摘要：基于光热冲击效应的激光捕获技术是用于干燥固体界面上微纳物体的捕获及操控的重要工具。为进一步满足复杂场景中的条件需求,提出了一种基于深度学习图像反馈的闭环控制系统,引入了目标检测与定位算法,实现了微纳物体的稳定、高精度捕获和智能运动控制。该系统能够将输入的控制参数处理为光热冲镊平台的控制信号,并在控制过程中使用YOLOv8和OpenCV算法处理系统采集的显微图像,对物体位置进行动态反馈,实现系统智能化闭环控制。实验表明,所设计的控制模块的控制分辨率为38.2 nm,图像反馈模块的检测分辨率为85.3 nm,整体系统对物体的检测误差为116.1 nm,闭环控制误差为108.9 nm。此外,采用路径控制与手势触摸等多种控制方法,验证了该控制系统的灵活性和稳定性。研究结果为在干固体界面上的复杂场景中微纳物体的智能化操控提供了参考。