基于机器视觉的手术器械自动识别与计数系统研究

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 2.23MB 65 页 15积分
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I
摘 要
近些年，国内的手术器械得到了很大发展，但是无论科学技术发展到什么程
度，手术器械仍然是外科医生必不可少的手术工具。目前无论是在手术器械的生
产中还是临床手术中，传统的人工计数方法不仅费时费力，影响生产效率，并且
在临床手术中还极有可能出错，给手术带来安全隐患。
机器视觉技术经过近 50 年的发展，已经相当成熟，机器视觉技术具有非接触、
自动化、高精度等优点，已广泛应用于各领域。本文利用机器视觉的基本原理，
结合手术器械自身特点，设计了不同方法实现对手术器械的自动识别与计数。本
文研究内容主要包括以下几方面：
1. 根据机器视觉系统的基本原理和构成，结合手术器械的特点，对基于机器
视觉的手术器械自动识别与计数系统的工作原理和硬件进行了分析和研
究，完成了手术器械自动识别与计数系统的整体结构设计。
2. 根据手术器械的自身特点，通过对图像处理方法的研究，分别设计了区域
形态学方法、形状因子方法、模板匹配三种不同方法，并对这三种方法进
行了大量实验，通过实验发现了各种方法的不足。
3. 通过对上述三种方法的不足进行研究，在原有模板匹配方法的基础上，通
过对模板的改进，并与图像金字塔搜索方法相结合，提出了改进的模板匹
配方法，该方法提高了手术器械自动识别与计数的准确率和程序运行速
度。
4. 利用机器视觉软件 halcon 实现了以上方法，完成了基于机器视觉的手术器
械自动识别与计数系统的设计。
实验表明，使用改进的模板匹配方法可以快速准确的完成手术器械的自动识
别与计数，该方法准确率可达 94.6%以上。本文所研究的系统既可以用于生产上提
高生产效率，也可以用于手术室手术器械的管理，更好的保证手术安全。
关键词：机器视觉 模板匹配 图像金字塔 自动识别与计数 图像处理
II
ABSTRACT
In recent years, surgical instruments got great development in china, but no matter
the science develops to what extent, surgical instruments is indispensible tool to surgery.
Nowadays no matter in surgical instruments production and clinical surgery, traditional
artificial counting not only waste time and labor, which will affect efficiency much, but
also will probably bring mistakes and potential safety hazard in clinical surgery.
Machine vision technology is much matured after 50 years development. It is
non-contacting, robotized, high-precision, and widely used in many fields. This paper
utilize the fundamental of machine vision and according to the characters of surgical
instruments to design automatic identification and counting of surgical instruments in
different ways, the main research topics can check below.
1. According to the fundamental and component of machine vision system and the
characters of surgical instruments, this paper analyze and research the working
principle and hardware of surgical instruments automatic identification and
counting system, which based on machine vision. At last, complete the overall
structural design of the system.
2. This paper research the image processing method, according to the characters of
surgical instruments, and then design Region morphology method, Shape factor
method and Template matching method. And then do lots of experiments to test the
three methods and find the shortage of each method.
3. This paper research the shortages of the three methods, and then improve the
template and combine the image pyramid, finally put forward the improved
template matching method based on original template matching method. This
improved method improves the precision and speed of surgical instruments
automatic identification and counting.
4. This paper use the machine vision software Halcon to realize the improved template
matching method, and finish the design of surgical instruments automatic
identification and counting system based on machine vision.
Experiments show that the improved template matching method can finish the
surgical instruments automatic identification and counting fast and can reach precision
rate of 94.6%. The system researched in this paper can not only be used in production to
III
improve the productivity, but also can be used in management of surgical instruments in
operating room to guarantee the safety of surgery.
Key Words: Machine vision, Template matching, Image pyramid,
Automatic identification and counting, Image processing
IV
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .....................................................................................................................1
§1.1 课题的来源及意义 ............................................................................................1
§1.1.1 机器视觉的发展现状 ..............................................................................1
§1.1.2 手术器械的发展现状 ..............................................................................2
§1.1.3 利用机器视觉进行手术器械自动识别与计数的意义 ..........................3
§1.2 国内外研究现状 ................................................................................................4
§1.2.1 机器视觉在手术器械中的应用 ..............................................................4
§1.2.2 手术器械自动识别与计数的发展现状 ..................................................5
§1.3 本文研究内容和结构 ........................................................................................6
第二章 手术器械自动识别与计数系统硬件设计 .........................................................7
§2.1 机器视觉系统构成 ............................................................................................7
§2.1.1 光源及照明方式 ......................................................................................8
§2.1.2 光学镜头 ..................................................................................................9
§2.1.3 工业相机 ..................................................................................................9
§2.1.4 图像采集卡 ............................................................................................11
§2.2 基于机器视觉的手术器械自动识别与计数系统硬件设计 ..........................12
§2.2.1 关键设备设计与选型 ............................................................................12
§2.2.2 系统整体结构 ........................................................................................15
§2.3 本章小结 ..........................................................................................................15
第三章 机器视觉的图像处理方法 ...............................................................................17
§3.1 图像预处理 ......................................................................................................17
§3.1.1 图像增强 ................................................................................................17
§3.1.2 图像分割 ................................................................................................20
§3.1.3 形态学处理 ............................................................................................22
§3.2 特征提取 ..........................................................................................................25
§3.2.1 区域特征 ................................................................................................25
§3.2.2 灰度值特征 ............................................................................................26
§3.2.3 轮廓特征 ................................................................................................27
§3.3 模板匹配 ..........................................................................................................27
V
§3.3.1 基于形状的模板匹配 ............................................................................28
§3.3.2 使用图形金字塔进行匹配 ....................................................................30
§3.4 本章小结 ..........................................................................................................31
第四章 手术器械自动识别与计数的方法与实现 .......................................................32
§4.1 各种方法与实现 ..............................................................................................32
§4.1.1 区域形态学方法 ....................................................................................33
§4.1.2 形状因子方法 ........................................................................................36
§4.1.3 模板匹配方法 ........................................................................................40
§4.1.4 改进的模板匹配方法 ............................................................................44
§4.2 实验结果与分析 ..............................................................................................48
§4.3 本章小结 ..........................................................................................................56
第五章 总结与展望 .......................................................................................................57
§5.1 本文总结 ..........................................................................................................57
§5.2 前景展望 ..........................................................................................................57
参考文献 .........................................................................................................................59
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................61
致 谢 ...............................................................................................................................62
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 课题的来源及意义
§1.1.1 机器视觉的发展现状
所谓机器视觉（Machine Vision），简单来说，可以理解为给机器加上视觉装置，
即利用机器来代替人眼进行测量判断，但它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有
人脑的一部分功能。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机
械工程技术、控制技术、光源照明技术、计算机技术、人工智能等。正因为机器
视觉涉及到多个学科，所以要给出一个准确的定义是非常困难的，并且在这个问
题上仁者见仁，智者见智，每个人都有不同的认识。美国制造工程师协会（SME）
机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会关于机器视觉的定义
是 ： “Machine vision is the use of devices for optical non-contact sensing to
automatically receive and interpret an image of a real scene in order to obtain
information and/or control machines or processes.”目前我国还没有官方协会或组织
给出一个中文的正式定义[1]。
机器视觉概念的提出是在 20 世纪 50 年代，当时只是用来研究二维图像的统
计模式识别；到了 60 年代，Roberts 开始利用机器视觉进行三维视觉的研究；70
年代中，“机器视觉”课程在 MIT 人工智能实验室正式开设；80 年代，开始了全球
性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，涌现出不少新理论、新方法；20 世纪
90 年代发展趋于成熟[2]。特别是近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数
字图像处理及分析理论的成熟，以及各种高性能数字信号处理的研制成功、大规
模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了飞速的发展，取得了巨大的经济社
会效益。
据国际权威统计资料显示，2007 年全球机器视觉市场总量约为 90 亿美元，并
且以每年 10.9%左右的速度迅速增长，到 2012 年将超过 150 亿美元，而随着全球
制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国
际机器视觉厂商的重要目标市场。现在进入中国的国际视觉品牌已有 100 多家，
中国自己的机器视觉品牌也有 60 多家，与机器视觉产品有关的代理商也有 200 多
家，比较专业的机器视觉系统集成商超过 50 家，他们生产以及代理的产品包括采
集卡、智能相机、工业镜头、光源等机器视觉产业链产品[3]。目前，机器视觉技术
早已广泛地应用在国民经济发展的各行业。在工业领域，可以引导机器人进行高
摘要：

I摘要近些年，国内的手术器械得到了很大发展，但是无论科学技术发展到什么程度，手术器械仍然是外科医生必不可少的手术工具。目前无论是在手术器械的生产中还是临床手术中，传统的人工计数方法不仅费时费力，影响生产效率，并且在临床手术中还极有可能出错，给手术带来安全隐患。机器视觉技术经过近50年的发展，已经相当成熟，机器视觉技术具有非接触、自动化、高精度等优点，已广泛应用于各领域。本文利用机器视觉的基本原理，结合手术器械自身特点，设计了不同方法实现对手术器械的自动识别与计数。本文研究内容主要包括以下几方面：1.根据机器视觉系统的基本原理和构成，结合手术器械的特点，对基于机器视觉的手术器械自动识别与计数系统...

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