【摘 要】
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随着我国人口老龄化和生活压力的增大,使用中医艾灸康复理疗的人越来越多。针对传统艾灸治疗过程存在的人工寻穴成本高、专业性强且施灸时间长、重复劳动多等问题,本文首先通过HRNet和PFLD腧穴识别深度学习网络得到高准确率和高精度的穴位点坐标,再利用相机标定和手眼标定把人体背部穴位的像素坐标转换成机械臂坐标系下三维坐标,最后控制AUBO i5机械臂到达目标穴位点进行艾灸。首先,针对人体背部腧穴识别问题,
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随着我国人口老龄化和生活压力的增大,使用中医艾灸康复理疗的人越来越多。针对传统艾灸治疗过程存在的人工寻穴成本高、专业性强且施灸时间长、重复劳动多等问题,本文首先通过HRNet和PFLD腧穴识别深度学习网络得到高准确率和高精度的穴位点坐标,再利用相机标定和手眼标定把人体背部穴位的像素坐标转换成机械臂坐标系下三维坐标,最后控制AUBO i5机械臂到达目标穴位点进行艾灸。首先,针对人体背部腧穴识别问题,构建人体背部数据集,其中标签集标定了43个穴位点,用于训练测试HRNet和PFLD腧穴识别网络,得到网络的平均识别率分别为96.3%和98%,平均像素差分别为1.95和1.53个像素并对结果进行可视化,该实验结果验证了网络的有效性,最后对比选用了轻量型、高准确率的PFLD腧穴识别网络。其次,为了得到穴位点在机械臂坐标系下的三维坐标,使用张正友标定法对Kinect2相机标定得到内参,并对彩色相机和深度相机配准,采用AR标签方法进行手眼标定得到手眼关系矩阵,实现腧穴识别网络输出的像素坐标到机械臂的三维坐标转换。最后,为了实现在真实环境中的寻穴,搭建了腧穴识别与定位实验平台。使用Kinect2相机采集人体模型背部三种姿态图像,通过PFLD腧穴识别网络得到穴位坐标,计算出三种姿态准确度分别为95%、90.6%和93%。通过AUBO i5机械臂对选取的10个满足精度要求的穴位点进行寻穴,验证机械臂寻穴可靠性,实验结果表明该系统能够较好的完成腧穴识别定位的任务,满足预期的要求。
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