在液基宫颈癌细胞学早期筛查过程中，显微图像的采集是非常重要的环节。图像采集的速度影响自动筛查的效率，采集到的图像质量则对自动筛查的结果有很大影响。所以，采集系统既要保证采集到的图像质量，也要保证一定的采集速度。在液基宫颈细胞图像采集过程中，由于高倍镜下显微镜景深较小，宫颈细胞图像会出现分层清晰现象，而目前市面上的自动显微镜系统，在没有进行系统开发时，不能达到宫颈细胞图像的高质量采集要求。所以，采用自动显微镜系统进行宫颈细胞图像的智能采集是宫颈癌细胞学筛查的重要研究课题之一。本文基于南昌西尔戴尔医学科技有限公司的宫颈癌早期筛查系统平台，在液基薄层宫颈细胞图像采集模式中提出一种模式守护的智能采集理论与方法，实现自动连续地采集液基宫颈细胞序列图像。主要内容包括：1.宫颈细胞图像清晰度诊断模式的建立；2.将清晰度诊断模式应用于智能采集系统中，该部分包含清晰度值的应用和动态参数的获取两个部分。(1)清晰度诊断模式的建立，包括图像清晰度度量参数的确定，研究对象的选择，判断方法的确定，多特征诊断模型的建立等等。众所周知，图像清晰程度分为三个级别：清晰、较清晰、不清晰。本文先以整幅图像细胞核边缘单位像素灰度梯度作为判断参数初步判断图像清晰情况，再以单细胞核图像清晰度作为整幅图像清晰度的二次判断依据。图像清晰度诊断中，基于多个特征，建立多模式诊断模型，从而对图像的清晰类别做出准确划分。(2)图像清晰度值在采集系统中的应用，图像自动采集过程中，清晰度判断是个关键步骤。针对宫颈细胞图像，不同标本之间，清晰度值有较大差异，而同一个标本，当图像清晰时，它们的最佳焦点近似在同一平面上，图像的清晰度值之间有一定的近似性。所以，同一个标本中，清晰图像的清晰度可以作为接下来视野图像清晰度的判断参数。该判断参数需要动态获取。(3)动态参数的获取，计算调焦得到的清晰图像的清晰度值，以此作为图像清晰度判断标准。通过实验，建立诊断模型，判断接下来视野图像是否需要调焦。如果需要，计算调焦得到的清晰图像的清晰度值，再将此值作为新的判断标准。所以，这里的判断标准是智能的、动态的。通过上述介绍的方法控制显微镜镜头走向，实现宫颈细胞图像的智能采集。