过机械臂配合末端夹具、I/O拓展板实现物料的搬运、设备启停控制。该系统可一定程度地减少操作人员的工作量,降低人员受到侵害和标本样片受到污染的可能性。本文所构建的基于机器视觉的细胞学标本样片自动染色系统是具有载玻片码放矫正、智能复染功能和染色质量评价体系的整体设计,有助于提升细胞学标本样片的染色质量的稳定性,降低废片率。在医学染色机的升级改造领域具有一定的现实意义。