近年来,一些由于体内的功能性细胞发生不可逆损伤所造成的疾病,如帕金森综合征、阿尔兹海默症、糖尿病等已逐渐成为危害人们健康的主要问题,而目前针对以上疾病最为有效的治疗手段则是以干细胞与再生医学为基础的第三代治疗手段,而人工诱导培养的诱导多能干细胞解决了干细胞的来源问题,但是,诱导多能干细胞的人工培养操作过程非常复杂,并且由于人工操作的不确定性,不同批次细胞质量存在较大差异并有潜在的污染因素,同时人工操作的方法效率低下,培养成本高、周期长,很难满足临床及科研的大规模需求。因此,人们迫切需要一种全自动的干细胞诱导培养设备。而要实现干细胞的自动诱导和培养,细胞图像的自动化识别和定位是必不可少的一个步骤。本文的研究重点是基于深度学习的方法来识别与定位图片中细胞簇的位置,从而得到细胞簇的位置坐标,为细胞簇的自动化挑取提供位置信息。本文的具体研究内容如下:（1）提出了一种基于Faster RCNN的单张细胞识别方法,并且与SSD、YOLO算法进行了对比,同时,为了提高Faster RCNN的识别准确率,精确细胞识别位置,又提出在Faster RCNN识别结果之后添加一个Alexnet网络对细胞进行二次分类,提高了细胞识别准确率,细胞识别的准确率达到了99%,为之后的细胞拼接与融合创造了良好的条件。（2）提出了一种基于傅里叶变换的全景图像拼接方法,相比于传统的基于SIFT图像拼接方法不论是在速度上还是精度上都有所提高,首先利用傅里叶变换求解出相邻图片之间的平移变换关系,之后利用全景图像间的坐标变换公式求解出全景图像变换方法,从而对全景图像进行拼接,图像拼接的准确率达到了100%。（3）提出了一种基于SVM的细胞区域融合方法,以重合度、中心距为基本特征训练了一个分类器,分类的准确率为90%,并以此判断相邻的细胞区域是否属于同一细胞簇,从而对不同的细胞区域进行融合,以得到所有的细胞簇相对于整个细胞培养皿区域的坐标位置,最终融合三种算法对细胞区域进行检测,检测的准确率为98.8%。