手术机器人及其运动错误检测方法、检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种手术机器人及其运动错误检测方法、检测装置。手术机器人包括：相机臂；手术臂；输入部；及控制装置，与相机臂、手术臂及输入部耦接，被配置成执行：获取相机臂采集的手术区域的操作图像；在操作图像中包含手术臂至少部分的子图像时，从子图像中识别出手术臂的特征部位，令识别出的特征部位作为第一特征部位；获取输入部输入的控制指令，根据控制指令获得手术臂的运动学模型；在运动学模型中获得匹配第一特征部位的第二特征部位；获得第一特征部位的实际运动信息，获得第二特征部位的目标运动信息；比较实际运动信息及目标运动信息以判断手术机器人是否存在运动错误。本发明专利技术的手术机器人至少能够检测出手术机器人是否存在运动错误。

【技术实现步骤摘要】
手术机器人及其运动错误检测方法、检测装置
本专利技术涉及医疗器械领域，特别是涉及一种手术机器人及其运动错误检测方法、检测装置。
技术介绍
微创手术是指利用腹腔镜、胸腔镜等现代医疗器械及相关设备在人体腔体内部施行手术的一种手术方式。相比传统手术方式微创手术具有创伤小、疼痛轻、恢复快等优势。随着科技的进步，微创手术机器人技术逐渐成熟并被广泛应用。手术机器人通常包括主操作台及从操作设备，主操作台具有显示器及输入部，从操作设备具有多个操作臂体，这些操作臂体中一个用于采集手术区域的图像并由显示器显示，其余操作臂体用于执行手术操作。在主从控制方式中，输入部发送控制指令并由受控的操作臂体接收及执行。然而，由于输入部、及/或操作臂体本身存在的装配精度及/或传动精度不良等原因，容易造成医生输入的控制指令不能被操作臂体准确地执行，进而容易引发手术风险，因而如何检测出操作臂体是否存在运动错误成为亟待解决的问题。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种能够检测出运动错误的手术机器人及其运动错误检测方法、检测装置。本专利技术提供了一种手术机器人，包括：相机臂；手术臂，所述手术臂具有一个以上的特征部位；输入部，用于输入控制所述相机臂及/或所述手术臂运动的控制指令；及控制装置，与所述相机臂、所述手术臂及所述输入部耦接，被配置成执行如下步骤：获取所述相机臂采集的手术区域的操作图像；从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位，令识别出的所述特征部位作为第一特征部位；获取所述输入部输入的控制指令，并根据所述控制指令获得所述手术臂的运动学模型；在所述运动学模型中获得匹配所述第一特征部位的第二特征部位；获得所述第一特征部位的实际运动信息，并获得所述第二特征部位的目标运动信息；比较所述实际运动信息及所述目标运动信息以判断所述手术机器人是否存在运动错误。可选地，所述控制装置被配置成在从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位的步骤中，执行：检测所述操作图像中是否包含所述手术臂至少部分的子图像；在检测到包含所述子图像时，从所述操作图像中提取出所述子图像；从所述子图像中识别出所述手术臂的特征部位。可选地，所述控制装置被配置成在检测所述操作图像中是否包含所述手术臂的子图像的步骤中，执行：将所述操作图像输入神经网络，利用所述神经网络判断所述操作图像中是否包含所述手术臂的子图像。可选地，所述控制装置被配置成在从所述子图像中识别出所述手术臂的特征部位的步骤中，执行：将所述子图像输入神经网络，利用所述神经网络从所述子图像中检测出所述手术臂的特征部位。可选地，所述控制装置被配置成在从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位的步骤中，执行：将所述操作图像输入到神经网络，利用所述神经网络从所述操作图像中检测出所述手术臂的特征部位。可选地，所述控制装置被配置成在获得所述第一特征部位的实际运动信息的步骤中，执行：利用所述神经网络预测出所述第一特征部位的实际运动信息。可选地，所述神经网络是卷积神经网络。可选地，所述控制装置被配置成在在利用所述神经网络预测出所述第一特征部位的实际运动信息的步骤之前，执行：根据所述卷积神经网络通过提取预设训练集的特征图而输出的预测结果与所述预设训练集对应的真实结果的差别来训练所述卷积神经网络。可选地，所述实际运动信息是实际位置信息及/或姿态信息。可选地，所述实际运动信息是实际速度信息及/或角速度信息。可选地，所述相机臂远端具有双目视觉的图像末端器械，所述控制装置被配置成在在获得所述第一特征部位的实际运动信息的步骤中，执行：通过利用视差原理获得在所述图像末端器械视点下的所述第一特征部位的实际运动信息，所述实际运动信息是实际位置信息及/或姿态信息。可选地，所述控制装置被配置成在获得所述第二特征部位的目标运动信息的步骤中，执行：根据所述运动学模型计算获得所述第二特征部位的目标运动信息，所述目标运动信息是目标位置信息及/或姿态信息。可选地，所述控制装置被配置成在根据所述控制指令获得所述手术臂的运动学模型的步骤中，执行：解析所述控制指令获得所述手术臂远端的目标位姿信息；解析所述目标位姿信息获得所述手术臂各关节组件的关节变量；根据所述关节变量并利用正运动学方程计算获得所述手术臂的运动学模型。可选地，所述控制装置被配置成在比较所述实际运动信息及所述目标运动信息以判断所述手术机器人是否存在运动错误的步骤中，执行：计算所述实际运动信息与所述目标运动信息之间的偏差；判断所述偏差是否超过设定的阈值范围；在所述偏差超过所述阈值范围时，判断得到所述手术机器人存在运动错误；否则，判断得到所述手术机器人不存在运动错误。可选地，所述控制装置被配置成在判断得到所述手术机器人存在运动错误的步骤之后，执行：生成运动错误的警告信息。可选地，所述手术机器人包括与所述控制装置耦接的显示器，所述控制装置被配置成在生成运动错误的警告信息的步骤之后，执行：将所述警告信息显示于所述显示器。可选地，将所述警告信息显示于所述显示器的步骤包括：在所述子图像中生成对应所述警告信息的警告标识并显示于所述显示器。可选地，所述警告标识为轮廓线，所述控制装置被配置成在在所述子图像中生成对应所述警告信息的警告标识的步骤中，执行：将所述轮廓线生成于所述子图像的轮廓处。可选地，所述手术机器人包括与所述控制装置耦接的音频装置，所述控制装置被配置成在生成运动错误的警告信息的步骤之后，执行：借助所述音频装置生成对应所述警告信息的听觉反馈。可选地，所述手术机器人包括与所述控制装置耦接的触感装置，所述控制装置被配置成在生成运动错误的警告信息的步骤之后，执行：借助所述触感装置生成对应所述警告信息的触觉反馈。可选地，所述触感装置是震动装置，所述触觉反馈的体现形式是震动；或者，所述触感装置是阻力装置，所述触觉反馈的体现形式是阻力。可选地，所述控制装置被配置成在借助所述触感装置生成对应所述警告信息的触觉反馈的步骤中，执行：借助所述触感装置生成对应所述警告信息的、且与所述偏差超过所述阈值范围的程度呈正相关的触觉反馈。可选地，所述控制装置被配置成在在判断得到所述手术机器人存在运动错误的步骤之后，执行：产生禁止所述手术臂运动的控制命令以禁止所述手术臂受控运动；或者，产生禁止所述输入部输入控制指令的控制命令以禁止所述输入部的输入。可选地所述输入部是机械式手柄，所述机械式手柄各关节配置有驱动所述关节运动的电机，所述控制装置被配置成在在判断得到所述手术机器人存在运动错误的步骤之后，执行：产生增大各所述电机的扭力及/或扭矩的控制命令以形成阻碍所述机械式手柄运动的阻力。可选地，所述控制装置被配置成在在所述运动学模型中获得匹配所述第一特征部位的第二特征部位的步骤之前，执行：获取所述第一特征部位对应的权重值；根据所述第一特征部位的权重值对所述第一特征部位进行加权获得加权值；判断所述加权值是否达到启动阈值；如果所述加权值达到所述启动阈值，进入在所述运动学模型中获得匹配所述第一特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手术机器人，其特征在于，包括：/n相机臂；/n手术臂，所述手术臂具有一个以上的特征部位；/n输入部，用于输入控制所述相机臂及/或所述手术臂运动的控制指令；/n及控制装置，与所述相机臂、所述手术臂及所述输入部耦接，被配置成执行如下步骤：/n获取所述相机臂采集的手术区域的操作图像；/n从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位，令识别出的所述特征部位作为第一特征部位；/n获取所述输入部输入的控制指令，并根据所述控制指令获得所述手术臂的运动学模型；/n在所述运动学模型中获得匹配所述第一特征部位的第二特征部位；/n获得所述第一特征部位的实际运动信息，并获得所述第二特征部位的目标运动信息；/n比较所述实际运动信息及所述目标运动信息以判断所述手术机器人是否存在运动错误。/n

【技术特征摘要】
1.一种手术机器人，其特征在于，包括：
相机臂；
手术臂，所述手术臂具有一个以上的特征部位；
输入部，用于输入控制所述相机臂及/或所述手术臂运动的控制指令；
及控制装置，与所述相机臂、所述手术臂及所述输入部耦接，被配置成执行如下步骤：
获取所述相机臂采集的手术区域的操作图像；
从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位，令识别出的所述特征部位作为第一特征部位；
获取所述输入部输入的控制指令，并根据所述控制指令获得所述手术臂的运动学模型；
在所述运动学模型中获得匹配所述第一特征部位的第二特征部位；
获得所述第一特征部位的实际运动信息，并获得所述第二特征部位的目标运动信息；
比较所述实际运动信息及所述目标运动信息以判断所述手术机器人是否存在运动错误。


2.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制装置被配置成在从所述操作图像中识别出所述手术臂的特征部位的步骤中，执行：
检测所述操作图像中是否包含所述手术臂至少部分的子图像；
在检测到包含所述子图像时，从所述操作图像中提取出所述子图像；
从所述子图像中识别出所述手术臂的特征部位。


3.根据权利要求2所述的手术机器人，其特征在于，所述控制装置被配置成在检测所述操作图像中是否包含所述手术臂的子图像的步骤中，执行：
将所述操作图像输入神经网络，利用所述神经网络判断所述操作图像中是否包含所述手术臂的子图像。


4.根据权利要求2所述的手术机器人，其特征在于，所述控制装置被配置成在从所述子图像中识别出所述手术臂的特征部位的步骤中，执行：
将所述子图像输入神经网络，利用所述神经网络从所述子图像中检测出所述手术臂的特征部位。


5.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制装置被配置成...

【专利技术属性】
技术研发人员：高元倩，王建辰，王牌，
申请(专利权)人：深圳市精锋医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44