计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

韩露; 谢海明; 郭世俊; 王殊轶; 葛斌

doi:10.13873/j.1000-97872009.03.023

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计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究
- Application research on computer vision technology in surgical stapler inspection
- 传感器与微系统 2009年28卷第3期页码：51-53
- 作者机构：
  
  上海理工大学医疗器械与食品学院医疗器械工程研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  上海市高校科研专项基金资助项目（SLG-07060）
- DOI：10.13873/j.1000-97872009.03.023
  中图分类号： TP274.4
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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[1]韩露,谢海明,郭世俊,王殊轶,葛斌.计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究[J].传感器与微系统,2009,28(03):51-53.

HAN Lu, XIE Hai-ming, GUO Shi-jun, et al. Application research on computer vision technology in surgical stapler inspection[J]. 2009, 28(3): 51-53.
[1]韩露,谢海明,郭世俊,王殊轶,葛斌.计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究[J].传感器与微系统,2009,28(03):51-53. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.03.023.

HAN Lu, XIE Hai-ming, GUO Shi-jun, et al. Application research on computer vision technology in surgical stapler inspection[J]. 2009, 28(3): 51-53. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.03.023.

摘要

提出了一种利用计算视觉检测带手柄吻合器漏针新方法。通过采用正面光源投照的检测装置

综合运用图像处理和识别方法对利用CMOS相机采集的吻合器图像进行数学形态学

图像增强等方法处理

并提出模糊局部阈值分割算法实现吻合器漏针的自动识别

并根据面积特征判别漏针数。实验表明:该方法能够对多种型号颜色的吻合器进行稳定、准确的快速检测

检测正确率可达95.6%

平均每次检测时间为2.385 s

本方法实用性强

适合现代化生产的要求。

Abstract

A new method for detecting lacked needles of surgical stapler is developed.Illuminated by positive LED light

using all kinds of image processing and feature recognition

the needle is identified automatically using morphological operation

image enhancement and fuzzy local thresholds for segmentation;then the number of lacked needles can be calculated by area feature.The inspection results indicate that the rate of correctness can reach 95.6 %

and the average inspection space can reach 2.385 s/once

which proved that the method is effective

reliable and practicality in actual production.

关键词

Keywords

references

基于实体模型的产品形状特征识别 [J]. 薛澄岐,刘定伟. 计算机辅助工程 . 2007(01)

图像识别在吻合器漏针检测中的应用 [J]. 张敏燕,王殊轶,葛斌,周颖,谢海明. 上海理工大学学报 . 2007(01)

视觉检测系统及其应用 [J]. 梁吉,蒋式勤,沈立纬. 微计算机信息 . 2003(12)

计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用 [J]. 张文景,张文渊,苏键锋,许晓鸣. 上海交通大学学报 . 1999(05)

临床胸部肿瘤学[M]. 山东科学技术出版社 , 秦笃祥等主编, 1995

A Multiphase Level Set Framework for Image Segmentation Using the Mumford and Shah Model [J] . Luminita A. Vese,Tony F. Chan. International Journal of Computer Vision . 2002 (3)

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