药物筛选是新药开发中最有效的手段,高通量筛选系统是基于自动化技术,计算机技术发展的用于药物筛选的新兴技术,其中的细胞成像系统是其自动化操作平台的关键组成,得到了广泛的研究和应用。针对传统细胞成像系统自动化程度低,成像效果差的缺点,本文利用了智能显微技术和机器视觉技术对用于高通量筛选的细胞成像系统进行了研究,全文分为以下几个部分：第一章首先提出了该课题的研究背景和研究意义,接着分析了国内外细胞成像系统及其关键技术的发展和应用情况,并研究了本系统的结构和工作原理,提出了论文的主要内容,并对研究对象做了说明。第二章首先阐述了显微镜的构造和基本原理,分析了智能显微平台的特点,然后重点阐述了本系统所采用的Leica智能显微平台的结构,特点以及功能。第三章首先研究了Leica智能显微平台SDK的基本概念以及开发流程,然后针对第二章所提出的平台的功能需求和课题软件开发的实际需求进行了面向对象的编程,实现了对Leica智能显微平台的自动控制。第四章首先研究了CCD成像的基本原理和CCD高速摄像机的选取,然后分析如何使用软件的方法进行图像的采集,重点分析了利用Baumerl394高速CCD摄像机平台SDK进行开发的图像采集流程,与此同时,分析了一个细胞培养井采用多次有重叠部分的拍摄实现全景图像采集的方法。第五章首先分析了已经获取的细胞图像,并对其进行图像预处理来减少噪声。接着根据第四章提出的成像特点完成了图像的拼接,重点对比了基于Harris角点特征匹配和比值法以及SIFT特征匹配的图像配准方法,然后分别利用平均值法和线性融合法完成了图像的融合,并分析对比了融合的效果,最后根据高通量筛选系统的后续需求,对细胞图像进行了初步分析,包括了基于色彩学的灰度以及颜色通道分析和细胞图像的边缘分析。第六章是总结与展望,主要总结了本论文的主要工作,并对将来的工作做了展望。