【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别领域，更具体地，涉及一种用于器械末端检测的方法。
技术介绍
1、针对眼底手术机器人而言，器械的震颤、深度等数据均是关键的安全指标，获得这些指标有助于对比机器人与人手的之间的表现。若是要获得相关的指标进行检测，需要得到器械的执行元件末端的位置，但是由于执行元件末端的位置深入到视网膜下，执行元件末端是不可见的，而现有的针尖检测都是以检测到目标为主，主要应用了卷积神经网络、时空框架等方法完成对针尖的检测，在相关的技术方面包括：利用卷积神经网络在有模糊或遮挡的情况下来进行手术针识别；或者利用时空框架来检测针尖位移从而获得针的定位的方法。这些方法都是需要检测到可见的执行元件末端位置才能实现对执行元件末端的检测，因此无法用于无法直接获取执行元件末端的位置信息的情况，也就无法实现对器械震颤及深度的检测。
技术实现思路
1、本专利技术为克服上述现有技术中无法在执行元件末端是不可见的情况下检测执行元件末端位置的问题，提供一种用于器械末端检测的方法，能够估算不可见的执行元件末端的位置，继...
【技术保护点】
1.一种用于器械末端检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，在所述步骤三中，获取预设图像中器械倾斜角度的流程为：
3.根据权利要求2所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，所述步骤S3.1的具体流程为：
4.根据权利要求3所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，所述执行元件首端的位置、执行元件末端的位置、执行元件的中点和管体两个不重合的中点通过标注器械的外轮廓点获得。
5.根据权利要求3所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，管体两个不重合中点的获得的方式
【技术特征摘要】
1.一种用于器械末端检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，在所述步骤三中，获取预设图像中器械倾斜角度的流程为：
3.根据权利要求2所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，所述步骤s3.1的具体流程为：
4.根据权利要求3所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，所述执行元件首端的位置、执行元件末端的位置、执行元件的中点和管体两个不重合的中点通过标注器械的外轮廓点获得。
5.根据权利要求3所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，管体两个不重合中点的获得的方式具体为：
6.根据权利要求3所述的用于器械末端检测的方法，其特征在于，执行元件首端的位置和执行元件中点的获...
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