基因芯片技术是近年来发展非常迅速的一门学科交叉技术，尤其在其反应图像处理方面，更涉及到生命科学，机械工程科学，光学和计算机科学的综合交叉应用。基因芯片图像的处理和数据采集一直是基因芯片技术中的一项关键技术，直接影响到前端机械光学硬件设计和后面生物学分析。 本文基于生命科学与计算机科学的交叉研究领域——基因芯片的图像处理，针对国产设备基因芯片图像规整性远落后国外产品生成图像的弱点，研制出与其相同步的基因芯片图像处理分析系统。该系统具有算法速度快，系统扩展性好的特点，并且可实现全自动图像分析处理。 第一、本课题在研究了目前常用的基因芯片图像识别算法后，创新性的引入了一款在人工智能和计算机视觉方面应用颇广的主动形状模型(ASM)算法，首次实现了ASM在基因芯片图像中的应用，并提出了相关的简化方法。经过实验测试发现该算法具有速度快，硬件资源占用少，在绝大多数情况下都可以非常好地对点阵图进行标识。而且可避免原有算法所实现系统的分析人工干预过程，实现全自动图像分析处理。 第二、本课题在研究中改进了科研系统单纯以技术为主导的开发过程，从基因芯片图像处理业务流程的业务模型分析入手，采用统一过程建模和模块化的思想进行整个架构的设计研究。 第三、本课题引入数据仓库的设计理念，研究了适用于基因芯片数据挖掘的逻辑与物理存储方式。对原有基因芯片数据分析中以单纯统计学分析的方式是一个改进。 最后，本课题所研制系统与中心其他科研人员的数据挖掘模块以接口级连接后实现具有自主知识产权的GMAS系统1.0版本。