在力量測系統上，我們使用兩支直流馬達控制顯微鏡平台移動的速度，製造出相對 於微粒子的水流並配合CCD camera 的影像擷取及影像辨識方法，來完成力量測系統。
在這套系統中我們使用 National Instrument 的 DAQ Card (PCI-6024E) 及 IMAQ 卡 (PCI-1409)來作平台移動的自動控制及影像擷取的工作。其目的是運用 LabVIEW 程 式，達到自動化量測雷射鑷夾捕捉力。程式的部分主要可以分為兩部分，一是水流速度 的控制。當微粒子被雷射鑷夾捕捉後，若我們移動平台，則可製造出一相對於微粒子的 水流，如圖 3.16 所示。因此我們將顯微鏡平台加裝兩支直流馬達去控制平台水平與垂 直方向的移動速度並利用 LabVIEW 的 DAQ 卡來控制馬達的速度以得到精確的水流速 度，增加力量測的準確性。根據 Stoke’s Law ，水流黏滯力 Fd =6RBvw，其中RB為 微粒子的半徑， 為黏滯係數，vw 為水流速度，我們可以算出雷射鑷夾捕捉力與微粒 子位移的關係。
C.1 量測系統校正
在量測雷射鑷夾捕捉力之前，我們必須校正平台的移動速度，以得到準確的力量 測。我們用來操控平台的直流馬達為Newport 的 806A motorizer，其控制器為 Newport 的 860-C2 motion controller。由於我們把直流馬達裝置在移動平台上，但每一個平台裡面的 結構及負載程度都不同，因此對於每一個要使用的平台，都必須重新校正移動速度。移 動速度的校正是我們在載玻片上放置微粒子，將它黏住固定，然後例用影像辨識方式，
先建立要比對的微粒子的影像。接著我利用LabViewt 程式及 DAQ 卡給直流馬達一個固 定電壓，使平台開始移動，並利用影像比對來辨識微粒子的位置。然後我們將擷取的每 張圖片中微粒子的位置座標與對應的時間做計算，就可校正出平台移動速度。陸續校正 其他電壓下的平台速度，我們就可得到電壓與平台移動速度的關係。
在上述的影像辨識上，其實實際辨識出的只是微粒子的像素座標並非位置座標，因 此我們必須再把像素座標轉換成位置座標。轉換的方式就是我們使用有刻畫已知標準線 長度的載玻片，在使用相同倍率的顯微物鏡下擷取影像，然後用程式去比對標準線長度 所佔的像素數。如此，我們就可以算出在影像中，一個像素所佔的大小，然後就可以從 像素轉換成位置，微粒子在影像中，移動的距離。
經由 LabVIEW 軟體控制輸出電壓，然後可經由手動或自動的控制移動方向(圖 C.1)，最後得到電壓與平台移動速度關係圖，如圖 C.2。有了電壓與平台移動速度的關 係後，我們就可以量測雷射鑷夾捕捉微粒子的捕捉力。圖C.3 表示一個被雷射鑷夾捕捉
的微粒子分別在平台靜止時以及移動時的偏移情形。從圖中我們可以明顯的看到當微粒 子受水流沖力時，會離開雷射鑷夾捕捉中心，但沒有脫離，因為捕捉力大於水流沖力，
然後在新的位置上達到動態平衡，此時這位置的水流沖力就是捕捉力。依此方式，依序 增加平台移動速度，也就是水流速度，就可量得微粒子的偏移與雷射鑷夾捕捉力的關係。
圖C.1 LabVIEW 控制電壓及移動方向面板圖
0.0 0.2 0.4 0.6
-300 -200 -100 0 100 200 300
v (m/s)
Volt (V)
+vx -vx
圖C.2 電壓與平台移動速度關係圖
控制電壓 控制移動方向
圖 C.3 被捕捉的微粒子受水流沖力之偏移影像圖。(a)平台靜止時，(b)平台移 動時，微粒因水流沖力而偏離原來的位置
C.2 微粒子軌跡影像辨識
在影像處裡或辨識的過程中，有一些方法可以增加影像辨識度，達到辨識的準確 度。在這裡我們概述一些增加辨識度方法以及在研究裡使用的辨識方法。(1)對比度增加 法：是較簡單的一種方法，也就是增加對比度，讓辨識的微粒子明顯許多，但這種方式 有時也會把其他影像凸顯出來，造成辨識錯誤，所以可以用下一個方法。(2) 邊緣增強 法：邊緣增強(Edge enhancement)是對所想要分析的微粒子增強邊緣的效果。增強邊緣 通常是用來使物體與背景能有較清楚的區分。常用有兩種運算法，梯度濾波器（Gradient filter）與拉普拉斯濾波器（Laplacian filter），可增強邊緣加強辨識度。(3)臨界值 法：臨界值法（Thresholding）是以設定一灰階值做基準，在這個值為臨界上下做影像 的處理。例如以灰階值 150 為基準，影像中的圖素之灰階值在 150 以上的通通以灰階值 255 取代，灰階值 150 以下則用 0 取代，整張圖變只剩下兩種灰階值（0 與 255）表示。
另外，亦可設定一灰階值範圍，在範圍內的灰階值以 0 到 255 選取其中一值，在範圍外 的灰階值選取另一值。選取適合的灰階值做為區分基準可以使影像有較好的區域分割，
例如區分微粒子與背景。(4) 形態學法:形態學（Morphology）的演算法是先將影像的灰 階值從 0 到 255，總共 256 個值變成只有兩個值，然後經由演算法對像素做處理，如膨 脹（Dilation）、侵蝕（Erosion）、斷開（Opening）、閉合（Close）和形態交離轉
換（Hit-or-Miss transform）等，目的是要使所欲分析的影像部分有更完整的型態。
有了足夠資訊的影像形態後，我們可以進行邊緣偵測（Edge detect）、量測面積、和 位置等記錄一些影像的物理量。有了上述的物理量，便可以對目標物體的面積大小做比 較，當在做兩種大小不同的細胞的篩選時，我們可以選定其中之一大小的細胞作為篩選 的標準。
最後要介紹的影像辨識方法，是本研究所使用的方法稱為＂Cross Correlation”，在 數學上一般式子的表示為：
其中 w(x,y)可視為子影像也就是欲辨識的目標物，整個處理方法的運算原理是把子影像 與原來 CCD 所擷取的影像 f(x,y)的圖素一個一個地做比對，當 w(x,y)與 f(x,y)中的某 部分範圍的子影像相似度越高時，C ( i, j )值越大，完全相符時，C ( i, j )有最大值。因此 在量測微粒子的軌跡時，我們先建立要比對的微粒子的子影像，然後根據子影像比對微 粒子在各影像中的像素座標，然後再轉換成位置座標，如此就可得到微粒子的軌跡，如 圖B.4。
圖 C.4 微粒子軌跡影像辨識圖。當微粒子出現在影像時，LabVIEW 影像辨識 軟體會自動紀錄微粒子的像素座標，如十字方框，然後在轉換成位置座標，計 算出微粒子的軌跡。
C.3 影像解析度
有了影像辨識之後，我們就可以根據樣品的實際大小與影像的像素，算出影像的解 析度。也就是我們可以用標準已知的樣品大小如微粒子直徑，用影像辨識量得微粒子直 徑在顯微鏡下的影像所佔的像素。將微粒子的直徑除以所佔的像素，就可以得到一個像 素的大小，這樣即可得到影像的解析度。如圖C.5，微粒子的直徑為 16m，在 100x 的 顯微物鏡下，影像的像素為640x480，微粒子直徑所佔的像素，經由影像辨識為 190 個 像素。所以微粒子直徑16m 除以所佔的像素 190 個，得到一個像素為 0.084m 等於 84 奈米(1 pixel=16/190 m)。有了影像解析度，我們也就可以算出由全像雷射鑷夾產生的 線形圖案實際的長度。
640
480190
單位:像素 640
480190
單位:像素 圖C.5 影像解析度圖