中医按摩机器人视觉系统研究-论文.pdf

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1、中医按摩机器人视觉系统研究ResearchofChineseMedicalMassageRobotVisionSystem张化凯梁越zHANGHua-kaiLlANGe本文针对中医按摩机器人采用示教的控制方式，降低了中医按摩机器人的灵活性，不适合对大量不同体型特征的病人进行治疗的问题，提出采用基于Sift特征匹配和概率Hough变换算法分别实现了对人体穴位和腿部姿态的检测和定位，实验结果表明，该算法具有很好的稳定性。示教sift中医按摩穴位定位AbstractInthispaper,theuseofteachingChinesemassagerob

2、otcontrolmethodreducestheflex~ilityofChinesemassagerobots，isnotsuitableforalargenumberofpatientswithdiferentbodycharacteristicsoftreatment．Forthisproblem，themethodispresentedusingprobabilisticmatchingbasedonsiftfeatureandHoughtransformalgorithmwererealizedonthebodyacupuncturea

3、ndlegposturedetectionandlocalization，theexperimentalresultsshowthatthealgorithmhasgoodstability．KeywordTeachingSiftChinesemassageAcupuncturepointLocalizationdoi：10．39698．issn．1672-9528．2014．02．251引言域。它是以计算机视觉理论和数字图像处理技术为基础而发展起来的一门新兴学科，它打破了传统机械臂中医推拿在我国有着悠久的历史“，它将经络腧采用示教和离线编程的方式

4、，大大提高了机器人的学穴学理论和手法按摩相结合来防病、治病和消除疲劳习能力和智能化水平，可以广泛应用于家用服务机等。目前，随着我国老龄化形势的不断加剧，需要中器人和工业机器人等领域。医推拿服务的人急剧攀升，而国内有实践经验的推拿师数量己不能满足当今社会的需求。因此，近几年出2穴位的定位现了很多按摩医疗器械来代替人工按摩，如按摩椅、2．1基于SIFT特征匹配的穴位定位按摩垫、按摩床等等，其中更为智能化的中医按摩机器人更是得到了国家的大力支持和发展。随着国内对针对基于灰度的图像匹配受到环境变换影响较大中医按摩机器人的不断深入研究，按摩机器人技术已的问题

5、，本文采用基于SIFT特征匹配实现人体穴位经不再停留在如何实现机器人按摩的技术层面，而是的匹配。SIFT特征是图像的局部特征，它对图像中目标的旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对仿射针对如何能提高按摩机器人的工作效率和按摩水平上变换和噪声的影响也有较好的稳定性。进行深入的研究，按摩面对的是大量不同体型特征的病人和老年人，在每个按摩对象的身体特征各不相同人体的背部是一个曲面，人工标志放置在上面必会有倾斜和旋转，而SIFT算法恰好可以很好地解决的情况下，中医按摩机器人若采用示教或离线编程的倾斜和旋转，甚至遮挡带来的问题。由于SIFT的对方式工作，这对机

6、器人的工作效率提出了严峻的挑战。因此，开发出更加智能和灵活的按摩机器人已经成为应特征点随机性比较强，匹配结果不能直接获得目标一种迫切要求。的具体位置，如形心、边缘等。本文利用SIFT算法、仿射模型计算出两幅图像的仿射变换的参数，然后由机器人视觉技术是机器视觉的一个重要研究领模板图像形心和仿射参数求出目标图像形心特征位置盐城师范学院江苏盐城224000坐标。仿射模型是一种常用的图像几何校正方法之一，当图像获取系统各个光轴基本平行且和目标距离较远{fXi=Xo。+∑Ax+兰，(j_lI2，3’4'5I6)(4)时，可以忽略伴随的几何畸变，即认为图像间只

7、有二维平行、旋转和比例变化，因此，这种变化可以用一个仿射模型进行描述。结合机器人视觉的实际应用，本文利用4参数仿射模型计算仿射变换的参数，变换矩阵如下式：『c。s一sinf]F：JlssinOscosOtyJ(1)001j式中：S为尺度变换参数，0为旋转角度，t和t分别为x与y方向的平移量。则点p=T(X，Y)到点q=Y(x。，y。)的映射关系见下式：[≥]=[乏]+scsoins0-scs。inOq[x]c2令roll=Ill22=SCOS0，m13tx，／／112=一m2l=ssin0，mz3=t，则上式变为X+ml2Yp+m,3p；：c3力朋

8、。。：如果求解6个未知量m11、m12、ml3、m2l、m22、m23，图2穴位跟踪流程图需要三对匹配点，假设模板图像和目