微注射技术目前已经广泛应用在生物遗传学的研究中。随着微操作技术在生物领域的深入发展，对注射量和流量的准确建模和稳定控制方面提出了更高的要求。在注射量的建模方面，目前多数采用传统流体力学进行机理建模，而建模假设的过分理想会导致微米尺度下实际控制不够精确。对于流量的建模和控制方面，单纯的理论分析难以实现机理建模及设计相应的控制器进行稳定的流量跟踪。本文以视觉反馈信息为依据，根据实验结果建立注射量的平衡压模型，设计PID控制器来精确控制注射量，并在此基础上借鉴集总参数模型，设计了基于视觉反馈的自适应控制器，从而实现流量的跟踪。　　 首先针对注射量的精确控制问题，通过分析微注射针管建模的多种影响因素和当前模型的适用性，从机理和实验结果两方面验证了平衡压模型，设计了基于视觉反馈的PID控制器，通过显微图像处理技术实时获取当前的注射量，并将当前注射量与目标注射量的差值反馈给控制器，从而实现注射量的精确控制。实验分别进行了0.5pl、1pl、2pl的注射量控制，注射结束时液面能够稳定地停留在当前位置，系统能够进行精确的注射量控制且没有超调。　　 对于流量的跟踪，由于微流体分析方法复杂和机理方程的适用性问题，难以从机理分析中得到精确的流量与注射压关系。本文借鉴电路理论中的集总参数模型，分析了注射压强对针管中微流体的驱动影响，设计实验并通过显微图像处理获取流量和注射压强数据，辨识得到注射针管的集总参数模型，最终通过实验验证模型的有效性。　　 对于不同的注射针管，实验数据辨识得到的集总参数模型有着不同的参数。本文设计的自适应控制器实现了注射针管的模型参数逼近和目标流量的跟踪。然后通过matlab的simulink仿真模块进行了初步的仿真验证，并在实验操作平台上进行了流量为0.2pl/s-0.5pl/s的多次注射跟踪实验，结果显示控制系统能够较好地跟踪流量曲线。