生物医学与新药研发中,应用最广泛的模式生物是果蝇。为了分析判断活体动物对药品的适应性,采用的方式是观察果蝇复眼在施药前后的变化。近阶段这些判断分析的工作都是由人工完成,工作量大,效率低。本文就果蝇复眼病变图像识别的自动调焦技术进行了系统的研究。本文在显微镜自动调焦采集图片、果蝇复眼坏斑特征的分析和病变识别等方面取得了较有成效的进展。设计实现了基于LabVIEW系统的自动调焦。自动调焦的关键是清晰度评价函数的选取,对常用的四种清晰度评价函数进行了分析对比,并通过实验对四种调焦函数的灵敏度,一致性和计算速度等指标进行检测和验证,实验结果表明,灰度方差算子调焦范围适中,在焦点附近又具有比较高的灵敏度,响应性好,本系统选用灰度方差算子作为图像清晰度评价函数。在自动调焦算法方面对传统的爬山法做了优化,优化后的算法效率更高,聚焦位置更准确。实验证明该自动调焦系统可以精确快速的实现自动调焦采集图片。本文设计与实现了3种提取果蝇复眼轮廓的算法,并且设计了提取果蝇复眼病变斑点的方案,并实现了果蝇复眼中的坏区位置和坏斑大小的快速分析和计算。最后,以Vision Assistant8.6下处理单张图片的script为基础,在LabVIEW 8.6的平台上,建立了人机交互系统,实现了果蝇复眼病变自动识别的系统,为高效地检验果蝇一类实验对象对药物的反应和新药品的适应性检测提出有效的新方法。