基于机器人手臂的超声自动扫描系统外文翻译资料

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基于机器人手臂的超声自动扫描系统

黄清华 九龙澜 李雪龙

机械工程学院，光学图像分析和学习中心，

西北工业大学，西安710072；

华南理工大学电子与信息工程学院，广州510641；

西北大学计算机科学学院和光学图像分析与学习中心

西安理工大学，西安710072

编辑先生:

超声波检测作为一种不可或缺的辅助诊断技术，近年来受到越来越多的关注。我们可以实时显示感兴趣区域的2D图像以一种低成本和无辐射的方式。 然而，手持式扫描也存在一些问题，如需要专业培训才能获得良好的扫描技能，长时间的扫描加重了医生的身心负担等。并对超声成像质量和响应性进行了分析ING诊断高度依赖于操作员。

机器人超声系统(RUS)已将美国的检查与机器人系统结合起来用于医疗干预。该系统采用机械装置驱动探头，能准确记录B超的空间信息，提高了容积重建的精度。利用三维平移装置驱动探头完成扫描。操作者可以设定步长和压缩深度，以确保稳定的压缩压力。扫描完成后，系统可以重建出高质量的三维应变图像。利用F3网格机器人获取二维超声图像进行连续三维重建。对于每条扫描腿，操作者在示教模式下手动移动机器人臂，然后机器人臂将重放示教路径以重放地获取2D图像播放模式。孔蒂等人开发了一个用于减少医生疲劳的协作机器人系统。操作者可以在远程操作模式或半自动模式下控制从机器人。力控制器将对压力进行补偿，以保持探针与组织表面之间的稳定接触。 该系统可以实现近实时的三维重建。 孟等人提出了一种用于下肢扫描的机器人超声扫描系统。 一个机器人将是Manipula 由操作员TED检查一条腿。 基于由RGB-D摄像机获取的点云，另一个机器人手臂将模仿和平号旋转的运动来扫描另一条腿。

本文提出了一种基于六自由度（6-DOF）机器人手臂的自动三维成像系统。 与其他RU相比，本系统的主要优点是可以对人体任何部位进行自动扫描和三维成像。

方法：

如图1(a)所示，本系统由便携式美国扫描仪（中国深圳迈瑞M5型）、驱动探头的六自由度机械臂（日本精工爱普生株式会社爱普生C4-A601S)、连接机械臂的Intel Core i5-3317U和接收机械臂的6GB RAM以及后续重建所需的空间信息和深度信息的个人计算机(PC)组成。

图1 (a)系统结构； (b)重建体的实验结果

照相机（Kinect，Microsoft Corporation，USA），用于获得组织的彩色图像和深度图像。 开发了机器人手臂操作、数据采集、三维重建和可视化的定制软件。

该系统用不锈钢夹子夹在夹具上固定探头。 在确定了机械臂的配置之后，可以将探针驱动到期望的点。在这些图中，机器人臂的姿态，即夹持器相对于机器人基座坐标系的坐标值 R型曾经是:

gripperPR = X, Y, Z, U, V, W

夹持器 PR型有六个(DOF: x，y，z)和三次轮换（U，V，W）。轮换的顺序是:首先关于X型 的轴 R型按角度 W型，然后大约 Y型的轴 R型按角度 V型，最后是关于 Z型的轴 R型按角度 U型。

校准是保证系统精度的必要步骤。 我们有两个空间校准。 一种是确定b扫描坐标系之间的变换关系。 b和夹持器协调系统 G类因为我们的系统需要它来执行后续的体积重建。 由于扫描是基于kinect获取的点云数据，另一种空间标定方法是估计点云数据之间的转换关系。 R型和Kinect坐标系K型。

Kinect安装在一个比机械臂高30cm的铜支架上。 Kinect可获得扫描组织的彩色图像和深度图像。经过标定实验，该系统能够将扫描点从 K型至 R型。这样机械臂就会知道中扫描点的纵坐标值 R型。使用经验规则（即，满足红色的区域gt;绿色gt;首先提取蓝色），系统可以确定Kinect采集的彩色图像的扫描范围，然后操作者可以任意选择两点确定一条直线作为扫描路径。

为了获得高质量的二维超声图像，需要在扫描过程中仔细确定探头的姿态。机器人手臂的运动规划是非常重要的。在我们的系统中，很明显，机器人手臂的不同姿态可以使探针发射平面的中心点与同一点重合。在扫描过程中，需要获得机器人手臂的最佳姿态。 对于临床检查中的常规徒手扫描，操作员通常 尽可能将探头垂直于皮肤表面。

因此，我们设计了一种基于法向量的方法[8]来获得机器人手臂的最佳姿态。 该系统在每个扫描点周围定位三个点，以构造表示扫描点所在的2D平面的三角形。 通过计算该三角形的法向量，系统可以确定对应于扫描点的法向量，从而操纵对应的机器人手臂的姿态 使探头的轴向方向与法向量一致。该方法基于两个假设:

(1)扫描组织表面光滑。

(2)扫描路径的扫描点足够密集。

事实上，这些假设都是成立的。整个系统的工作流程可概括如下:

1. 在低功耗模式下引导并复位机械臂。启动B超机采集B超的研究模式。
2. 通过局域网连接IPC、PC和超声波机。
3. Kinect将捕获被扫描组织的彩色图像和深度图像。 然后提取扫描范围，确定扫描路径。
4. 对于每个扫描点，系统将计算出机器人手臂的最佳姿态。
5. 机械臂将驱动探针扫描组织。当到达一个扫描点时，PC机通知超声波机将当前扫描点的B扫描发送到IPC。同时，PC机会将机器人手臂的当前姿态发送到IPC。
6. 扫描完成后，系统将实现三维体重建[9]，并将结果显示在界面上。

实验结果: 我们用这个系统扫描乳房超声训练体模（型号073，CIRS，Inc，USA），甲状腺训练体模（型号074，CIRS，Inc，USA），和腰椎训练体模（型号034，CIRS，Inc。，USA）以及24岁男性的真实人类前臂。 实验结果表明了该系统在不同人体部位的性能。 图1(b)分别示出了乳房体模、甲状腺体模、腰椎体模和人前臂的重建体积图像。 没有多少 自动扫描所花费的时间与医生扫描所花费的时间之间的差异。 从体积上可以清楚地观察到人体模型的形状和前臂的扫描轨迹，说明该系统对不规则人体部位的扫描和高质量三维超声图像的重建具有良好的性能。

讨论和结论: 在这项研究中，我们提出了一种基于六自由度机械臂的自动三维成像系统。 采用Kinect软件采集扫描组织的点云数据。 该系统能够提取扫描范围并确定扫描路径。 根据扫描路径，系统根据扫描点周围区域的法向量，找到各扫描点对应的机器人手臂的最优姿态。扫描完成后，系统可以完成三维重建。 实验结果验证了该系统的可行性。 一种更完善的反馈控制方案将是我们今后工作的主要研究方向。

致谢: 这项工作得到了部分支持国家自然科学基金（批准广东省自然科学基金（批准号:61372007，61571193），广州人体数据科学重点实验室（批准号:201605030011），广东省自然科学基金（批准号: 2017A030312006、2015A030313210)，广东省科学技术厅项目（批准号:2014A050503020、2016A010101021、2016A010101022、2016A010101023)和广州市科学技术计划（批准号:201704020134）。

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