[发明专利]一种指尖末梢智能刺血的方法

权利要求书

1.一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，包括以下步骤：

双目摄像机拍摄手指双目照片，根据双目立体匹配算法获取图像三维点云数据，将点云数据存储于存储模块中；

采用均值迭代分割分割获取指尖轮廓图并计算轮廓中心距，结合轮廓中心矩智能识别刺血针扎针坐标点；

采用质点-弹簧法建立刺血针扎破指尖过程中的形变模型，采用弹簧-阻尼器模型建立刺血过程中的力反馈模型；

根据指尖形变模型及力反馈模型结合指尖三维重建图像计算出最佳刺血针角度、力量和进针长度。

2.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，采用均值迭代分割获取指尖轮廓包括：

初始化一个阈值T，该阈值取图像平均灰度值；

根据阈值将灰度图像进行分割，分隔为手指图像和背景图像，并分别计算两个图像灰度均值；

更新阈值T，使得手指灰度均值加上背景图像灰度均值的均值等于T；

使用阈值对灰度图像进行二值化分割，获得指尖轮廓图。

3.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，指尖轮廓中心矩表示为：

其中，u_ij表示行像素为i,列像素为j的图像中心矩；array(x，y)表示图像在坐标点(x,y)处的灰度值；m_pq为图像对应几何矩。

4.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，结合轮廓中心矩智能识别刺血针扎针坐标点表示为：

P_(x,y)＝[(u_ij.x0+x₁)/2，(u_ij.y0+y₁)/2]

其中，P_(x，y)为刺血针扎针坐标点，u_ij.x0为图像中心矩横坐标，u_ij.y0为图像中心矩纵坐标，x₁为指尖顶点横坐标，y₁为指尖顶点纵坐标。

5.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，采用质点-弹簧法建立刺血针扎破指尖过程中形变模型表示为：

其中，n表示图像中的像素点；L是弹性体变形前的长度；ΔL是其在外力作用下变形后的伸长量。

6.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，采用弹簧-阻尼器模型建立刺血过程中的力反馈模型表示为：

其中，F(t)为刺血针末端受到的反作用力，K为弹簧的弹性系数，D为阻尼器的阻尼系数，x为表面接触点位移，为碰撞接触点的法线方向。

7.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，刺血针进行刺血的角度表示为：

其中，Θ为刺血针进行刺血的角度；f(x，y，z)表示指尖表面图像函数，x、y、z表示三维空间函数对应坐标。

8.根据权利要求6所述的力反馈模型，其特征在于，根据力反馈模型获取刺血针进行刺血的力度，表示为：

F＝m1X″+k_dX′+k_s(l-r)

其中，F表示刺血力度，m1表示质点的质量，k_d表示指尖模型阻尼系数，k_s表示指尖模型弹性系数，l表示穿刺过程中指尖形变后长度，r表示指尖模型原始长度；X表示质点的位移，X″表示其二阶导数；X′表示其一阶导数。

9.根据权利要求1所述的一种指尖末梢智能刺血的方法，其特征在于，根据指形变模型获取刺血针进行刺血的进针长度，表示为：

其中，Z₀为刺血针的进针长度，l₁为第l层质点法向虚拟体弹簧的形变量，ε_i为根据形变模型计算的第i层弹簧切向表面弹簧得形变率；α_i为一个中间参量，表示为α_i＝2i-1；m2为受力形变的过程中软组织形变传播深度。