一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备

本发明涉及机器人技术与图像处理技术领域，具体指一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备，包括：采集各深度标签的深度值处的多张细胞图像，并构建数据集及划分其为训练集和测试集；将训练集中每张训练图像依次输入深度估计网络的FGAF模块，利用FG模块提取每张训练图像的加权特征图后，利用AF模块得到每张训练图像的最终特征图；再根据基于通道的特征增强方法，得到每张训练图像的增强特征图，最终得到每张训练图像中运动细胞的深度值；通过最小化加权损失函数，训练深度估计网络，得到训练好的深度估计网络。本发明降低了问题复杂性，提高了运动细胞深度值估计精度，增强了深度估计网络鲁棒性和泛化能力。