【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于机器视觉的皮肤智能治疗系统，属于医疗美容设备。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，激光技术在医疗领域的应用得到了广泛的关注，尤其是在皮肤病治疗和美容整形中的应用。痣/斑的去除是皮肤科和美容学科中的常见治疗项目之一，激光除痣/斑作为一种高效、精确的治疗方法，逐渐成为了医美行业的技术主流。然而，目前市场上在售的和医疗单位在用的激光除痣/斑设备存在着人工识别效率低、治疗时间长、效果不稳定、操作不精确等问题，这促使医疗人员和患者持续要求对激光除痣/斑技术进行改进和提升。因此，探索和研究更加精准、智能化的激光除痣/斑系统对智能医疗设备的发展具有重要的意义。
2、目前，激光除痣/斑技术的研究方向大多集中在激光光源的选择、能量的调节和治疗的过程优化等方面。然而，如何提高激光除痣/斑过程中的治疗精准度，尤其是如何有效地智能识别、定位和跟踪痣/斑的位置，是一项亟待解决的技术难题。传统的激光除痣/斑系统往往依赖于医疗人员人工操作，容易产生误差，增加患者治疗风险，导致治疗效果不理想。
3、目前激光除痣/斑主要依赖...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像处理模块、同轴视觉定位模块、振镜控制模块、激光控制模块；
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，所述相机为高分辨率CCD相机，所述镜头根据工作范围与拍摄距离确定焦距，确认相机的接口类型，并选择与之匹配的镜头安装到相机上，所述光源为LED环形光源。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，图像处理模块中，所述深度学习目标检测算法使用YOLOv5算法，所述高级图像处理算法包括MSRCR图像增强算法、Otsu图像分割算法、轮廓提取算...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像处理模块、同轴视觉定位模块、振镜控制模块、激光控制模块；
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，所述相机为高分辨率ccd相机，所述镜头根据工作范围与拍摄距离确定焦距，确认相机的接口类型，并选择与之匹配的镜头安装到相机上，所述光源为led环形光源。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，图像处理模块中，所述深度学习目标检测算法使用yolov5算法，所述高级图像处理算法包括msrcr图像增强算法、otsu图像分割算法、轮廓提取算法；图像处理结束后，将视野范围中所有病变区域用红色线条绘制出外轮廓。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，所述yolov5模型的结构包括一个卷积神经网络，结构包括多个卷积层、池化层、全连接层，最后通过一个全连接层输出每个网格的边界框和类别概率。
5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能治疗系统，其特征在于，所述msrcr图像增强算法通过对图像进行多尺度高斯滤波以提取亮度信息，并结合颜色恢复过程，使用公式（1）来增强图像对比度：
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的...
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