18、手术机器人柔性主干构建与工具集成技术解析

手术机器人柔性主干构建与工具集成技术解析

1. 柔性主干构建

在构建手术机器人的柔性主干时,提出了三种不同的肌腱固定方式,其中重点关注的是内穿肌腱的压缩弹簧方式。在这种设计中,导向系统置于弹簧杆内圆周,肌腱被约束在弹簧护套内,避免损伤周围组织。然而,制造直径小于 3 毫米的导向装置颇具挑战,为此定制了工具和钻头套装,能钻出直径达 0.3 毫米的孔,还使用 1 平方毫米的铝板制作导向装置。

在实现柔性驱动方面,由于单个通道仅有 2 - 3 毫米的严格几何限制,这一过程极具挑战性。首先广泛考虑现有的驱动原理,采用以设计为中心的方法,聚焦于肌腱驱动机制,并设想如何将其应用于 3 毫米的弹簧主干。基于肌腱驱动原理,提出了一种驱动方法,可将工具小型化至针孔大小(1 毫米)。通过此方法,对三种不同的肌腱固定方式进行了原型制作,并根据评估矩阵进行评估,最终开发出数学模型,以实现对新机器人的精确控制。

2. 肌腱导向锚定方法

在采用肌腱驱动机制实现压缩弹簧的驱动和操作时,需要解决四个主要问题:
- 确保肌腱施加在压缩弹簧上的力为纯垂直力,避免水平力导致的不可预测弯曲。
- 固定肌腱至与垂直力方向一致的位置,防止肌腱相互缠绕,以免影响控制系统的可重复性和再现性,并引发安全问题。
- 锚定装置需适配 3 毫米直径的弹簧,同时为手术器械的驱动系统留出足够空间。
- 保证锚定装置不影响设备的灵活性和功能性。

为解决这些问题,探索了以下几种肌腱导向方法:
|方法|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|绑扎技术(如方绑扎)|可实现肌腱的锚定|3 毫米直径弹簧无法容纳三个此

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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