CN109620142B - 一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***及方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***及方法，三个相机分别固定安装在测量者测量区域的上方、后方和右方，测量者佩戴头盔，头盔顶部、后部及右部设置有彩色直线靶标；相机拍摄被测人员头部转动过程中头盔靶标的图像，相机将拍摄的靶标图像传输至计算机，计算机识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角，通过夹角与阈值的关系确定颈椎前屈/后伸活动度、颈椎左侧屈/右侧屈活动度及左旋转/右旋转活动度。本发明***在测量颈椎活动度时，不需要建立相关的相机坐标系、头盔坐标系、世界坐标系等，测量方法简单，计算速度快，同时通过另外两个夹角和阈值的关系保证测量的准确性。

Description

一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***及方法
技术领域
本公开涉及颈椎活动度测量技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法及***。
背景技术
颈椎活动度是颈椎功能的重要评价指标，对颈椎病早期诊断、颈椎病预测以及颈椎病疗效评价具有重要意义。颈椎活动度包括前屈、后伸、左侧屈、右侧屈、左旋转、右旋转6个角度范围。
目前，颈椎活动度测量方法主要有：皮尺测量法、量角器测量法、CROM仪、X射线测量法以及CT三维重建测量法等等。皮尺测量法、量角器测量法和crom仪测量过程复杂，需要工作人员参与；X射线测量法以及CT三维重建测量法虽然精度较高，但是容易对人体健康造成伤害。
目前还存在的视觉测量颈椎活动度的相关专利技术，但大都算法比较复杂，难以进行实际推广。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，采用相机的方式测量头盔坐标系位姿，提高位姿测量的精度，从而提高颈椎活动度测量精度。
一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***，包括：
头盔、三个相机及计算机；
其中，头盔的顶部、后部、左部或右部分别设置有直线靶标，直线靶标以不同的颜色表示，三个靶标分别有对应的三个相机拍摄；
相机拍摄被测人员头盔上的直线靶标的图像，相机将拍摄的图像传输至计算机；
计算机识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角，通过夹角与阈值的关系确定颈椎前屈/后伸活动度、颈椎左侧屈/右侧屈活动度及左旋转/右旋转活动度。
进一步的，所述头盔是正方体结构，头盔后部、顶部、右部分别有一个线型靶标，靶标分别是红、绿、蓝色，靶标两端点是正方体边缘中点。
进一步的，所述计算机连接声音模块，声音模块用于提示测量者测量步骤、提醒测量者正确佩戴头盔及当测量者在颈椎活动度测量过程动作不合理时提醒测量者纠正动作重新测量。
一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，包括：
相机拍摄被测人员头盔上的靶标图像；
相机将拍摄的靶标图像传输至计算机，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角，通过夹角与阈值的关系确定颈椎前屈/后伸活动度、颈椎左侧屈/右侧屈活动度及左旋转/右旋转活动度。
进一步的，被测人员头部所佩戴的头盔的顶部、后部及左侧或右侧分别设置有相机，记为第一相机、第二相机及第三相机；
其中，第一相机坐标系x轴、第二相机坐标系z轴与第三相机坐标系x轴平行；
第一相机坐标系y轴、第二相机坐标系z轴与第三相机坐标系x轴平行；
第一相机坐标系z轴、第二相机坐标系y轴和第三相机坐标系y轴平行。
进一步的，在被测人员进行颈椎活动度测量时，被测人员端坐，保证头盔4个下边缘处于同一水平面且与被测人员双眉平行，头盔前部的靶标直线与被测人员人脸中轴线重合。
进一步的，在被测人员进行颈椎活动度测量时，三个直线靶标所在的头盔平面与对应的拍摄靶标的三个相机的相机坐标系xoy面平行。
进一步的，相机采集被测人员做最大尺度的颈部前屈/后伸运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ2小于设定阈值t，则记录θ3为颈椎前屈/后伸活动度，否则***提醒测量者减少左右侧屈、左右旋转方向的运动。
进一步的，相机采集被测人员做最大尺度的颈部左侧屈/右侧屈运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ3小于设定阈值t，则记录θ2为颈椎左侧屈/右侧屈活动度，否则***提醒测量者减少前后伸、左右旋转方向的运动。
进一步的，相机采集被测人员做最大尺度的颈部左旋转/右旋转运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ2和θ3小于设定阈值t，则记录θ1为颈椎左旋转/右旋转活动度，否则***提醒测量者减少前后伸、左右侧屈方向的运动。
进一步的，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ的具体步骤如下：
通过Hough直线变换或最小二乘法拟合出图像中的所有直线
结合颜色和直线形状识别出靶标直线y＝kx+b；
颜色识别：相机采集的图像中靶标颜色T(TR,TG,TB)和对比颜色C(CR,CG,CB)的相似度：
Figure GDA0002455243640000021
设定阈值，当d小于设定阈值则认为靶标颜色是该对比颜色；
直线识别可以通过Hough直线变换、最小二乘法或RANSAC算法；
计算出靶标直线和图像坐标系v轴夹角θ
θ＝arctan(k)。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开技术方案***结构简单，成本低。
2、本公开技术方案测量方法简单，计算速度快。
3、本公开技术方案测量人员可以根据***的提示完成整个测量过程，不需要工作人员参与。
4、本公开技术方案***测量颈椎活动度时，不断检测其余两个方向是否发生活动，当另外两个方向旋转角度小于设定阈值时，将此时的角度记录，保证了颈椎活动度的有效性。
5、本公开技术方案结合靶标颜色和直线形状提高靶标识别准确率。
6、本公开技术方案未来的***升级主要集中在头盔坐标系位姿测量算法层面，减少***升级带来的成本增加。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本申请实施例子***结构示意图；
图2为本申请实施例子相机坐标系的位置关系示意图；
图3(a)-图3(b)为本申请实施例子颈椎活动度测量过程示意图，图3(a)为测量在步骤二调整姿态后采集的图像，图3(b)为测量者颈椎运动后采集的图像，坐标系o-u-v表示像素坐标系。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本申请的一种典型的实施例子，如图2所示，一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***包括：头盔、三个相机、计算机和声音模块。
该实施例子的方案中，使用过程中不需要建立相机坐标系和头盔坐标系，只是在三个相机安装过程中需要保证三个相机的位置关系满足一定的条件。
头盔是正方体结构，头盔后部、顶部、右部分别有一个线型靶标，靶标分别是红、绿、蓝色，靶标两端点是正方体边缘中点。
三个相机用于采集头盔靶标图像，三个相机分别固定安装在测量者测量区域的上方、后方和右方，三个相机分别记为相机1、2、3。
如图2所示，相机1坐标系x轴、相机2坐标系z轴与相机3坐标系x轴平行；
相机1坐标系y轴、相机2坐标系z轴与相机3坐标系x轴平行；
相机1坐标系z轴、相机2坐标系y轴和相机3坐标系y轴平行。
在三个相机安装过程中需要保证三个相机上述描述的相机位置关系。
计算机用于图像处理，根据图像计算出颈椎活动度。三个相机与计算机连接。
声音模块用于提醒测量者测量步骤，提醒测量者调整姿态。所述声音模块与计算机连接。
如图3(a)-图3(b)所示，上述测量***进行颈椎活动度测量时包括以下步骤：
步骤一：测量者端坐，戴上头盔，保证头盔4个下边缘处于同一水平面且与测量者双眉平行，头盔前侧蓝色靶线与人脸中轴线重合。
步骤二：***通过声音模块提醒测量者调整姿态，***判断3个靶标图像是否全部与像素坐标系v轴平行，若是，进入步骤3；若否，进入步骤二。这个过程使得三个靶标平面与对应的三个相机的相机坐标系xoy面平行，为相机准确测量提供保障。
步骤三：***提示测量者做颈部前屈/后伸运动，当测量者颈部感到不适或疼痛，停止运动，相机1、2、3拍照，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ2小于设定阈值t，则记录θ3为颈椎前屈/后伸活动度，否则***提醒测量者减少其他两个方向的运动(左右侧屈、左右旋转)，重新进行步骤三。
步骤四：***提示测量者做颈部左侧屈/右侧屈运动，当测量者颈部感到不适或疼痛，停止运动，相机1、2、3拍照，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ3小于设定阈值t，则记录θ2为颈椎左侧屈/右侧屈活动度，否则***提醒测量者减少其他两个方向的运动(前后伸、左右旋转)，重新进行步骤四。
步骤五：***提示测量者做颈部左旋转/右旋转运动，当测量者颈部感到不适或疼痛，停止运动，相机1、2、3拍照，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ2和θ3小于设定阈值t，则记录θ1为颈椎左旋转/右旋转活动度，否则***提醒测量者减少其他两个方向(前后伸、左右侧屈)的运动，重新进行步骤五。
识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ的具体步骤如下：
(1)通过Hough直线变换或最小二乘法拟合出图像中的所有直线；
(2)结合颜色和直线形状识别出靶标直线
y＝kx+b (1)
颜色识别：
相机采集的图像中靶标颜色T(TR,TG,TB)和对比颜色C(CR,CG,CB)的相似度：
Figure GDA0002455243640000051
设定阈值，当d小于设定阈值则认为靶标颜色是该对比颜色。
直线识别可以通过Hough直线变换、最小二乘法或RANSAC算法。
(3)计算出靶标直线和图像坐标系v轴夹角θ
θ＝arctan(k) (3)
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***，其特征是，包括：
头盔、三个相机及计算机；
其中，头盔的顶部、后部、左部或右部分别设置有直线靶标，直线靶标以不同的颜色表示，三个靶标分别有对应的三个相机拍摄；
相机拍摄被测人员头盔上的直线靶标的图像，相机将拍摄的图像传输至计算机；
计算机识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角，通过夹角与阈值的关系确定颈椎前屈/后伸活动度、颈椎左侧屈/右侧屈活动度及左旋转/右旋转活动度；
所述相机采集被测人员做最大尺度的颈部前屈/后伸运动时的图像，所述相机将采集的图像传输至所述计算机，所述计算机识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ2小于设定阈值t，则记录θ3为颈椎前屈/后伸活动度，否则所述计算机提醒被测人员减少左右侧屈、左右旋转方向的运动。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量***，其特征是，所述头盔是正方体结构，头盔后部、顶部、右部分别有一个线型靶标，靶标分别是红、绿、蓝色，靶标两端点是正方体边缘中点；
所述计算机连接声音模块，声音模块用于提示测量者测量步骤、提醒测量者正确佩戴头盔及当测量者在颈椎活动度测量过程动作不合理时提醒测量者纠正动作重新测量。
3.一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，包括：
相机拍摄被测人员头盔上的靶标图像；
相机将拍摄的靶标图像传输至计算机，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角，通过夹角与阈值的关系确定颈椎前屈/后伸活动度、颈椎左侧屈/右侧屈活动度及左旋转/右旋转活动度；
相机采集被测人员做最大尺度的颈部前屈/后伸运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ2小于设定阈值t，则记录θ3为颈椎前屈/后伸活动度，否则***提醒测量者减少左右侧屈、左右旋转方向的运动。
4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，被测人员头部所佩戴的头盔的顶部、后部及左侧或右侧分别设置有相机，记为第一相机、第二相机及第三相机；
其中，第一相机坐标系x轴、第二相机坐标系z轴与第三相机坐标系x轴平行；
第一相机坐标系y轴、第二相机坐标系z轴与第三相机坐标系x轴平行；
第一相机坐标系z轴、第二相机坐标系y轴和第三相机坐标系y轴平行。
5.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，在被测人员进行颈椎活动度测量时，被测人员端坐，保证头盔4个下边缘处于同一水平面且与被测人员双眉平行，头盔前部的靶标直线与被测人员人脸中轴线重合。
6.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，在被测人员进行颈椎活动度测量时，三个直线靶标所在的头盔平面与对应的拍摄靶标的三个相机的相机坐标系xoy面平行。
7.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，相机采集被测人员做最大尺度的颈部左侧屈/右侧屈运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ1和θ3小于设定阈值t，则记录θ2为颈椎左侧屈/右侧屈活动度，否则***提醒测量者减少前后伸、左右旋转方向的运动。
8.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，相机采集被测人员做最大尺度的颈部左旋转/右旋转运动时的图像，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ1、θ2和θ3，当θ2和θ3小于设定阈值t，则记录θ1为颈椎左旋转/右旋转活动度，否则***提醒测量者减少前后伸、左右侧屈方向的运动。
9.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的颈椎活动度测量方法，其特征是，识别出靶标直线并计算出三个靶标直线和像素坐标系的v轴夹角θ的具体步骤如下：
通过Hough直线变换或最小二乘法拟合出图像中的所有直线；
结合颜色和直线形状识别出靶标直线y＝kx+b；
颜色识别：相机采集的图像中靶标颜色T(TR,TG,TB)和对比颜色C(CR,CG,CB)的相似度：
Figure FDA0002518429150000021
设定阈值，当d小于设定阈值则认为靶标颜色是该对比颜色；
直线识别通过Hough直线变换、最小二乘法或RANSAC算法；
计算出靶标直线和图像坐标系v轴夹角θ
θ＝arctan(k)。
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