[发明专利]一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统

权利要求书

1.一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，该静脉血管识别系统包括近红外光源模块(1)、两个近红外图像采集模块和图像处理模块(5)；

近红外光源模块(1)用于提供近红外光；

两个近红外图像采集模块用于分别采集静脉血管的近红外图像，并将获取的两个近红外图像分别发送至图像处理模块(5)；

图像处理模块(5)用于对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图，并实时对静脉血管上表面点云图进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，所述近红外图像采集模块包括红外增强摄像头(2)、镜头(3)和近红外光窄带滤光片(4)；

镜头(3)设置在红外增强摄像头(2)外端，近红外光窄带滤光片(4)设置在镜头(3)上；

红外增强摄像头(2)的图像信号输出端与图像处理模块(5)的图像信号输入端相连。

3.根据权利要求1所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，所述近红外光源模块(1)为：多颗波长为850nm的LED光源配上散光板组成面的光源。

4.根据权利要求2所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，图像处理模块(5)对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图的具体方法为：

步骤一、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头(2)进行标定，获取内外参数；

步骤二、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头(2)采集到的手臂图像进行立体校正，消除图像畸变；

步骤三、对步骤二中校正后的图像采用Cross-Scale Stereo算法进行立体匹配，获得手臂双目视差图；

步骤四、对其中一个近红外图像采集模块获取的近红外图像进行灰度转换，实现同态滤波；

步骤五、对步骤四中同态滤波后的图像进行限制对比度自适应直方图均衡化处理；

步骤六、对步骤五中的直方图均衡化后的静脉血管图像进行自适应阈值分割，获得静脉血管的二值图像；

步骤七、对步骤六中的二值图像进行后处理；该后处理为通过孔洞填充算法拓展前景不连通的部分，同时消除背景的噪点，然后对孔洞填充后的图像执行闭运算，填平小孔，弥合小裂缝，保持二值图像总的位置不变和形状不变；

步骤八、使用步骤七中后处理后的二值图像切割步骤二中的双目视差图，获得静脉血管的视差图；

步骤九、通过点云库对步骤八中获得的静脉血管视差图进行处理，获得完整的静脉血管上表面点云图。