随着对电子、生物、医学等微观领域的研究深入,操作对象的微型化正推动着显微镜系统向着自动化、智能化的方向发展。特别在生物医学工程领域,细胞融合、细胞的疾病检测及病理分析等,都需要借助显微镜去完成。而传统显微镜需要人工调焦,进而对观察目标进行病理分析。这种人工方式工作效率极低,且由于人的疲劳、主观判断等因素可能出现错误,造成误诊或漏诊。Jetson Nano是英伟达公司研制的一款性能强大、成本较低的人工智能计算机硬件。本文以开发低成本人工智能显微镜为目标,基于Jetson Nano平台对人工智能显微成像与图像识别技术进行了研究。智能显微镜系统主要由自动聚焦系统和目标识别系统两部分构成。首先,对智能显微镜的关键结构进行了研究,设计出了基于Jetson Nano的微操作系统的整体结构;针对显微系统成像尺寸小的问题,基于超分辨显微成像原理,采用压电陶瓷驱动方法及柔性铰链导向机构设计了具有纳米级定位精度的微定位平台的整体结构,并进行了静力学分析和有限元分析。其次,对于显微成像部分,图像的清晰度评价算法是实现基于数字图像自动聚焦的关键技术,而经典的算法易受噪声、光照不均等因素的影响,精度低、稳定性差,针对此问题,本文通过对各类经典图像清晰度评价算法的研究,融合方差函数和Brenner函数提出了一种新的图像清晰度评价算法,并通过MATLAB仿真验证了本文算法在灵敏度、稳定性、速度等方面的显著优势。针对经典爬山搜索算法容易出现局部极值且搜索速度慢的问题,本文基于爬山算法提出了变步长、三步试探搜索法,在远离焦点区域采用大步幅搜索,在近焦区域采用小步幅搜索,在极值点附近进行精细搜索,并通过向前多采集两帧图像来比较与前一帧的大小判断是否为局部极值,本文的搜索策略能够避免陷入局部极值的问题,提升搜索速度和精度。最后,图像识别部分主要是对聚焦所得图像的内容进行识别分类,针对目标识别要求高精度、实时性、智能化的问题,基于Jetson Nano平台对神经网络进行了研究,基于YOLOv4-tiny卷积神经网络并使用Dropout技术,设计了本文的目标识别模型DYOLOv4-tiny,有效的避免了过拟合问题,提高了细胞识别精度,通过实验分析表明该系统可以对细胞图像内容进行准确的识别。本文结合人工智能技术,主要针对智能显微系统的快速聚焦算法、目标识别方法进行了研究与优化,研究结果对开发智能显微成像分析系统有重要的参考意义。