摘要
由於影像技術發展快速，設備商業化的結果使其成本相對降低，量測精度亦相對提高， 故機械視覺在各領域的應用與需求亦隨之增加。像是生物醫學應用影像技術來協助判讀的需要增加， 以往需要大量顯微鏡操作及人力觀察辨識的工作也日漸需要一套標準化的系統來協助處理，以降低在時間及人力上的大量耗費。
為了作樣形辨識(Pattern recognition)，必須先將影像分割取出物體特徵，藉由變異數影像特性找出細菌大略位置， 接著用Otsu演算法(Otsu's method)作二值化處理，並以形態學去除雜訊，將細菌聚集的區域以初始輪廓包圍， 進而在此初始輪廓內依細胞影像特性利用邊界描繪(Boundary tracing)將細菌邊界分割出來，透過資料庫辨識、計數細菌種類與數量， 並擬利用質點影像量測技術，判別微生物種類也藉由分析細菌周圍流場及細菌本身之運動， 了解細菌在低雷諾數(Low Reynold's Number)流動時的運動型態，以此紀錄並追蹤將有助於生物、醫學甚至環境工程上的發展與應用。