生物微注射技术在毒理学研究、基因编辑、药物检验等领域起着非常重要的作用。传统的手动微注射存在精度差,成功率低,容易污染生物样本等问题。基于此背景,生物自动化微注射系统的研究受到了世界上很多国家的重视,我国也在《国家重点研发计划》中强调大力发展综合交叉产业,并已明确重点研究生物的显微操作技术。与人类基因相比,斑马鱼具有较高的遗传相似性,已成为研究人类疾病和肿瘤的主要模型。本文在现有研究基础上,结合图像算法和深度学习模型来识别斑马鱼的位姿。同时,研究斑马鱼位姿调整策略,配合所设计的旋转机构将其调整至最佳注射姿态。此外,针对斑马鱼体表色素的遮挡而产生的定位异常值,研究基于自适应抗差Kalman滤波的注射控制算法,实现高精度、高存活率的斑马鱼自动化微注射。本文主要工作展示如下:首先,设计一套适用于斑马鱼心脏自动化微注射的方案。不同于传统的细胞或胚胎等球形或类球形样本,斑马鱼幼虫的固定和位姿调整都存在较大难度。本文针对斑马鱼等梭形样本设计了一套位姿旋转设备,包括水平旋转电台和体轴旋转执行器,可实现斑马鱼的位姿调整。配合微纳设备可完成斑马鱼幼虫心脏的自动化微注射。其次,研究斑马鱼微注射系统的图像算法和深度学习模型。通过比较当前图像和模板的二值面积来判别斑马鱼是否在视野下。在斑马鱼非全暴露情况下,利用图像矩获取其坐标信息,配合XY电台将其移至全暴露区域。在全暴露情况下,采用图像算法和深度学习来识别斑马鱼的水平和体轴位姿。根据先验经验,利用P-Tile自适应分割算法获取眼睛与鱼鳔分离的斑马鱼二值图像,基于此构建感兴趣心脏区域,结合累积帧差法凸显出搏动的心脏。利用金字塔模板匹配算法获取执行器末端的水平坐标,采用接触法获取执行器末端的Z轴相对高度。再次,研究斑马鱼微注射系统的运动控制算法。根据斑马鱼的水平位姿对其进行水平位置和倾斜角区域划分。根据区域来规划PID控制器的分段输入,分别控制全暴露和水平位姿调整。其次,研究基于位置的伺服系统来调整斑马鱼的水平位姿,无需保持斑马鱼始终处于显微视野内。同时,利用离心补偿抑制旋转过程的漂移运动,防止视觉伺服失败。针对注射过程中斑马鱼对注射针存在遮挡,从而产生尖端定位异常值的现象,根据注射针末端的状态方程和量测方程,提出自适应抗差Kalman滤波器对视觉反馈异常值进行抑制,提高注射精度和斑马鱼的存活率。最后,构建斑马鱼心脏自动化微注射系统,并进行相关实验。从图像算法,深度学习模型,位姿调整策略和基于自适应抗差Kalman滤波的注射算法进行实验分析。实验结果表明所提图像算法和深度学习模型能满足幼虫位姿识别和心脏定位的要求。位姿调整策略和设计的旋转机构能够稳定,快速地完成位姿调整。基于自适应抗差Kalman滤波的注射算法可以有效抑制视觉反馈的异常值,提高了注射精度和样本存活率。