医用内窥镜的光学性能参数指标包括视场角、畸变率、色还原度、分辨力和景深距离等参数,其质量直接影响受检人员的检查结果。本文针对传统的分辨力与景深距离检测方式受人为因素影响大、操作复杂和检测效率低等问题,引入图像识别技术,对医用硬管内窥镜分辨力和景深距离两个光学性能参数进行自动检测研究。论文工作主要包括:(1)提出了一种医用硬管内窥镜分辨力自动识别方法。该方法首先依据视场圆的几何特征,以寻找横纵直径交点的方式来定位空视场的圆心。然后将分辨力板中心移至视场圆心,根据直线边缘的灰度跃变特征,求得分辨力板图像中两对短线标记的坐标,提取线条标记围成的矩形区域图像,将提取后的图像分成1至16级、17至24级、25级三个子图像。采用基于先验知识的医用硬管内窥镜分辨力图像阈值分割算法,将三个子图像分割成若干个菱形图案。再采用改进的基于灰度直方图的二值化算法,对所有的菱形图案图像进行二值化。最后,按行优先遍历二值图,以投票方式计算线条数并与标准值进行比较,确定内窥镜的分辨力。(2)提出了一种医用硬管内窥镜景深最近距离自动检测方法。首先,将待识别线条组合单元中心与视场圆心重合,然后采用基于自适应阈值的感兴趣区域提取算法,提取出线条组合单元中的4个菱形图案图像。再以投票方式计算线条数并与标准值进行比较,确定当前线条组合单元能否正确识别。如果正确识别,则控制检测设备移动,使得下一级线条组合单元中心与视场圆心重合,进行下一级分辨力识别;如果识别失败或者识别结果不正确,则输出上一级线条组合单元的单元号,从而完成医用硬管内窥镜景深最近距离自动检测。(3)实验验证:采用3种不同规格的医用硬管内窥镜对上述方法分别进行了实验,验证了本文方法的有效性。本文提出的医用硬管内窥镜分辨力识别方法在用4mm直径、30°视向角和10mm直径、0°视向角的医用硬管内窥镜进行的20次实验中,均能成功识别,仅有一次与人工识别的结果不同且仅相差一级;在用10mm直径、30°视向角的医用硬管内窥镜进行的10次实验中,仅有两次与人工识别的结果不同且仅相差一级。本文提出的医用硬管内窥镜景深距离检测方法在用10mm直径、30°视向角和10mm直径、0°视向角的医用硬管内窥镜进行的20次实验中,识别的分辨力均大于工作距离处的中心分辨力的80%,均只有一次与人工识别结果不同且仅相差1级;在用4mm直径、30°视向角的医用硬管内窥镜进行的10次实验中,均能成功识别,仅有两次与人工识别结果不同且仅相差一级。实验结果表明:(1)本文提出的医用硬管内窥镜分辨力识别方法能够实现医用硬管内窥镜的分辨力自动识别,准确率达到了80%;(2)本文提出的医用硬管内窥镜景深距离检测方法能够实现医用硬管内窥镜的景深距离自动检测,检测结果均大于中心角分辨力的80%,准确率达到了80%。本文提出的医用内窥镜分辨力识别方法和景深最近距离检测方法均满足检测精度要求。