Automated End-Effector Alignment in Robotic Micromanipulation
Notice bibliographique
Résumé
Proper alignment of the end-effector is a critical procedure that determines the success of micromanipulation, such as robotic cell manipulation. Presently, end-effector alignment is performed manually and suffers from large misalignment error and inconsistency. Manual alignment often undesirably moves the end-effector (e.g., a glass micropipette) out of the limited field of view under microscopy and risks breaking the fragile end-effector. This article presents automated end-effector alignment in robotic micromanipulation. A rotational degree of freedom was added to a standard micromanipulator with translational degrees of freedom. The kinematic model of end-effector’s rotation was established, and the unknown model parameters were calibrated. To accommodate model uncertainty and parameter variations, a sliding mode controller was designed to achieve end-effector alignment. Experimental results demonstrate that the robotic alignment technique achieved an accuracy of 0.5$\pm 0.3^{\circ }$and a time cost of 17.9$\pm$7.3 s, both significantly less than manual alignment. The developed controller based on kinematic modeling and sliding mode control achieved a higher success rate and significantly less time cost for end-effector alignment than the PID controller. Standard micropipettes were used as the end-effectors for sperm immobilization and oocyte penetration, important procedures in cell surgeries. The success rate of sperm immobilization was 98% by robotic micropipette alignment, higher than the success rate of 90% by manual alignment. Oocyte deformation before penetration was 28.1$\pm$7.5$\mu$m by robotic end-effector alignment, significantly less than the deformation of 54.5$\pm$13.2$\mu$m by manual alignment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».