近日，机电工程学院海洋微纳机电系统团队在微流控领域Top期刊Lab on a Chip发表题为“Intelligent optoelectrowetting digital microfluidic system for real-time selective parallel manipulation of biological droplet arrays”的封面研究论文。该文开发了一种智能光电润湿数字微流控系统，进而实现生物液滴阵列的实时选择性并行操控。

图1 Lab on a Chip期刊2025年第6期封面

光电润湿数字微流控技术通过将光学图案投射至光导材料层生成虚拟电极以操控液滴。该方法避免了介电湿润数字微流控芯片物理电路设计的复杂性，弥补了其无法重构电极的缺陷。然而现有技术依赖操作者手动定位液滴、绘制光学图案并预设液滴运动路径，缺乏对液滴信息的实时反馈和自主操控能力，易导致液滴失控和样品污染现象。本文提出将光电润湿技术与深度学习算法相结合，集成自研操作软件与光电检测平台，开发光电润湿液滴智能操控系统。通过目标检测算法实时识别液滴特征并自动生成虚拟电极操控液滴运动，同时通过跟踪算法输出液滴轨迹及ID信息实现液滴阵列高效跟踪。结果表明，该系统可自动并行操控多目标液滴输运、融合，在无需增添额外物理电极和传感装置条件下实现无序液滴阵列自动排列存储。此外通过系统自动化操控，可使细胞悬液按实验要求精确定位培养于指定培养基，其生长趋势与培养皿中观察结果一致，显著提升实验灵活性和准确性。总之，本文提出一种适用于离散液滴自动化操控的人工智能方法，对推动数字化微流控技术在生物医学等领域的应用具有重要作用。

图2 光电润湿数字微流控液滴智能实时检测与跟踪系统及并行操控功能实现 A系统总体框架示意图；B 单个液滴实时检测与跟踪；C三个液滴智能并行实时操控

海南大学机电工程学院王天义博士为论文第一作者，机电工程学院史留勇教授、周腾教授及计算机科学与技术学院颜洪副教授为论文共同通讯作者。该项工作得到了国家自然科学基金（批准号：62364011、61964006、52075138）和海南省重点研发计划（批准号ZDYF2022SHFZ033和ZDYF2022SHFZ301）的资助支持。

论文DOI：10.1039/d4lc00804a