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龙图腾网获悉嘉兴大学申请的专利基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120747958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511170955.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法及系统是由王筝设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，该控制方法步骤包括，在未对细胞悬液进行喷射打印操作前，连续采集包含目标单细胞的细胞悬液图像，以确定各帧细胞主区域图像，在输入浅层卷积网络后，分别构建像素灰度参数集、像素响应参数集及像素突变参数集；分析各帧细胞主区域图像的形态波动程度，以筛选出标准形态特征图像；分析标准形态特征图像中所包含的目标单细胞结构完整程度，确定细胞完整度指数，以判断当前标准形态特征图像中目标单细胞结构完整程度是否满足打印要求，以发出相应等级打印控制指令并执行；实现了细胞悬液中对完整细胞的精准辨识，提升打印的良品率及稳定性。

本发明授权基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络优化的单细胞打印设备控制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、在未对细胞悬液进行喷射打印操作前，连续采集包含目标单细胞的细胞悬液图像，以确定各帧细胞主区域图像，在输入浅层卷积网络后，分别构建像素灰度参数集、像素响应参数集及像素突变参数集； S2、基于像素灰度参数集、像素响应参数集及像素突变参数集，分析各帧细胞主区域图像的形态波动程度，以筛选出标准形态特征图像； S3、基于筛选出的标准形态特征图像，分析标准形态特征图像中所包含的目标单细胞结构完整程度，确定细胞完整度指数；S3具体步骤包括有： S31、依据确定的标准形态特征图像，结合像素响应参数集，提取标准形态特征图像中各像素点的结构响应值，并执行极值搜索操作后，将获取的标准形态特征图像中最大结构响应值与最小结构响应值进行做差计算，确定标准形态特征图像的结构响应幅值； S32、基于标准形态特征图像，结合像素突变参数集，提取标准形态特征图像中各像素点的边缘局部突变系数，将各像素点的边缘局部突变系数分别与预设的突变阈值进行比对，筛选出边缘局部突变系数超过突变阈值的对应像素点，标记为边缘像素点，并记录各边缘像素点的灰度值； S33、对各边缘像素点的灰度值进行二阶拉普拉斯变换后，获取各边缘像素点的二阶变换值，并结合统计学求均值算法，确定标准形态特征图像的边界锐化指数； S34、将标准形态特征图像的形态张力值、结构响应幅值及边界锐化指数进行相关联，经无量纲处理后，分析标准形态特征图像中所包含的目标单细胞结构完整程度，确定细胞完整度指数，具体为：；式中，表示细胞完整度指数，表示形态张力值，表示结构响应幅值，表示边界锐化指数； S4、对细胞完整度指数进行比对分析，判断当前标准形态特征图像中目标单细胞结构完整程度是否满足打印要求，以发出相应等级打印控制指令并执行。

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