医生,我的眼球掉出来了,快帮我种回去!

近日,一名26岁小伙醉酒后眼球摔破裂并完全脱出,因脱臼时间长,眼球无手术还纳意义。眼球脱臼多由外伤导致,也可能因疾病引起,分半脱臼和全脱臼。处理时要保证眼球完整并送医,眼外伤处理需依具体情况而定。
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中国作为一个酒文化浓厚的国家,很多事情都是在酒桌上谈成的,很多怨恨也是在酒桌上产生的。正所谓成也酒桌,败也酒桌。


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近日,一名26岁的小伙因喝醉酒将眼球摔破裂,在家人护送下匆匆赶到医院就诊。由于疼痛、眼睑高度肿胀,小伙难以配合做详细检查,只能联系麻醉师准备在全麻下进行手术探查。正在医生为检查做准备时,小伙家人打来电话说发现了小伙的眼球。眼球已经完全脱出!这在医学上也被称为“眼球完全脱臼”。由于眼球完全脱臼时间较长,眼外肌和视神经全部被撕裂,眼球已经没有手术还纳的意义,以后左眼睛就残缺了。

完善相关检查后,小伙被推进手术室,完成了左眼筋膜与结膜逐层缝合及眼睑裂伤缝合。据悉,由于受伤后眼外肌收缩,未来小伙能够安装义眼台的可能性很小,如果有需要,只能安义眼片来改善外观。谈到具体受伤过程,小伙因为严重醉酒,已经完全回忆不起来,家人也并不清楚。

眼睛是暴露在人体外较脆弱的器官,如果受到强烈的重击,可能会对眼睛造成严重的损伤,而眼球脱臼是众多眼外伤中较严重的一种。

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眼球脱臼

眼球脱臼,顾名思义,是指由于眼眶突然受到强烈的重击或有物体作用于眼球和眼眶之间,加上头部反射性突然向后方运动躲闪,使眼球向眶口外脱出的眼外伤。眼球脱臼较多情况是外伤导致的,除此之外,眼眶肿瘤、自发性出血、血友病等疾病也可能引起眼球脱臼。

眼球脱臼根据受伤程度还可分为眼球半脱臼和眼球全脱臼。

眼球半脱臼是指眼球部分夹在睑裂外,这种情况会使眼肌及视神经受到不同程度的损害。而全脱臼是眼球整体脱出于眼眶边缘外,这种情况对眼球损伤较重,会出现严重的眼肌和视神经损害,甚至发生视神经撕脱及部分或全部眼肌断裂。


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眼球脱臼如何处理? 

尽可能保证眼球的完整性,可以用纱布拖住眼球,不至于眼球完全脱落,但不可尝试拿掉粘在眼睛或眼皮之内的任何物体,并避免碰压眼球或揉擦眼球,应立刻将患者送往医院。需要注意的是,尽管眼球能成功的复位,患眼的视力及眼球运动往往会遭受难以逆转的损害,有时也无法保留脱臼的眼球。

其实,眼外伤范围很广泛,包括化学性眼伤、热烧伤、辐射伤和被锐器伤及钝器伤等,伤口处理的方法,需要根据每个人受伤的情况而选择。在眼睛受伤后尽量不要大力挤压伤口,避免水碰到伤口,以免影响到伤口的恢复,导致伤口恢复过慢。

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
<think>好的,用户想了解K210芯片在眼球追踪项目中的实现方案。首先,我需要回忆一下K210的基本特性。K210是一款基于RISC-V架构的低功耗AI芯片,具备双核处理能力,支持卷积神经网络加速,适合边缘计算场景。眼球追踪通常需要实时图像处理和机器学习模型,所以K210的KPU(神经网络处理器)和图像处理单元可能派上用场。 接下来,用户提到的眼球追踪项目需要具体实现方案。我需要考虑硬件和软件两方面的设计。硬件部分,可能需要摄像头模块来捕捉眼部图像,比如OV2640,因为K210支持这类摄像头。同时,可能还需要LCD显示屏来实时显示追踪结果,以及足够的存储空间来存放模型和数据。 软件方面,首先需要图像采集和预处理。K210的DVP接口可以连接摄像头,使用MicroPython或C SDK进行开发。预处理步骤可能包括灰度化、直方图均衡化等,以减少计算量。然后是特征提取,比如瞳孔检测,可能需要使用OpenMV的库函数,或者自行实现边缘检测算法,比如Canny算子。 模型部署是关键部分。由于K210的KPU支持量化后的模型,可能需要将训练好的眼球追踪模型(比如基于CNN的)转换为K210支持的格式,比如.kmodel。这里可能需要使用NNCase这样的工具进行模型转换和量化。需要注意的是,模型的大小和复杂度必须适应K210的内存限制,256KB的片上内存可能限制模型规模,因此可能需要简化模型结构或采用轻量级网络。 算法优化方面,可能需要结合传统图像处理方法和机器学习模型。例如,先通过阈值分割或轮廓检测定位眼球区域,再使用小型CNN进行瞳孔坐标回归。此外,可以考虑使用卡尔曼滤波来平滑追踪结果,减少抖动。 另外,用户可能需要了解现有项目或开源资源。比如在GitHub上搜索K210 eye tracking,可能会有相关的代码库或教程。OpenMV社区也可能有类似的案例,因为OpenMV H7 Plus也使用K210,可能有可借鉴的代码。 最后,需要考虑实际应用中的挑战,比如光照变化对图像处理的影响,可能需要动态调整摄像头参数或增加补光。实时性方面,K210的主频为400MHz,足够处理中等复杂度的任务,但需优化代码避免延迟。此外,数据集的获取和模型训练可能需要使用公开的眼球追踪数据集,或者在实验室环境下自行采集数据。 总结下来,实现方案应包括硬件选型、图像采集与预处理、模型训练与部署、算法优化以及实时处理与调试等步骤。需要综合运用K210的硬件特性和软件工具,同时结合实际应用场景进行调整和优化。</think>### K210眼球追踪项目实现方案 K210芯片凭借其低功耗、AI加速特性,在嵌入式视觉领域(如眼球追踪)具有显著优势[^1]。以下是基于K210的眼球追踪实现方案: #### 一、硬件架构设计 1. **核心组件** - K210开发板(如Maixduino或Sipeed M1) - OV2640摄像头(支持最高1600x1200分辨率) - 2.4英寸LCD显示屏(用于实时显示追踪结果) - 外接存储模块(如MicroSD卡,存放模型文件) 2. **硬件连接** ```python # 摄像头初始化示例 import sensor sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) ``` #### 二、算法实现流程 1. **图像采集与预处理** - 使用DVP接口获取30fps视频流 - 预处理步骤: $$ \text{灰度化} \rightarrow \text{直方图均衡化} \rightarrow \text{高斯滤波}(σ=1.5) $$ 2. **特征提取** - Haar级联检测器定位人脸区域 - 基于阈值分割的瞳孔定位算法: $$ I_{binary}(x,y) = \begin{cases} 1 & \text{if } I_{gray}(x,y) < \theta \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 3. **模型部署** - 使用YOLOv5-Tiny量化模型(转换为.kmodel格式) - KPU加速推理实现实时处理: ```python kpu.load("/sd/eye_track.kmodel") fmap = kpu.forward(aimg) ``` #### 三、性能优化策略 1. **内存管理** - 采用双缓冲机制处理图像数据 - 限制模型输入尺寸为224x224像素 2. **算法加速** - 固定点运算替代浮点运算 - 使用FFT加速卷积运算: $$ \mathcal{F}\{f*g\} = \mathcal{F}\{f\} \cdot \mathcal{F}\{g\} $$ 3. **实时性保障** - 算法耗时控制在30ms/帧以内 - 通过DMA实现零拷贝数据传输 #### 四、典型应用场景 1. 智能眼镜的注视点交互系统 2. 残疾人辅助设备的眼控接口 3. 驾驶员疲劳检测系统[^2]
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