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基于医疗协作机器人的视觉系统标定与定位方法研究

基于医疗协作机器人的视觉系统标定与定位方法研究

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作者：向贵兰州理工大学

学位级别：硕士

随着机器人技术的发展,使用机器视觉技术对工作目标进行检测和识别,确定目标所在位置,可以提高生产作业的智能化水平。在医疗行业中,也经常会用到医疗仪器设备(医疗协作机器人)对人体进行作业,如治疗结石,核磁共振,分析血液细胞等。将... 详细信息

随着机器人技术的发展,使用机器视觉技术对工作目标进行检测和识别,确定目标所在位置,可以提高生产作业的智能化水平。在医疗行业中,也经常会用到医疗仪器设备(医疗协作机器人)对人体进行作业,如治疗结石,核磁共振,分析血液细胞等。将医疗协作机器人与机器视觉相结合,使医疗设备更加智能化,成为一项值得研究的问题。本文以医疗设备中的医疗协作机器人辅助医生手术作业为背景,以二维码图像作为识别手段,在静止和运动两种状态下,进行了识别目标的标定与定位方法研究。首先,本文在分析了相机标定原理的前提下,采用张正友标定法确定了相机的内外参数。针对目标对象二维码,采用字符编码的方式对二维码图像进行编码,通过对采集到的二维码图像采用图像二值化、图像去噪、边缘检测和形态学处理等方式完成了二维码图像的预处理,得到信息更加完整的目标图像。其次,对静态二维码进行标定和定位。针对ORB算法对图像特征匹配存在准确率不高的问题,本文提出了添加2-近邻算法、双向匹配交叉过滤算法和RANSAC迭代对ORB算法进行改进的方法,改进的ORB算法对图像特征匹配准确率可以达到90%以上。针对静态目标的定位,通过估算的单应性矩阵,实现对二维码的粗定位。再在此基础上,通过静态实验,完成目标的精定位。再次,对动态二维码进行标定和定位。通过改进的ORB算法先对目标二维码进行了特征点对的提取,针对Cam Shift算法跟踪标定动态目标时颜色模型单一化的问题,本文将H分量颜色直方图和梯度方向直方图自适应融合,提出了基于QR码位置探测改进的Cam Shift标定方法,实现动态二维码的实时跟踪定位。并对比优化前后的两种Cam Shift算法,进行了实验验证,改进的Cam Shift算法对于动态目标标定和定位的实时性,高效性和准确性都有极大的提高。最后,通过MATLAB机器人工具箱设计了医疗协作机器人视觉平台,并在Simulink仿真软件中设计了基于位置视觉伺服控制对静态目标和动态目标标定与定位的仿真实验。接着,通过Open CV计算机视觉库和VS 2017软件开发环境设计并开发了机器视觉的目标标定与定位系统,通过该系统准确的找到了二维码图像的静态目标和动态目标,验证了本文提出的视觉系统标定与定位方法的适用性和有效性。

关键词：机器视觉医疗协作机器人静态目标动态目标标定和定位

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