[发明专利]一种基于多摄像头机器视觉的医疗吊臂自动避障控制方法

说明书

本发明公开了一种基于多摄像头机器视觉的医疗吊臂自动避障控制方法。本发明包括以下步骤：1）实时采集图像数据；2）传输图像数据到PC机；3）图像预处理；4）图像检测是否有障碍物，并且判断障碍物位置信息；5）将障碍物信息传输给下位机电机控制系统；6）电机控制系统对障碍物位置进行分析、计算，实时规划更新到达目标位置的运动路径；7）电机控制系统运行，避开障碍物，运动到指定位置。本发明运用了机器视觉图像处理的相关理论和路径规划理论，以保障自动避障功能的实现，另外考虑到手术室复杂的现场环境对图像的噪声干扰，本发明还采用了一定的软件滤波处理以增强整体算法的鲁棒性和精确性，可以实现对障碍物的高精度识别以及对吊臂的精确避障控制。

技术领域

本发明属于自动化控制、人工智能技术和机器视觉领域，具体涉及电机控制、机械臂路径规划、机器视觉检测识别障碍物等方法。

技术背景

近年来，随着现代工业和智能制造技术的不断发展，各行各业都或多或少的在实际的生活、生产中使用了现代化智能自动化设备。其中，智能医疗项目的发展也十分地迅速。并且已经发展成为了一门系统的新兴边缘交叉综合工程学科。而由于计算机技术、传感技术、信号处理技术、人工智能技术和控制理论的不断进步，为设备状态监测与故障诊断技术提供了系统的理论工具和使用分析方法，使得其应用价值更加显著。

目前，国内的医疗吊臂设备都是使用手动的方式推动。这样，手术室的效率就会大大降低。而近年来，随着国家对医疗方面的重视。对医疗器械的要求也在不断提高，各大医院也纷纷引进了国外先进的电控医疗吊塔。然而国内医疗吊塔的发展并不理想，多数国产医疗吊塔还是只能靠手动推动，没有实现自动化，更不必说实时避障等这样的智能功能。

机械臂路径规划，基于得到的障碍物位置信息，实时计算、规划最优路径，使机械臂能够顺利绕开障碍物，并迅速到达目标终点位置。

运动图像障碍物识别，基于一般图像处理过程。包括图像采集，图像预处理，图像边缘检测，图像边缘提取，障碍物识别等步骤。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于多摄像头机器视觉的医疗吊臂自动避障控制方法，以适应手术室现场环境，提高识别障碍物及其位置的准确性、精确性、快速性以及鲁棒性，优化机械臂路径规划算法。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

基于多摄像头机器视觉的医疗吊臂自动避障控制方法，包括以下步骤：

（1.1），实时采集图像数据；

（1.2），将（1.1）采集到的图像数据传输到PC机上；

（1.3），将（1.2）中的图像进行预处理；

（1.4），图像检测是否有障碍物，并且判断障碍物位置信息；

（1.5），将（1.4）中得到的障碍物信息传输给下位机电机控制系统；

（1.6），电机控制系统对障碍物位置进行分析、计算，实时规划更新到达目标位置的运动路径；

（1.7），电机控制系统按照（1.6）中所规划的路径运行，避开障碍物，运动到指定位置。

所述步骤（1.1）实时采集图像数据,首先需要确定摄像头安装位置，为了更好地采集医疗吊臂末端周围的图像，根据医院手术室的特点，以及医疗吊臂的结构，设计了特殊的摄像头放置位置。将摄像头安装在医疗吊臂末端托盘四周的底部，分别放置在四个方向上，总共四个摄像头，可以采集医疗吊臂末端四个方向周围的图像。

所述步骤（1.4）所述图像检测是否有障碍物，并且判断障碍物位置信息包括以下步骤：