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Enregistrement W2169898846 · doi:10.1109/robot.2008.4543732

Integrated vision and force control in suspended cell injection system: Towards automatic batch biomanipulation

2008· article· en· W2169898846 sur OpenAlexaff
Haibo Huang, Dong Sun, James K. Mills, Shuk Han Cheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipetteProcess (computing)Load cellInjectorPosition (finance)Computer scienceControl theory (sociology)SimulationMaterials scienceBiomedical engineeringEngineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceChemistryControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automatic cell injection has been the focus of many researches and commercial development for several years. In this paper, a robotic cell injection system for automatic batch injection of suspended cells is developed. To facilitate the process, these suspended cells are held and fixed to a cell array by a specially designed cell holding device, and injected one by one through an “out-of-plane” cell injection process. A micropipette equipped with a PVDF micro force sensor is integrated in the proposed system. The force sensor is utilized to measure real time injection force applied to the cells during injection process. Through calibration of the relationship between the cell injection force and the desired injector pipette trajectory, a position (vision) and force control algorithm is proposed and applied to the motion control of the injection pipette in three-coordinate directions during an injection process. The out-of-plane cell injection task is decoupled into a position control in X-Y horizontal plane and an impedance force control in Z-axis. The depth motion of the injector pipette, a common problem of three-dimensional micromanipulation, is indirectly controlled by the force control. Finally, experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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