高度汇聚的激光由于其存在辐射压力,能在样品池内产生稳定的势阱,势阱可以捕获周围的微粒,并对被捕获的微粒施加皮牛量级的作用力,同时通过背焦平面干涉法可以获取作用力的大小。在生命科学领域,光镊技术凭借其高精度、无损伤、非接触的特点,成为研究生物单分子的重要工具。然而,基于光镊的力谱测试目前仍以人工操作为主,微球的捕获和力谱测试均存在长时间的反复试验过程,测量效率很低,严重影响到研究人员的精力,也在一定程度上制约了光镊技术的普及。为此,本文借鉴深度学习技术,提出了图像智能识别的自动化操控方案,实现了微球搜寻捕获、微球形态判断、功率谱测试、力谱测试、数据保存等模块的全自动化,显著地提高了实验效率,也将科研人员从繁琐的测试中解放出来。本论文研究内容和成果可归纳为以下几个方面:1.阐述了光镊技术的基本理论,介绍了光镊在生物单分子力谱测试中的应用,分析了传统双光阱光镊系统在人工操作时效率低下的原因,总结了对光镊自动操控技术的研究需求和研究内容。对应地,提出了双光阱光镊自动操控系统的软硬件设计方案,将多器件控制与多通道数据采集等通信逻辑统一集成到Lab VIEW平台上,并开发了模块集成的多任务上位机控制软件,实现光镊操控以及力谱测试的自动化运行。2.设计了双光阱在捕获微球时的搜寻路径,介绍、搭建并训练卷积神经网络,随后利用训练好的卷积神经网络对被捕获的微球进行单一性识别,并根据识别结果做下一步的逻辑操作。对光镊系统的关键参数进行自动化标定,构建生物单分子力谱自动化测试的模型,并提出了具体的算法实现方式。3.实验验证自动化操控系统的性能。首先对系统的数据采集通讯功能以及功率谱标定进行了测试,然后对微球的自动捕获以及单一性识别的性能进行了分析,最后对生物单分子力谱自动测试进行了验证。