Ushbu tadqiqot mikrometr miqyosida harakatlanadigan uch erkinlik darajali mikro-robotning holatini faqat motor buyruqlari yoki bitta kamera orqali aniqlash o‘rniga bir nechta vizual axborot manbalarini birlashtirib tekshirishni maqsad qiladi. Tizim yuqori tomonda optik mikroskop va raqamli kamera, namuna ostida esa qo‘shimcha CMOS asosidagi pastki ko‘rish sensori (Bottom Vision Sensor, BVS) dan foydalanadi. Shu tariqa mikro-robot dasturiy ta’minot talab qilgan koordinataga haqiqatda yetib borgan-bormagani motor koordinatalari, yuqori optik tasvir va mustaqil pastki sensor qayta aloqasi birgalikda qo‘llanib tekshirilishi mumkin.

Tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi muhim mikro-pozitsiyalash muammosidir: step motor, vint mexanizmi va harakat boshqaruvchisi ma’lum X–Y koordinatasiga buyruq berishga imkon beradi; biroq mexanik bo‘shliq, harorat ta’siri, tebranish, trayektoriya geometriyasi va aktuatorning nochiziqliligi tufayli buyruq berilgan holat bilan asbob uchining haqiqiy holati bir xil bo‘lmasligi mumkin. Motor enkoderi yoki dasturiy koordinata faqat mexanik yuritmaning ma’lum bir nuqtasini kuzatgani uchun haqiqiy mikro-asbob yoki maqsad obyektidagi og‘ishni har doim bevosita ko‘rsatmaydi.

Ushbu ishda muammoga, ayniqsa shaffof yoki yarim shaffof namunalar mavjud mikro-manipulyatsiya muhitlarida namuna ostiga ikkinchi tasvir sensori joylashtirish orqali yondashilgan. Yuqori optik kamera obyektning batafsil tasvirini bersa, pastki sensor mikro-asbob soyasini, yorug‘lik taqsimotini yoki maqsadga nisbatan holatini mustaqil kuzata oladi. Tasvirlar MATLAB va Python asosidagi algoritmlar bilan thresholding, shovqinni tozalash, markaz/centroid aniqlash, piksel farqi va statistik holat og‘ishi tahlillaridan o‘tkazilgan.

Maqolada umumiy usul samaradorligi uchun 0,25 µm RMSE qayd etiladi va pozitsiyalash aniqligi taxminan 1,3 µm darajadan 0,5 µm darajaga yaxshilangani, bu taxminan %62 yaxshilanishga teng ekani bildiriladi. Yuqori tezlik sinovlarida, ayniqsa 4 va 5 mm/s harakat tezliklarida X o‘qi bo‘yicha o‘rtacha xato 0,04 µm'dan pastga tushgani xabar qilingan. Biroq past tezliklarda ayni samaradorlik saqlanmagan; X o‘qi xatosi 0,1–2 mm/s oralig‘ida 1 µm'dan oshishi mumkin. Shu sababli natijalarni barcha tezliklarda doimiy sub-mikrometr aniqlik sifatida umumlashtirish mumkin emas.

Turkiya nuqtayi nazaridan: Ushbu yondashuv universitet mikro-mexatronika laboratoriyalari, biotibbiy mikro-manipulyatsiya tizimlari, aniq optik o‘lchash qurilmalari, mikroelektrod pozitsiyalash tizimlari va tasvirga asoslangan aniq robototexnika ilovalari uchun ahamiyatlidir. Ayniqsa qimmat absolyut holat sensorlari o‘rniga standart CMOS tasvir sensorlaridan mustaqil holatni tasdiqlash qatlami sifatida foydalanish diqqatga sazovordir. Biroq olingan sonli aniqlik qiymatlari tadqiqotdagi maxsus mexanik tuzilma, kamera geometriyasi, yoritish, kalibrlash nishoni va tasvirni qayta ishlash algoritmiga bog‘liq; boshqa mikro-robot tizimiga ko‘chirishdan oldin qayta kalibrlash va tajribaviy tasdiqlash talab etiladi.

Nega mikro-robotlarda ikkinchi holat ma’lumotiga ehtiyoj bor?

Mikrometr va sub-mikrometr miqyosida ishlaydigan tizimlarda mexanik harakat buyrug‘ining to‘g‘ri bo‘lishi mikro-asbobning maqsad nuqtaga haqiqatda yetganini kafolatlamaydi. Tadqiqotda ayniqsa quyidagi xato manbalari ko‘rib chiqilgan:

• mexanik bo‘shliq va gisterezis,
• vintli yuritma va mexanik transmissiya xatolari,
• enkoderning sub-bo‘linish xatolari,
• harorat o‘zgarishlaridan kelib chiqadigan o‘lcham o‘zgarishlari,
• atrof-muhit tebranishi,
• kamera va tasvirni qayta ishlash shovqini,
• yoritish o‘zgarishlari,
• piksel aniqligi va tasvir buzilishi,
• X va Y o‘qlarida tanlangan trayektoriyadan mexanik og‘ish.

Shu sababli ish faqat “motor qaysi koordinataga buyruq oldi?” savoliga emas, balki “mikro-asbob haqiqatda qaysi koordinataga yetdi?” savoliga javob berishga intiladi.

Sensor fusion'ning asosiy g‘oyasi nima?

Tadqiqotchilar holatni uch xil axborot manbai bilan o‘zaro tekshiradilar:

1. harakat boshqaruv dasturi bergan X–Y koordinatalari,
2. yuqori optik mikroskop/kamera tasviri,
3. namuna ostidagi mustaqil BVS tasviri yoki fotometrik qayta aloqa.

Ushbu yondashuv maqolada “three-source verification” usuli sifatida ta’riflanadi. Maqsad — bir manba ko‘ra olmaydigan mexanik xatoni boshqa manba aniqlashi.

Tajriba tizimi qanday qurilgan?

Mikro-robot ortogonal uch o‘qli manipulyator tuzilmasiga ega. X va Y o‘qlarida Standa 8MTF-102LS05 motorli stol; mustaqil Z harakatlari uchun ikkita 8MT30-50 yuritgich ishlatilgan. Yuritma tizimi bipolar step motorlar va 0,5 mm qadamli aniq vint mexanizmiga asoslangan.

Motor drayverlarida 1/16 mikro-qadam rejimi ishlatilgan. Mikro-robot boshqariladigan so‘ndirish tizimiga ega anti-vibratsion stol ustiga o‘rnatilgan.

Past darajadagi harakat boshqaruvi Orange Pi da LinuxCNC 2.8.4 bilan, yuqori darajadagi boshqaruv esa bosh kompyuterda LabVIEW 19 bilan bajarilgan. Boshqaruv qatlamlari Ethernet orqali aloqa qiladi.

Yuqori va pastki kameralarda qaysi sensorlar ishlatilgan?

Pastki ko‘rish sensorida Sony IMX477 CMOS ishlatilgan. Manbada berilgan asosiy xususiyatlari:

• 12,3 megapiksel,
• 4032 × 3040 faol piksel,
• 1,55 × 1,55 µm piksel o‘lchami,
• 1/2,3 dyuymli sensor,
• 4K aniqlikda 30 FPS'gacha tasvirga olish.

Yuqori optik tizimda 15×–90× optik zoom mavjud bo‘lib, tajribalarda 80× kattalashtirish ishlatilgan. Tasvir XCAM4K8MPA kamera bilan yozib olingan; kamera Sony IMX334 CMOS sensorini o‘z ichiga oladi. Manbada 3840 × 2160 piksel aniqlik va 2,0 × 2,0 µm piksel o‘lchami ko‘rsatilgan.

Nega pastki sensor linzasiz ishlatilgan?

BVS'ning asosiy vazifasi yuqori sifatli mikroskopik tasvir yaratish emas. Sensor namuna ostiga mahkamlanib mikro-asbob soyasi, yorug‘lik taqsimoti yoki holat ko‘rsatkichi sifatida ishlatilishi mumkin bo‘lgan boshqa optik o‘zgarishlarni kuzatadi.

Tadqiqotning ayrim tajribalarida 460 nm cho‘qqi to‘lqin uzunligiga ega ko‘k LED va 0,4 mm plastik optik tola ishlatilgan. Optik tola mikro-asbob ushlagichiga joylashtirilgan va pastki sensorda yorug‘lik nuqtasi hosil qilgan. Ushbu nuqtaning tasvirdagi markazi hisoblanib mexanik tizimning haqiqiy siljishi kuzatilgan.

Manba, shuningdek, linzasiz IMX477 kadrlarini klassik ma’noda batafsil fazoviy tasvir sifatida emas, balki umumiy yorqinlik, spektral tarkib, sochilish, aks etish va sensor shovqini haqida ma’lumot beruvchi fotometrik xaritalar sifatida ham ishlatish mumkinligini tushuntiradi. Bu foydalanish asbob soyasi orqali holatni kuzatish usulidan alohida sensor-fusion rejimidir.

Kalibrlash qanday amalga oshirilgan?

Yuqori kamera uchun chiziqlar orasidagi masofa 4 µm bo‘lgan aniq ortogonal kalibrlash panjarasi ishlatilgan. Kamera 20 kalibrlash tasviri bilan baholangan.

Tadqiqotchilarning Python 3.12.13 asosidagi dasturi:

• parallel va perpendikulyar chiziqlar to‘plamlarini aniqlagan,
• CLAHE bilan kontrastni yaxshilagan,
• X va Y yo‘nalishlari uchun µm/piksel konversiyasini aniqlagan,
• piksel anizotropiyasini baholagan,
• tasvir distorsiyasini hisoblagan,
• µm/piksel qiymatlari uchun %95 ishonch oralig‘idan foydalangan.

BVS uchun ham shu panjara nazorat maqsadida ishlatilgan, biroq sensor linzasiz bo‘lgani sabab manbada u an’anaviy optik kamera ma’nosida kalibrlanmagani ko‘rsatilgan.

Holat xatosi qanday hisoblanadi?

Boshlang‘ich va harakatdan keyingi tasvirlardan asbob yoki soyaning markazi aniqlangan; X va Y koordinatalaridagi farqlar:

\[ d_x=X_2-X_1 \]

\[ d_y=Y_2-Y_1 \]

sifatida baholangan. Ikki o‘lchamli umumiy radial holat og‘ishi:

\[ r=\sqrt{d_x^2+d_y^2} \]

bilan hisoblangan.

Takroriy tajribalarda o‘rtacha radial og‘ish:

\[ r_m=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}r_i \]

va namunaviy standart og‘ish:

\[ \sigma= \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^{n}(r_i-r_m)^2}{n-1} } \]

yordamida pozitsiyalashning takrorlanuvchanligi baholangan.

Tasvirni qayta ishlash zanjiri qanday ishlaydi?

Manbaning 16. sahifasidagi MATLAB oqim sxemasida usul to‘rtta asosiy bosqichga ajratiladi:

1. Tasvir olish: CMOS kamera mikro-asbob yoki soya tasvirlarini qayd etadi.
2. Oldindan ishlov berish: kulrang tusga o‘tkazish, thresholding va shovqinni yo‘qotish bajariladi.
3. Centroid ajratish: binar obyekt aniqlanadi, hudud xususiyatlari orqali markaz koordinatasi topiladi.
4. Siljish tahlili: ΔX, ΔY va radial og‘ish hisoblanib statistik baholanadi.

Yorug‘lik nuqtasining sub-piksel markazi qanday aniqlangan?

Optik tolada chiqadigan LED yorug‘ligi sensorda hosil qilgan yorqin hudud markazi tasvir intensivligining og‘irlik markazi yordamida hisoblangan:

\[ X_s= \frac{\sum x\,I(x,y)} {\sum I(x,y)} \]

\[ Y_s= \frac{\sum y\,I(x,y)} {\sum I(x,y)} \]

Bu yerda \(I(x,y)\) ma’lum piksel koordinatasidagi tasvir yorqinligidir. Ushbu usul markazni faqat eng yorqin piksel sifatida emas, intensivlik taqsimotining og‘irlik markazi sifatida aniqlashga imkon beradi va tadqiqotchilar undan sub-piksel holatni aniqlash uchun foydalangan.

Python asosidagi usulda mos rang kanali tanlangan, hot-pixel turidagi impulsli shovqinni kamaytirish uchun median filtr qo‘llangan va hudud maksimal yorqinlikning %50'idan yuqori bo‘lgan Full Width at Half Maximum hududiga ko‘ra chegaralangan.

Nega trayektoriya geometriyasi muhim?

Tadqiqotchilar faqat bir yo‘nalishdagi harakatni emas, balki to‘g‘ri chiziqli, L-shaklli, diagonal va murakkabroq trayektoriyalarni ham baholagan. Manbaning 12–17. sahifalaridagi tasvirlarda harakatdan oldingi va keyingi kadrlarning piksel farqlari solishtiriladi.

Ayniqsa C-ga o‘xshash yoki ko‘p yo‘nalishli trayektoriyalarda takrorlar soni oshgani sari piksel nomosligi to‘planishi mumkinligi ko‘rsatilgan. Bu natija mikro-robotning bitta o‘qdagi statik aniqligi murakkab ikki o‘qli harakatning takrorlanuvchanligini yolg‘iz o‘zi tavsiflash uchun yetarli emasligini ko‘rsatadi.

Harakat tezligi holat xatosini qanday o‘zgartirdi?

Tadqiqotning kengroq tezlik sinovlarida harakat tezliklari 0,1; 1; 2; 3; 4 va 5 mm/s qilib o‘zgartirilgan va har bir tezlik uchun tajriba 20 marta takrorlangan.

X o‘qida past tezliklarda kattaroq xato kuzatilgan. Tadqiqotchilar 0,1–2 mm/s oralig‘ida X o‘qi aniqlik xatosi 1 µm'dan oshishi mumkinligini bildiradi. Bunga qarshi 4 va 5 mm/s tezliklarda o‘rtacha xato 0,04 µm'dan past deb qayd etilgan.

Y o‘qidagi xatolar shu tezlik oralig‘ida X o‘qiga nisbatan taxminan ikki baravar kichik bo‘lgan. Mualliflar bu asimmetriya mexanik tuzilma, step motor xatti-harakati va yuritma tizimi kalibrlanishi bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini aytadi.

Sensor fusion aslida nimani tuzatadi?

Bu tizim motorning mexanik xatosini jismonan yo‘q qilmaydi. Buning o‘rniga harakatdan keyin paydo bo‘lgan haqiqiy holat farqini mustaqil vizual ma’lumotlar bilan o‘lchanadigan va tuzatiladigan holga keltiradi.

Bu farq muhim. Tadqiqotdagi sensor fusion:

• mexanik og‘ishni aniqlashi mumkin,
• qayta pozitsiyalash xatosini o‘lchashi mumkin,
• yuqori va pastki tasvir ma’lumotlarini o‘zaro tekshirishi mumkin,
• shaffof namunada asbob–maqsad munosabatini kuzatishi mumkin,
• kelajakda yopiq konturli holatni tuzatish uchun ma’lumot bera oladi.

Biroq hozirgi tadqiqot bu xatolarning barchasini real vaqt rejimida butunlay bartaraf etadigan to‘liq yopiq konturli mikro-robot boshqaruv tizimini ko‘rsatmaydi. Mualliflar usul faqat ayrim og‘ishlarni qisman nazorat qila olishini va yanada mos usullarni ishlab chiqish zarurligini ochiq aytadi.

Nega biologik mikro-manipulyatsiya uchun muhim?

Tadqiqotning maqsad ilovalaridan biri yarim shaffof yoki shaffof idishlardagi biologik obyektlar ustida mikroelektrod yoki shunga o‘xshash asboblar bilan ishlashdir. Yuqori mikroskop maqsad hujayrani tasvirlar ekan, ayni jismoniy maydonda mikro-asbobning harakatlanishi geometrik kirish muammosini keltirib chiqarishi mumkin.

Pastki sensor Petri idishi kabi shaffof yuzaning ostidan mikro-asbob soyasi yoki optik belgini kuzatib ikkinchi holat referensini bera oladi. Tadqiqotchilar kelajakda xamirturush yoki boshqa bir hujayrali organizmlarda avtomatik maqsad topish va pozitsiyalash ishlarini rejalashtirmoqda.

Tadqiqot nimani qo‘llab-quvvatlaydi?

• Yuqori optik tasvir, dasturiy koordinata va pastki tasvir sensorini birgalikda qo‘llash mikro-robot holat og‘ishini mustaqil baholashga imkon berishi mumkin.
• Standart CMOS sensorlardan olingan tasvirlar mikro-asbobning qaytish va trayektoriya xatolarini aniqlashda ishlatilishi mumkin.
• Centroid va piksel-farqiga asoslangan tasvirni qayta ishlash mikrometr va ma’lum sharoitlarda sub-mikrometr miqyosidagi holat farqlarini aniqlashi mumkin.
• Yarim shaffof namunalarda pastdan tasvirlash yuqori optik mikroskopga qo‘shimcha holat ma’lumotini bera oladi.
• Tadqiqot tajriba tizimida tezlik, trayektoriya shakli va o‘q yo‘nalishi pozitsiyalash aniqligini o‘zgartirgan.

Tadqiqot nimani isbotlamaydi?

• Har bir mikro-robot tizimida 0,25 µm RMSE olinishi isbotlanmagan.
• Butun 0,1–5 mm/s tezlik oralig‘ida holat xatosi 0,5 µm'dan past bo‘lishini ko‘rsatmaydi.
• Haqiqiy tirik hujayrada avtomatik mikroelektrod joylashtirish amaliyoti ushbu tadqiqotda yakunlanmagan.
• BVS barcha yarim shaffof biologik namunalarda bir xil optik kontrast berishi ko‘rsatilmagan.
• Yoritish juda pasaysa usul ayni aniqlikni saqlamaydi.
• Tasvirni qayta ishlash bir necha soniya davom etgani uchun manbada real vaqtli yuqori chastotali yopiq konturli tuzatish samaradorligi ko‘rsatilmagan.

Tadqiqotning Usuli va Natijalari

Asosiy apparat

Kalibrlash namunalari

Manbada PET asosidagi shaffof kalibrlash plyonkasi, shisha ustidagi aniq o‘lchov shkalasi va 4 µm oralig‘idagi mikro-panjara ishlatilgan. Tasvir keskinligi, koordinata takrorlanuvchanligi va piksel–mikrometr konversiyasi shu referens tuzilmalar orqali tekshirilgan.

Shuningdek, taxminan 100 µm uch diametriga ega shisha igna mikro-asbobni ifodalash uchun ishlatilgan. Ayrim tajribalarda igna o‘rniga optik tola joylashtirilib, pastki sensorda holatini oson hisoblash mumkin bo‘lgan yorug‘lik nuqtasi hosil qilingan.

Harakatdan oldingi va keyingi tasvirlarni solishtirish

Har bir harakat siklida tizim boshlang‘ich holatda tasvirlangan, belgilangan trayektoriya tugab mikro-asbob boshlang‘ich nuqtaga qaytganda ikkinchi tasvir olingan.

Ikki tasvir orasidagi mos kelmaydigan piksel chegaralari mexanik qaytish xatosining vizual ko‘rsatkichi sifatida baholangan. Manbaning Shakl 6, 9, 10 va 11'ida bu yondashuv boshlang‘ich tasvir, harakatdan keyingi tasvir va piksel farqi xaritasi ko‘rinishida berilgan.

Dastlabki trayektoriya sinovlari

To‘g‘ri chiziqli harakat tajribalarida 50, 25 va 12,5 mm/min tezliklari hamda ikki o‘qli diagonal harakat baholangan. Natijalar X va Y xatolari harakat tezligi va trayektoriyaga qarab bir xil qolmasligini ko‘rsatgan.

L-shaklli trayektoriya ham shu uch tezlikda tekshirilgan va turli og‘ishlar olingan. Tadqiqotchilar keyinchalik ayniqsa to‘g‘ri chiziqli va murakkabroq spiral/ko‘p yo‘nalishli trayektoriyalarni holat takrorlanuvchanligini baholash uchun ustuvor qilgan.

Takroriy harakat tajribasi

Bir xil X–Y trayektoriyasi bo‘ylab 50 mm masofada va 50 mm/min tezlikda bajarilgan takroriy tajribalarda X va Y o‘qi xatolari sensor fusion bilan hisoblangan.

Manbada dastlabki takrorlardan keyin xato o‘zgaruvchan bo‘lgani, taxminan 14. takrordan so‘ng tizim barqarorroq ish holatiga o‘tgani va holat og‘ishi kamaygani aytiladi. Bu kuzatuv tizimda termal yoki mexanik o‘rnashish ta’sirlari bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatsa-da, tadqiqot ushbu mexanizmni alohida tajriba bilan ajratmagan.

Tezlik tajribasining tuzilishi

Y o‘qi natijalari barcha tekshirilgan tezliklarda X o‘qiga qaraganda kichikroq xato ko‘rsatgan. Maqola matnida Y o‘qi aniqligi taxminan ikki baravar yaxshiroq deb ta’riflanadi.

Umumiy usul samaradorligi

Muhim talqin eslatmasi: Oxirgi qator barcha tezlik nuqtalari alohida-alohida 0,5 µm'dan past degan ma’noda o‘qilmasligi kerak. Batafsil natijalar bo‘limida past tezlikdagi X o‘qi sinovlarida yuqoriroq xatolar qayd etilgan.

Yoritish chegarasi

Centroid hisoblash algoritmi yetarli tasvir kontrastiga muhtoj. Manba yorqinlik juda pasaysa sub-piksel holatni aniqlash buzilishi va pozitsiyalash aniqligi yomonlashishini ochiq qayd etadi.

Shu sababli olingan aniqlik faqat mexanik tizimga emas, balki:

• LED intensivligiga,
• sensor signal-shovqin nisbatiga,
• namuna o‘tkazuvchanligiga,
• soya yoki yorug‘lik nuqtasi kontrastiga,
• tanlangan ROI va threshold qiymatlariga

bog‘liq.

Hisoblash vaqti

Manba MATLAB va Python skriptlari tasvirlarni bir necha soniya ichida qayta ishlab centroid koordinatalarini yaratishini bildiradi. Bu vaqt o‘lchash va tajribaviy holatni tasdiqlash uchun foydalidir; biroq yuqori tarmoqli real vaqt servo qayta aloqasi bilan bir xil emas.

Usulning asosiy cheklovlari

• Murakkab va ko‘p yo‘nalishli trayektoriyalarda og‘ish to‘planishi mumkin.
• Past tasvir yorqinligi centroid aniqligini pasaytiradi.
• BVS'ning piksel soni va optikasiz ishlatilishi bitta hujayrani avtomatik topish uchun cheklov tug‘diradi.
• Yuqori va pastki kameralar piksel o‘lchamlarining turlicha bo‘lishi ma’lumotlar fusion'ini qiyinlashtiradi.
• Tadqiqot barcha tajribalarni tirik hujayralarda bajarmagan.
• Tasvirni qayta ishlash bir necha soniya davom etgani uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri yuqori tezlikli servo yopilishi tajribaviy ko‘rsatilmagan.
• Eng yaxshi pozitsiyalash aniqligi harakat tezligi va o‘qqa bog‘liq.

Manba va Usul Eslatmasi

To‘liq asl tadqiqot nomi: Implementing Sensor Signal Fusion for Accurate Positioning of Micro-Robotic Systems

Mualliflar: Viktor Masalskyi, Ujjawal Malani, Sigitas Petkevičius, Jūratė-Jolanta Petronienė, Andrius Dzedzickis, Giedrius Garbinčius va Vytautas Bučinskas.

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Teng hissa/teng birinchi muallif: Manbada ko‘rsatilmagan.

Mas’ul muallif: Vytautas Bučinskas.

Muassasalar:

• Department of Mechatronics, Robotics and Digital Manufacturing, Faculty of Mechanics, Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius, Lithuania.
• Department of Automobile Engineering, Faculty of Transport Engineering, Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius, Lithuania.

Jurnal: Machines.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola raqami: 14(5), 544.

DOI: 10.3390/machines14050544.

Qabul qilingan sana: 3 aprel 2026.

Qayta ko‘rib chiqilgan sana: 8 may 2026.

Qabul qilingan sana: 11 may 2026.

Nashr sanasi: 13 may 2026.

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan tajribaviy tadqiqot maqolasi.

Taqriz holati: Taqrizdan o‘tgan jurnal maqolasidir.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Rasmiy havola: DOI 10.3390/machines14050544 orqali rasmiy nashr yozuviga kirish mumkin.

Moliyalashtirish: Tadqiqot uchun tashqi moliyalashtirish olinmagani bildirilgan.

Ma’lumotlar mavjudligi: Tadqiqotning asl hissalari maqolada keltirilgani, qo‘shimcha savollar mas’ul muallifga yo‘naltirilishi mumkinligi ko‘rsatilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmagan.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish V.M. va V.B.; metodologiya A.D.; dasturiy ta’minot S.P. va U.M.; validatsiya G.G., A.D. va S.P.; formal tahlil J.-J.P.; tadqiqot V.M. va U.M.; resurslar V.B.; ma’lumotlarni tartibga solish G.G.; dastlabki qoralama V.M.; ko‘rib chiqish va tahrirlash V.B., A.D., J.-J.P. va S.P.; vizualizatsiya J.-J.P.; rahbarlik V.B.; loyiha boshqaruvi A.D. sifatida bildirilgan.

Ilmiy qamrov: Tadqiqot uch erkinlik darajali mikro-robotik tizimda yuqori optik kamera, motor/dasturiy koordinatalar va pastki CMOS tasvir sensori ma’lumotlarini birlashtirib holat og‘ishini tajribaviy aniqlashga qaratilgan. Tadqiqotda haqiqiy apparat, kalibrlash nishonlari va jismoniy harakat sinovlari ishlatilgan.

Muhim natija talqini: Maqola annotatsiyasida “5 mm/s'gacha tezliklarda 0,5 µm'dan past pozitsiyalash aniqligi” ifodasi mavjud. Biroq batafsil natijalarda X o‘qidagi past tezlik tajribalarida 1 µm'dan oshadigan xato qiymatlari ham qayd etilgan. Shu sababli umumiy ifoda barcha sinov tezliklarida bir xil mutlaq aniqlik ta’minlangan deb talqin qilinmagan. Umumiy usul baholashida, shuningdek, RMSE = 0,25 µm va 1,3 µm'dan 0,5 µm'ga taxminan %62 aniqlik yaxshilanishi bildirilgan.

BVS terminologiyasi eslatmasi: Manbada BVS ham pastdan asbob/soya holatini kuzatuvchi CMOS sensor sifatida, ham linzasiz ishlatilganda batafsil fazoviy tasvir o‘rniga umumiy yorqinlik, sochilish va spektral ma’lumot beruvchi fotometrik sensor sifatida ko‘rib chiqiladi. Verianla mazmunida bu ikki foydalanish shakli alohida tushuntirilgan.

Asosiy cheklov: Tadqiqotning yakuniy maqsadi tirik hujayra yoki shunga o‘xshash mikro-obyektlarni avtomatik topish va mikro-asbobni maqsad ustiga aniq joylashtirishdir; biroq bu ish oqimining barchasi tirik hujayralar bilan avtomatik yopiq konturli ishlash sifatida hali tasdiqlanmagan. Mualliflar xamirturush yoki boshqa bir hujayrali organizmlar bilan davom etuvchi ishlarni kelajak tadqiqot mavzusi sifatida ko‘rsatgan.

Ushbu Verianla mazmunidagi usul, qurilma xususiyatlari, tenglamalar, tezlik sinovlari, tasvirni qayta ishlash bosqichlari, samaradorlik qiymatlari va cheklovlar ko‘rib chiqilgan tadqiqotga asoslangan. Tashqi manba faqat bibliografik nashr identifikatsiyasi va jurnalning taqriz holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan; manbada bo‘lmagan yangi tajribaviy natija qo‘shilmagan.