目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 咽拭子采樣機器人國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 國外咽拭子采樣機器人研究現(xiàn)狀 3
1.2.2 國內(nèi)咽拭子采樣機器人研究現(xiàn)狀 4
1.3 主要研究內(nèi)容 7
1.3.1 咽拭子采樣自助機器人技術(shù)難點 7
1.3.2 咽拭子采樣自助機器人系統(tǒng)特色與優(yōu)勢 9
1.4 本章小結(jié) 10
參考文獻 10
第2章 咽拭子采樣自助機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計與功能分析 12
2.1 第一代咽拭子采樣自助機器人 12
2.1.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計 12
2.1.2 功能分析 14
2.1.3 關(guān)鍵技術(shù) 18
2.2 第二代咽拭子采樣自助機器人 30
2.2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計 31
2.2.2 功能分析 41
2.2.3 關(guān)鍵技術(shù) 44
2.3 第三代咽拭子采樣自助機器人 53
2.3.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計 54
2.3.2 功能分析 55
2.3.3 關(guān)鍵技術(shù) 60
2.4 本章小結(jié) 63
參考文獻 63
第3章 咽拭子采樣自助機器人下料與收集系統(tǒng) 65
3.1 自助式采樣裝置 65
3.1.1 結(jié)構(gòu)分析 66
3.1.2 結(jié)構(gòu)運行流程 74
3.2 試管自動供應(yīng)裝置 77
3.2.1 結(jié)構(gòu)分析 77
3.2.2 參數(shù)分析 78
3.2.3 結(jié)構(gòu)運行流程 80
3.3 試管擰蓋裝置 81
3.3.1 結(jié)構(gòu)分析 82
3.3.2 參數(shù)分析 83
3.3.3 結(jié)構(gòu)運行流程 86
3.4 試管的下料結(jié)構(gòu) 88
3.4.1 結(jié)構(gòu)分析 88
3.4.2 結(jié)構(gòu)運行流程 90
3.5 本章小結(jié) 90
參考文獻 91
第4章 復(fù)雜口腔環(huán)境下咽拭子采樣有效性判定 94
4.1 復(fù)雜背景下識別與追蹤理論基礎(chǔ) 94
4.1.1 基于Retinex的圖像增強方法 94
4.1.2 空間語義特征 95
4.1.3 ResNet殘差網(wǎng)絡(luò) 96
4.1.4 ECO目標(biāo)跟蹤方法 97
4.1.5 LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 98
4.2 口腔昏暗環(huán)境下懸雍垂自動捕捉 99
4.2.1 基于改進Retinex的圖像增強方法 99
4.2.2 口腔昏暗環(huán)境下懸雍垂自動捕捉 102
4.3 不規(guī)則口腔內(nèi)腭垂及咽后壁動態(tài)精準(zhǔn)識別 103
4.3.1 構(gòu)建動態(tài)空間語義特征提取模型 103
4.3.2 構(gòu)建多尺度顯著特征提取模型 104
4.3.3 動態(tài)多尺度特征融合 105
4.4 基于采樣咽拭子形態(tài)的口腔深度預(yù)測 107
4.4.1 基于雙攝像頭的協(xié)作采樣預(yù)測方法 107
4.4.2 基于單目視覺的深度匹配采樣方法110
4.5 咽拭子目標(biāo)跟蹤與軌跡預(yù)測113
4.5.1 基于模型構(gòu)建的目標(biāo)跟蹤方法113
4.5.2 基于視頻幀差值計算的軌跡預(yù)測方法114
4.6 多源異構(gòu)信息融合的嘴部精準(zhǔn)定位 120
4.6.1 基于相位法的實時距離測算 120
4.6.2 基于級聯(lián)分類器的嘴唇識別 122
4.6.3 基于多源信息融合的動態(tài)嘴部定位方法 123
4.7 二維空間采樣棉簽與腭垂深度位置動態(tài)匹配 124
4.8 本章小結(jié) 126
參考文獻 126
第5章 咽拭子采樣自助機器人應(yīng)用研究 129
5.1 系統(tǒng)設(shè)計 129
5.1.1 系統(tǒng)界面 129
5.1.2 軟件結(jié)構(gòu)圖 130
5.1.3 功能概述 130
5.1.4 運行環(huán)境需求 131
5.2 效果評估 131
5.3 本章小結(jié) 138