手术器械尺寸检测研究

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3.0 赵德峰 2024-11-19 4 4 1.44MB 62 页 15积分

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摘要

近年来，由于工业自动化的发展需求，视觉检测技术已经得到迅猛发展，各

种设计思想也层出不穷，但是现有的视觉测量方法与测量系统由于其方法和系统

应用的局限性，并不能很好的检测手术器械产品的缺陷和测量其精确尺寸。因此

需要开发一个实时、在线、非接触式的高精度、快速的手术器械视觉检测系统。

本论文是“手术器械精密检测系统设计研究”课题的一个重要组成部分，该课题

的主要思想在于将机器视觉与 Halcon 图像采集方法相结合以获取最佳成像质量，

然后采用先进的 Halcon 图像处理模块进行处理，达到精确测量手术器械几何尺寸

的目的。

本文详细介绍了机器视觉检测技术的国内外研究现状、存在问题和发展方向

以及机器视觉检测系统的组成和原理、典型视觉检测系统的基本结构及实验误差

来源讨论，创新性地设计并研制了 VC 操作系统与 HALCON 处理模块相结合的手

术器械尺寸测量系统，这套系统将机器视觉技术和手术器械尺寸测量结合起来，

充分发挥机器视觉非接触式、快速准确的优点，为精确测量手术器械几何尺寸，

为手术器械生产厂家提高合格率提供了精确的检测设备。VC 驱动摄像机程序与

HALCON 采集模块相结合的手术器械图像采集子系统通过 CMOS 传感器与照明系

统及夹具系统之间的配合，实现了待测物图像的实时采集与测量。通过软件操作

系统的控制，好的照明条件和图像处理方法可以补偿大多数场景/采集环境造成的

成像质量误差。在此基础上，操作者根据具体的检测场景、采集环境进行光源和

摄像机的细微调整，直至获得最佳的采集效果。同时使用合理的算子将采集到图

像进行处理，得到手术器械的几何尺寸测量值，与标准尺寸相对照，完成手术器

械尺寸的检测。

本文根据手术器械尺寸检测系统的实际需要，以精确性、经济性、实用性为

原则，购买了所需软硬件，逐步搭建了整套检测系统。在图像采集系统中实现驱

动摄像机并进行参数调节、实时采集图像的功能；设计可灵活调节的夹具系统，

实现了不同形状手术器械均可放置在合适的量块标定位置上；并使用通用和显微

标准量块进行了标定测量。在实验过程中，于背光 LED 光源上与镜头和摄像机在

同一垂直线位置增加两片平行光板，既调整了出射光的方向保证光垂直入射镜头

又能消除光的散射等原因带来的误差；使用夹具系统调节不同形状手术器械放置

位置，提高了量块标定的有效利用率，有效的扩大了一次标定的测量范围。

关键词：机器视觉几何尺寸手术器械测量

ABSTRACT

Recently, for the requirement of industrial automation, visual inspection

technology has been developed rapidly, and many new design thoughts appear from

time to time. However, the visual measuring method and system application currently

have their disadvantages and cannot detected surgical instruments product defects and

measuring their accurate size well. So we need to develop a new real-time, online,

non-contact, high-precision and rapidly surgical instruments visual inspection systems.

This paper is an important component of the project " Research of Surgical Instruments

Precision Detection System ", the main thought of which is to combine advantages of

both machine vision and Halcon image acquisition method to get the best image, and

finally using the advanced image processing module of Halcon to processing these

images, and finally measure the surgical instruments geometrical dimension precise.

This paper particularly introduces the machine vision detecting technology and

research status, problems and the developing direction, and the composition and the

principle of visual detecting system; it also tells the basic structure of the typical visual

inspection system and error sources; finally, design surgical instrument detecting system

combined with VC and HALCON processing module innovatively, which combines

both machine vision technology and surgical instruments geometrical dimension

measurement, and fully uses all advantages of machine vision. Provides precise testing

equipment for surgical instruments measurement, guiding surgical instruments

manufacturer to improve products qualified. Surgical instruments image acquisition

subsystem combined with VC program which to drive camera and HALCON collecting

module through the coordination of the CMOS and lighting system and fixture system,

achieving the real-time image acquisition and measurement. By the control of the

operating system, good lighting conditions and image processing method can

compensate the imaging quality error caused by most scene/acquisition environment.

On this basis, the operator adjusting the light and camera according to specific scene

and collection environment, until get the best collecting image. Meanwhile the operator

processing image with the reasonable arithmetic operators, get the surgical instruments

geometrical dimension value and contrast the value with standard size, finally complete

the surgical instruments detection.

III

Considering of the accuracy, practicality and costs, we bought the software and

hardware for the need of the surgical instruments inspection system, and set up the

whole inspection system step by step. In the image acquisition system, realizing the

function of real-time image acquisition, drive the camera and adjust its parameters.

Design the fixture system that can be adjusted flexibly to place different shapes of

surgical instruments be in the suitable calibration position. And calibrate standard using

generic and microscopic method. During the experiment, we add two parallel tabula

rasa on the light source which in the same vertical line with the camera and lens. Adjust

the direction of the light into the lens and eliminate light errors. Using clamp systems to

place different shapes of surgical instruments on the right position. Which improve the

effective utilization of calibration and expand the scope of measuring by one-time

calibrate.

Key word: machine vision, geometrical dimension, surgical instrument,

measurement

摘要

Abstract

第一章绪论 ....................................................... 1

§1.1 课题背景 ................................................................................................. 1

§1.2 课题选题意义和依据 ............................................................................. 2

§1.3 国内外研究现状 ..................................................................................... 3

§1.3.1 国外研究现状 ............................................................................... 3

§1.3.2 国内研究现状 ............................................................................... 3

§1.4 存在问题及发展方向 ............................................................................. 4

§1.5 论文研究内容及结构 ............................................................................. 5

第二章基于机器视觉的尺寸检测系统硬件设计 .......................... 6

§2.1 机器视觉检测系统的组成及原理 ......................................................... 6

§2.2 检测系统的硬件结构设计 ..................................................................... 6

§2.2.1 光源 ............................................................................................... 6

§2.2.2 镜头 ............................................................................................... 8

§2.2.3 摄像机 ........................................................................................... 9

§2.2.4 计算机 ......................................................................................... 13

§2.2.5 摄像机调节装置和夹具系统 ..................................................... 13

§2.3 本章小结 ............................................................................................... 14

第三章基于机器视觉的尺寸检测系统软件设计 ......................... 15

§3.1 检测系统的软件结构设计 ................................................................... 15

§3.1.1 Visual C++ 6.0.......................................................................... 15

§3.1.2 HALCON ......................................................................................... 16

§3.1.3 VC 与 HALCON 的链接 .................................................................. 18

§3.2 检测系统软件组成和流程图 ............................................................... 18

§3.3 图像采集系统设计 ............................................................................... 19

§3.3.1 采集系统链接 ............................................................................. 19

§3.3.2 采集系统设计和原理 ................................................................. 20

§3.3.3 采集程序和采集界面 ................................................................. 21

§3.3.4 摄像机参数调节 ......................................................................... 24

§3.3.5 数据库子系统 ............................................................................. 25

§3.4 本章小结 ............................................................................................... 28

第四章机器视觉的图像处理方法 ..................................... 29

§4.1 图像滤波 ............................................................................................... 29

§4.1.1 自适应中值滤波 ......................................................................... 29

§4.1.2 倒数加权中值滤波 ..................................................................... 30

§4.2 图像分割 ............................................................................................... 31

§4.2.1 灰度阈值分割 ............................................................................. 32

§4.2.2 边缘检测算法 ............................................................................. 34

§4.3 Canny 算子亚像素边缘提取 ................................................................35

§4.4 最小二乘法 ........................................................................................... 36

§4.5 本章小结 ............................................................................................... 37

第五章基于机器视觉的手术器械尺寸检测 ............................. 38

§5.1 手术器械尺寸测量 ............................................................................... 38

§5.1.1 图像的几何特征 ......................................................................... 38

§5.1.2 测量程序 ..................................................................................... 39

§5.2 对样本的初步检测实验 ....................................................................... 46

§5.3 检测结果验证 ....................................................................................... 47

§5.4 本章小结 ............................................................................................... 48

第六章实验结果及误差来源讨论 .................................... 49

§6.1 尺寸检测结果分析 ............................................................................... 49

§6.2 误差来源讨论 ....................................................................................... 50

§6.3 提高稳定性和精确度的一些改进 ....................................................... 51

§6.3.1 实验平台的改进 ......................................................................... 51

§6.3.2 摄像机和镜头的改进 ................................................................. 51

§6.3.3 照明系统的改进 ......................................................................... 51

§6.3.4 图像传感器的改进 ..................................................................... 52

§6.3.5 处理算法的改进 ......................................................................... 52

§6.4 本章小结 ............................................................................................... 52

第七章总结与展望 ................................................. 53

总结 ..................................................................................................................... 53

展望 ..................................................................................................................... 54

参考文献 .......................................................... 55

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................... 58

致谢 ............................................................ 59

第一章绪论

§1.1 课题背景

随着现代制造业的发展，许多传统的检测技术已经不能满足工业检测的需要，

实时、在线、高精度、非接触式的检测技术越来越受到人们的欢迎。基于机器视

觉的检测技术，由于其精度高、速度快、自动化、智能化等优点，为工业检测的

发展创造了有利条件，同时也是医疗仪器检测的发展趋势[1,2]。2004 年的《医疗仪

器工业》调查报告显示，全球医疗器械市场的营业额已超过 1000 亿美元。最近几

年，亚洲高速发展的经济，吸引着全世界的医疗器械公司前来投资，随之而来的

问题就是医疗器械产品的质量检测是否符合国际质量体系认证标准，而医疗器械

产品必须按照所认可的标准和规范要求来进行制造、消毒和检测[3]。其中的手术器

械，在临床手术中具有极为重要的作用，更要进行严格严密的检测。由于人眼检

测时既费力又费时间，并且不能保证检测的效果，在检测人员疲劳或精力不集中

时检测效果更差，机器视觉检测方法不仅检测速度快，而且准确率高，可随时进

行检测，不存在疲劳作业的危害[1,2,3]。

视觉是人类观察和认知世界的重要手段[4]。据统计，人类从外部世界获得的信

息约有80%要靠视觉。这说明视觉的信息量大，同时也体现了人类视觉功能的重要

性。机器视觉就是用计算机代替人眼来进行检测和判断，实现人的视觉功能[1]。典

型的机器视觉系统一般包括图像采集（获取）部分、图像处理分析部分、通信和I/O

部分以及输出和显示部分等[5,6]。其中图像的获取是一个机器视觉系统成败的基础，

只有获得了稳定可靠的待测物图像，将待测物缺陷完整准确地表现出来，才能保

证图像处理分析阶段的可行和可靠[6]。机器视觉系统的基本原理[7,12]是：首先利用

光源和图像传感器进行图像采集，再通过专用图像处理软件对图像进行处理、分

析、判断[7]。机器视觉研究的主要内容[8]包括图像特征提取、轮廓表达、立体视觉、

运动分析、颜色视觉、主动视觉、自标定系统、尺寸检测、三维物体识别及定位

等。机器视觉的图像测量技术具有以下优点[9]：可以实现100%在线测量；智能化

检测；采用高分辨率图像传感器和合适的图像处理算法，可以实现高精度测量；

由于是非接触式测量，检测对象十分广泛。

机器视觉技术在 20 世纪 50 年代兴起于统计模式识别，70 年代，MIT 的学者

首先提出了机器视觉理论[10]。自 80 年代初开始，国外有关视觉检测技术的研究逐

渐兴起，美国人首先将它应用于制造业[11]。国内的视觉检测研究是从 20 世纪 90

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摘要：

I摘要近年来，由于工业自动化的发展需求，视觉检测技术已经得到迅猛发展，各种设计思想也层出不穷，但是现有的视觉测量方法与测量系统由于其方法和系统应用的局限性，并不能很好的检测手术器械产品的缺陷和测量其精确尺寸。因此需要开发一个实时、在线、非接触式的高精度、快速的手术器械视觉检测系统。本论文是“手术器械精密检测系统设计研究”课题的一个重要组成部分，该课题的主要思想在于将机器视觉与Halcon图像采集方法相结合以获取最佳成像质量，然后采用先进的Halcon图像处理模块进行处理，达到精确测量手术器械几何尺寸的目的。本文详细介绍了机器视觉检测技术的国内外研究现状、存在问题和发展方向以及机器视觉检测系统的...

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