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妙手Ⅱ手术机器人双目视觉系统研究

作　者: 刘万平
导　师: 赵臣
学　校: 天津大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 手术机器人 视觉系统 摄像机标定 边缘检测 椭圆拟合 三维重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要


本文以实验室正在研发的“妙手Ⅱ”手术机器人系统为研究平台,根据喉部手术的需求以及机器人自身的设计特点,构建机器人外部视觉导引系统,研究开发其主要关键技术,主要包括双目视觉系统方案的确定、摄像机的标定、立体匹配和三维重建、以及软件开发和系统集成等。本文主要工作和成果如下:根据喉部手术的特点以及手术前对机器人位置和姿态的要求,确定了机器视觉系统模式,提出了双目视觉确定机器人末端工具空间位置和姿态的方案。该方案确定了双CCD传感器的位置,构建图像的二维象素坐标到机器人工具三维空间的描述模型。对双目视觉系统采用了线性模型进行标定,采用了基于特征点的立体匹配方法,并最终实现了目标点的三维重建。为了确定支撑喉镜的空间位置和姿态,提出了采用边缘检测和曲线拟合相结合的方法,并给出了其数学模型。其中在边缘检测过程中,关键是获得左右图像中目标边缘的“亚像素”精度级边缘图像以及提取边缘上点(大于等于6个点)的像素坐标;在曲线拟合过程中,关键是根据边缘上点的像素坐标,计算求得曲线的相关参数,并根据曲线的相关参数获取支撑喉镜的位置和姿态。将该视觉系统与机器人系统集成,系统集成的过程实际上是坐标转换的过程,即机器人坐标系、标定坐标系和图像坐系之间的转换,提供了视觉系统对机器人引导控制的约束参数,最终实现视觉系统对机器人的导引。本文的研究将为解决人工反复调整机器人使末端工具进入患者切口或喉镜所带来的问题提供理论依据,对于提高手术的安全性,解决手术器械碰撞问题具有很重要的实际意义。

全文目录


中文摘要  2-3
ABSTRACT  3-6
第一章 绪论  6-14
  1.1 手术机器人的研究现状和发展趋势  7-10
    1.1.1 国际上的研究现状  7-9
    1.1.2 国内的研究现状  9
    1.1.3 手术机器人的视觉系统  9-10
  1.2 机器视觉  10-12
    1.2.1 双目立体视觉检测基础  10-11
    1.2.2 双目立体视觉检测系统基本构成  11
    1.2.3 双目立体视觉的检测算法  11-12
  1.3 妙手Ⅱ手术机器人视觉系统  12
  1.4 本论文结构  12-14
第二章 妙手Ⅱ手术机器人视觉系统  14-22
  2.1 喉部手术特点分析  14
  2.2 妙手Ⅱ手术机器人视觉系统  14-15
  2.3 妙手Ⅱ手术机器人视觉系统主要硬件  15-20
    2.3.1 摄像机基本光学原理  15-17
    2.3.2 CCD器件的选取  17-18
    2.3.3 图像采集卡  18-19
    2.3.4 光源  19
    2.3.5 双目视觉系统  19-20
  2.4 妙手Ⅱ手术机器人软件设计  20-22
    2.4.1 双目视觉系统  20
    2.4.2 Matlab和LabVIEW 软件编程  20-22
第三章 双目视觉系统的标定及三维重建  22-39
  3.1 图像获取  22-23
  3.2 摄像机标定  23-28
    3.2.1 标定方法简介  23-25
    3.2.2 图像、象素及象素坐标系  25-26
    3.2.3 摄像机成像几何关系  26-28
  3.3 摄像机标定实验  28-32
    3.3.1 标定坐标系的建立  28-29
    3.3.2 标定实验数据  29-32
  3.4 立体匹配与三维重建  32-37
    3.4.1 立体匹配  32-35
    3.4.2 三维空间点的确定  35-37
  3.5 标定精度验证及标定时间  37-39
    3.5.1 标定精度验证  37-38
    3.5.2 摄像机标定时间  38-39
第四章 识别支撑喉镜  39-54
  4.1 边缘检测  40-46
    4.1.1 边缘检测算子  40-41
    4.1.2 Canny边缘检测算子  41-44
    4.1.3 边缘检测实验  44-46
  4.2 椭圆曲线拟合  46-51
    4.2.1 初位置求解  46-47
    4.2.2 精确拟合  47-48
    4.2.3 椭圆曲线拟合实验  48-50
    4.2.4 支撑喉镜的位置和姿态  50-51
  4.3 整合实现  51-52
  4.4 动物实验  52-54
第五章 结论与展望  54-55
参考文献  55-58
发表论文和科研情况说明  58-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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