基于线结构光扫描的手背注射入针平面测量优化方法
摘要
新冠肺炎疫情的暴发使得非接触式静脉注射机器人备受医务人员青睐，但目前对机器人入针角度的研究较少，多以粗略的角度进行入针操作，这会增加穿刺失败率，且由于患者本身存在的个体差异，有时会有明显疼痛感。为此，针对手背静脉注射机器人入针角度的确定展开研究，重点完成对手背测量数据的优化，以保证入针角度计算结果的准确性。首先通过单目相机与线结构光扫描相结合的方法获得手背入针区域空间点云，利用最小二乘法对手背点云进行拟合得到手背平面；在线结构光系统标定过程中，通过构造误差函数，采用最优化方法进行迭代求解来消除测量误差；然后以得到的入针区域平面为依据确定入针角度；最后设计实验，验证所提方法的准确性。实验结果表明，优化后结构光平面位置的平均误差约为0.1 mm，满足项目需求，为后续全自动注射奠定基础。
引用本文（GB/T 7714）
朱子涵 Zhu Zihan, 张广渊 Zhang Guangyuan, 靳华磊 Jin Hualei, 等. 基于线结构光扫描的手背注射入针平面测量优化方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2022.
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