基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計

許 林，孟 娜，袁 靜，吳 丹

(中國人民解放軍第960醫院，濟南 250000)

0 引言

在當今社會中，科技不斷發展，機器人產業逐漸成為科技中一股強大的力量，與此同時，超聲波診斷機器人作為一種典型的爬壁機器人而存在，具備較為完整的檢測系統，能夠較好地進行數據檢測與控制，因此，為獲取更佳的檢測數據，需對其控制系統進行進一步的研究與分析[1]。

傳統系統設計雖能在一定程度上集中對數據的管理與操控，并通過無線科技強化系統控制研究，增加研究的可行度，以傳導數據為基礎，提升數據分析的有效程度，根據數據處理規則，不斷提高系統轉換率，進而獲得較好的控制效果，但無法滿足當今實驗對機器人控制精準度的需要，對于機器人控制系統自身與收集數據之間關系的處理效果不佳，且系統設計操作投入成本較高，消耗時間較長，不符合可持續發展原理[2]。為此，基于上述問題，本文提出一種基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計對以上問題進行分析與優化。

1 系統結構及原理

超聲診斷機器人控制系統主要由硬件部分和軟件部分構成，其中硬件部分主要分為通信模塊、傳感模塊、數據傳輸模塊與控制模塊。其系統結構及原理如圖1所示。

圖1 系統結構及原理

通信模塊主要是通過無線通信模塊采集初始化數據，同時控制系統與通信接口的距離。傳感模塊主要利用傳感器濾波過濾接收數據，并采用角度儀器測量方位角，查找出傳感器濾波的最佳過濾位置，同時采用角位移傳感器強化數據。數據傳輸模塊主要采用陀螺儀和加速度計完成系統控制測量與數據傳輸。控制模塊主要選取控制器綜合調控系統數據。硬件部分實現了圖像的分割性邊緣檢測，提高了整體控制系統的圖像分辨率。軟件部分通過傳感模式初步傳輸數據，控制傳輸數據數量，連接數據與電路接口，二次過濾數據，處理調制信號，完成數據控制。

2 基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統硬件設計

為進一步掌控超聲波診斷機器人的控制系統性能，對其進行系統硬件的設計，并將其分為以下4個模塊：通信模塊、傳感模塊、數據傳輸模塊與控制模塊，以此推進對系統元件的理論性研究[3]。

2.1 通信模塊

本文為更好地連接控制系統與超聲波機器人中心系統，選擇RFM63系列無線通信模塊對初始數據進行通信采集，該模塊是一種低功耗、高帶寬無線數字通信模塊，其生產成本較低，體積較小，便于操作與機器人系統攜帶，最高空間速率可達200 Kbps，能夠無限制進行系統研究，此無線通信模塊根據是否帶MCU、是否加功率放大、數據接口和封裝方式等劃分為多種型號，可供不同控制系統組件需求選擇，同系列內的各種型號模塊可以互相通信，便于組件間的系統交流與數據溝通。

調制方式為FSK/OOK，支持發射功率為10 dBm，具備-113 dBm的接收靈敏度，能夠滿足特殊信息的及時接受需求，傳輸速率高達200 Kbps，并不斷向中心系統提供主要傳送能源，保證數據在通信過程中的完整度，數據接口選用SPI接口，同時控制系統與通信接口的距離在200 m之內，方便系統控制器操作，提升控制器控制力度，縮減控制器通信所需時間，強化控制器性能，其供電方式為DC 2.1～3.6 V，確保系統工作時通過的電流為安全狀態，避免產生數據系統電流錯亂現象，天線阻抗為50 Ω，最適宜的工作溫度控制在-40～85 ℃之間，模塊通信狀況良好，在為控制數據研究提供更多的元件技術支撐的基礎上完成整體通信模塊設計[4]。

2.2 傳感模塊

在傳感模塊中，本文對控制器內部傳感器進行強化研究，根據內部系統具體狀況調整系統設置與傳感模式，選擇適應性能較強的傳感器濾波對接收數據進行過濾與性能提升操作[5]。

以超聲波診斷機器人自身傾斜角為主要傳感依據，將傾斜角度設定為α，利用能夠提供瞬息方位角的角度儀器對方位角進行測量，其角度測量儀器如圖2所示。

圖2 角度測量儀器圖

并在此過程中查找傳感器濾波的最佳過濾位置，及時對通信數據進行控制器傳感，強化角度查詢與設置掌控力度，按照數據傳感過程中的方向變化與自身溫度傳輸原則對傳感器濾波進行二次加工，減少因系統工作時間較長帶來的漂移誤差[6]。以驅動接口為系統主要傳感接口，同時輔助角位移傳感器對數據進行強化研究，其角度傳感器如圖3所示。

圖3 角度傳感器圖 圖4 陀螺儀圖

將對角度測量轉換成其他物理的測量，減少系統操作的不必要浪費，提升系統運行效率，強化操作形態，采用非接觸式專利設計，與周步分析器和電位計等其它傳統的角位移測量儀相比，有效的提高了長期可靠性，其具備特殊形狀的轉子和線繞線圈，模擬線性可變差動傳感器(LVDT)的線性位移，有較高的可靠性和性能，其轉子軸的旋轉運動產生線性輸出信號，圍繞出預置零位移動±60°(總共120°)，絕對測量精度可達到零點幾度，較好地符合了控制器系統傳感模塊的設計[7]。

2.3 數據傳輸模塊

在數據傳感的基礎上，對超聲波診斷機器人進行數據傳輸管理，提升系統管理性操作能力，不斷增強元件組件性能，選取與系統控制空間相匹配的ADXRS642BBGZ陀螺儀與加速度計進行系統控制測量與數據傳輸[8]。

本文陀螺儀的輸出類型為模擬電壓輸出，在工作過程中能夠較好地控制數據的流向，根據電流與電壓的實際變化不斷更換系統內部旋轉速度，其靈敏度可達57，能夠更好地對控制系統進行數據旋轉角度測量，電源電壓控制在1.8～3.6 V之間，避免電壓過大對系統工作狀態產生影響，工作溫度為-40～85 ℃，具備16-LQFN裸露焊盤與CSP外形，可以較好的對中心系統進行計算操作，確保數據傳輸的完整與安全，并擁有可調節寬度性能，能夠根據系統所需對陀螺儀進行調節[9]。設置陀螺儀如圖4所示。

在對陀螺儀進行調節的同時強化對加速度計的調整與改造。選擇匹配加速度計，保證加速度計的軸數目為3，利用模擬技術，運用I2C,SPI類型接口進行數據連接，其工作電源電壓保持在2.16～3.6 V之間，靈敏度為0.732 mg/LSB，能夠獲取結果較為準確的計算數據，其引腳數目為16，具備較佳的數據引導能力，不斷提升數據傳輸系統的傳輸性能，以此完成數據傳輸模塊的設計[10]。設置加速度計如圖5所示。

圖5 加速度計圖

2.4 控制模塊

在系統控制模塊本文選擇32位ARMSTM32F429IGT6微控制器，以ARM Cortex M4為核心，綜合調控系統數據，其數據總線寬度為32 bit，最大時鐘頻率為180 MHz，能夠在工作強度較高的系統中進行運作，并不斷對數據性能進行檢測，測量數據是否符合系統要求，掌控關鍵原則參數，其中心程序存儲器大小為1 024 kB，儲存空間較大，可以在較短的時間內實現對數據的整體存儲操作，較快地分析出數據信息，并進行機器人控制，調整機器人操作系統角度與中心控制部分空間大小，數據 RAM大小為260 kB，對于系統數據的集中研究強度較高，能夠在一定程度上滿足數據控制的強化性要求[11]。設計控制器如圖6所示。

圖6 微型控制器圖

ADC分辨率為12 bit在為控制系統傳輸數據的同時，能夠較快地對圖像進行分割性邊緣檢測，提升整體控制系統的圖像分辨率，獲取效果更佳的控制信息。工作電源電壓控制在1.7～3.6 V之間，保證系統工作電壓處于正常狀態，程序存儲器類型為Flash，可以進行高強度的控制系統工作，具備多種形式的接口類型，如：CAN,I2C,SAI,SPI,UART/USART,USB，便于數據進行理論連接。以數據填充為基礎，采取一定的相應操作，設置ADC通道數量為24 Channel，擴展數據通道范圍，簡化數據通過步驟，進而增強系統控制，達到對控制模塊的設計目的[12]。

3 基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統應用程序設計

在實現對系統的硬件設計后，以處理后的元件為基礎進行系統應用程序的設計，其軟件設計流程如圖7所示。

圖7 系統軟件流程圖

并進行以下步驟的操作：

1)由于機器人所需完成的動作較多，步驟較為復雜，利用傳感模式對數據進行初步傳送，并控制傳輸數據數量，實時監控機器人的位置與具體動作，將機器人的操作狀態與傳輸狀態進行記錄，并將記錄數據存儲至數據庫系統中，保存系統文件，同時設置相應的管理代碼與系統結構，強化數據管理性能，在系統完成實時操作后，進入應用程序執行界面中[13]。

2)在應用界面中選擇控制系統與流水線技術進行數據分析，加強系統解析與操作，集中指令指導與命令傳達操作，利用無線接口導入信息數據，將數據與電路接口進行連接，劃分連接接口，增加數據通道數量，促使數據流動處于良好狀態。結合數據收集頻道與發送頻道，選用性能傳輸機，在軟件程序中填充傳輸部件，減少外圍窗口數量，連接單片機串口模塊，轉變串口通信方式，進而進行下一步驟的操作，并設置數據傳輸圖(見圖8)。

圖8 數據傳輸圖

3)選取抗干擾能力較強的工作系統程序，避免干擾信息的影響，與此同時，獲取過濾信息數據，并對數據進行二次過濾操作，去除不符合系統需求的無關信息，選用功率較大的操作系統，提升數據操作力度，掌控關鍵數據信息，并將其整合至同一存儲空間中，轉變光線發射路線與發射方向，將發射光系統轉化為界面操作系統，進行軟件程序處理，并實現對數據點的設置與強化[14]。

4)對調制信號進行處理，選取調制信號較強的數據作為操作參考依據，追蹤定位目標數據，轉換數據操作模式，建立系統任務，并將系統指令進行精準下達，轉換指令，傳送相應數據至存儲系統中，以此完成對系統軟件的研究設計[15]。

4 驗證實驗

4.1 實驗目的

為了檢測本文基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計的控制效果，與傳統超聲診斷機器人控制系統設計的控制效果進行對比，并分析實驗結果。

4.2 實驗參數設計

針對邊緣檢測與圖像分割的數據采集困難程度，對機器人控制系統進行細致研究，挖掘傳統控制系統中存在的實驗不足，并集中分析，為此，需進行設計實驗參數的設定，如表1所示。

表1 實驗參數表

4.3 實驗結果與分析

根據上述超聲診斷機器人控制系統設計的實驗參數進行實驗對比，將本文基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計的控制效果與傳統超聲診斷機器人控制系統設計的控制效果進行比較，獲取實驗如圖9和圖10所示。

圖9 本文診斷機器人控制系統信號接收圖

圖10 傳統診斷機器人控制系統信號接收圖

對比圖9和10可知，在相同的實驗參數條件下，本文控制系統設計的信號接收狀況較好，傳統控制系統設計的信號接收狀況較差。

造成此種差異的主要原因在于本文硬件系統中對系統進行較為細致的模塊劃分，根據機器人控制系統特有的控制性能，進行元件分析與改造，不斷完善系統組件性能，提升元件構造能力，轉化操控數據，選取RFM63系列無線通信模塊對數據進行通信與管理，強化數據操控力度，加大系統管制，對數據進行初步處理，進一步增強系統數據的結構性，為系統的控制提供理論基礎。選擇內部角度傳感模塊，利用機器人控制系統內部角度對模塊進行改良，提高數據之間的親密度，添加數據掌控信息，提取中心系統數據完成對控制系統元件的初步處理與操作。而傳統控制系統設計對此方面的操作力度較小，不具備此種設計效果，初始信號接收狀況較差。

圖12 傳統系統控制有效率

對比圖11可知，在控制時間為10 d時，本文控制系統的控制有效率為50%，傳統控制系統的控制有效率為32%，在控制時間為20 d時，本文控制系統的控制有效率為58%，傳統控制系統的控制有效率為28%。

圖11 本文系統控制有效率

由于本文軟件設計中注重對數據的處理，簡化了控制系統數據控制流程，方便系統操作，縮減系統操作實際所需時間，提升系統有效控制率，并為數據解析提供分析基礎，強化原理性管理與系統應用程序設計，掌握核心信息與系統控制狀況，在保證系統安全運行的前提下進行操作，有效防止系統紊亂狀況的發生。綜合不同性能的程序對控制器中心進行處理，提高系統核心性能，增強控制系統數據的可靠性，提升控制系統的控制有效率。

經過以上對比分析可知，本文基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計的信號接收狀況良好，且系統控制有效率優于傳統控制系統，在較高程度上實現了系統的自控化處理，提升控制操作可靠性與系統安全運作性，具備較高的研究價值。

5 結束語

本文在傳統系統設計的基礎上提出了一種基于邊緣檢測和圖像分割的超聲診斷機器人控制系統設計，實驗表明，該系統設計的控制效果優于傳統系統設計。

本文系統設計主要分為硬件設計與軟件設計兩部分。根據系統元件特性進行理論匹配，選取RFM63系列無線通信模塊對數據進行通信控制，完善數據采集基礎，采用內部傳感器傳感，增強數據控制能力，選用陀螺儀和加速度計，保證數據傳輸過程流暢，最后以STM32F429IGT6微控制器為控制核心，完成了整個控制系統的硬件設計。在系統軟件設計中，不斷優化固有應用程序，加強數據操作，提升機器人控制系統控制有效率，實現對系統的整體設計。在系統軟件設計中，不斷優化故有應用程序，加強數據操作，提升機器人系統控制有效率，實現對系統的整體設計。

相較于傳統系統設計，本文系統設計具備較高的操作優勢，能夠較為精準的對機器人進行理論控制，提升了數據操控的有效性，能夠更好的為使用者所使用。