CN108743032A - 耳部污物自动铲除平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种耳部污物自动铲除平台,包括:探入杆体,为长勺形结构,一端为手柄,另一端为圆勺体,手柄用于人工操控,圆勺体用于对耳部内的污物进行铲除;耳部拍摄设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场图像捕获操作,以获得耳部场景图像,并输出所述耳部场景图像;发光设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场照明,为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供辅助照明光。通过本发明,能够避免在对耳部清污时造成耳部机体损伤。

Description

耳部污物自动铲除平台
技术领域
本发明涉及医疗器械领域,尤其涉及一种耳部污物自动铲除平台。
背景技术
耳包括外耳、中耳和内耳三部分。听觉感受器和位觉感受器位于内耳,因此耳又叫位听器。也有人将外耳和中耳列为位听器的附属器。外耳包括耳廓和外耳道两部分。另外,在外耳道的皮肤上生有耳毛和一些腺体,腺体的分泌物和耳毛对外界灰尘等异物的进入有一定的阻挡作用。
当耳部内污物过多时,容易对人们的听觉造成一定的阻碍,长时间之后,将对耳部造成一定的损伤,为此,市场上出现了很多用于耳部污物铲除的工具,用于帮助人们对耳部污物进行清理,然而,现有技术中的耳部污物铲除工具都是人工操作的,尽管有一些灯光照射等辅助工具,然而,耳部污物铲除的效果仍差强人意。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种耳部污物自动铲除平台,只对非瑕疵图像进行处理,并在对耳部内部环境的各项参数进行高精度解析的基础上,对耳部污物实际面积进行精确估算,尤为重要的是,基于耳部污物实际面积实现铲除力度的自适应控制,从而提高了耳部铲除工具的自动化水平。
根据本发明的一方面,提供了一种耳部污物自动铲除平台,所述平台包括:
探入杆体,为长勺形结构,一端为手柄,另一端为圆勺体,手柄用于人工操控,圆勺体用于对耳部内的污物进行铲除;
耳部拍摄设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场图像捕获操作,以获得耳部场景图像,并输出所述耳部场景图像;
发光设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场照明,为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供辅助照明光;
发光控制开关,设置在探入杆体的手柄上,与所述发光设备连接,用于根据用户的操作,实现对所述发光设备的发光开关控制;
光线调节设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,与所述发光设备连接,用于对耳部场景进行光线感应,基于感应到的光线强度获取对应的辅助光线亮度,并基于所述辅助光线亮度控制所述发光设备提供的辅助照明光的力度;
多次平滑设备,与所述耳部拍摄设备连接,用于接收所述耳部场景图像,对所述耳部场景图像进行多次平滑处理直到平滑后的图像的对比度小于等于预设对比度阈值,将多次平滑处理后的图像作为待分析图像输出。
由此可见,本发明具备以下几处关键发明点:
(1)在高精度的图像识别机制下,对耳部污物实际面积进行估算,并基于耳部污物实际面积实现铲除力度的自适应控制,从而保证铲除效果的同时,避免对耳部机体造成损伤;
(2)为了降低图像瑕疵检测的运算量,对图像进行多次平滑处理直到平滑后的图像的对比度小于等于预设对比度阈值,才启动对多次平滑处理后的图像的瑕疵检测;
(3)基于像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述像素点进行瑕疵点检测,进而为整幅图像的瑕疵判断提供有价值的参考数据。
具体实施方式
下面将对本发明的耳部污物自动铲除平台的实施方案进行详细说明。
耳部污物铲除的工具用于帮助人们对耳部污物进行清理,在耳部内部能见度不高的情况下,然而,会采用一些自带的一些灯光照射工具进行辅助照明,即使如此,现有技术中的耳部污物铲除工具仍有可能在污物铲除过程中对用户耳部造成误伤。
为了克服上述不足,本发明搭建了一种耳部污物自动铲除平台,提高了耳部污物铲除的自动化程度。
根据本发明实施方案的耳部污物自动铲除平台包括:
探入杆体,为长勺形结构,一端为手柄,另一端为圆勺体,手柄用于人工操控,圆勺体用于对耳部内的污物进行铲除;
耳部拍摄设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场图像捕获操作,以获得耳部场景图像,并输出所述耳部场景图像;
发光设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场照明,为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供辅助照明光;
发光控制开关,设置在探入杆体的手柄上,与所述发光设备连接,用于根据用户的操作,实现对所述发光设备的发光开关控制;
光线调节设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,与所述发光设备连接,用于对耳部场景进行光线感应,基于感应到的光线强度获取对应的辅助光线亮度,并基于所述辅助光线亮度控制所述发光设备提供的辅助照明光的力度;
多次平滑设备,与所述耳部拍摄设备连接,用于接收所述耳部场景图像,对所述耳部场景图像进行多次平滑处理直到平滑后的图像的对比度小于等于预设对比度阈值,将多次平滑处理后的图像作为待分析图像输出;
像素点获取设备,与所述多次平滑设备连接,用于接收所述待分析图像,并采用以所述待分析图像中心像素点为起点的阿基米德曲线从所述待分析图像中选取多个像素点以作为多个待分析像素点输出;其中,采用以所述待分析图像中心像素点为起点的阿基米德曲线从所述待分析图像中选取多个像素点以作为多个待分析像素点输出包括:将所述阿基米德曲线经过所述待分析图像的多个像素点作为多个待分析像素点输出;
像素点分析设备,与所述像素点获取设备连接,用于对每一个待分析像素点进行瑕疵点检测,当所述多个待分析像素点中存在瑕疵点时,认定所述耳部场景图像为瑕疵图像,否则,认定所述耳部场景图像为非瑕疵图像;
污物分析设备,与所述像素点分析设备连接,用于接收为非瑕疵图像的耳部场景图像,将所述为非瑕疵图像的耳部场景图像中灰度值小于等于预设污物灰度阈值的像素点作为污物像素点,将所述为非瑕疵图像的耳部场景图像中的所有污物像素点组成污物子图像,对所述污物子图像执行图像拟合处理以获得拟合子图像,基于所述拟合子图像占据所述为非瑕疵图像的耳部场景图像的面积比例确定所述拟合子图像对应的污物实际面积,并输出所述污物实际面积;
接触传感设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于在接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物触及信号,还用于在未接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物未触及信号;
力度控制设备,分别与所述接触传感设备和所述污物分析设备连接,用于在接收到所述污物触及信号时,基于所述污物实际面积确定对应的铲除机构的铲除力度;
铲除机构,设置在探入杆体的圆勺体上,与所述力度控制设备连接,用于接收所述铲除力度,并基于所述铲除力度实现对所述耳部场景内部的污物的铲除操作。
接着,继续对本发明的耳部污物自动铲除平台的具体结构进行进一步的说明。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
所述接触传感设备还用于在未接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物未触及信号。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
所述力度控制设备位于长勺形结构的探入杆体内,处于一端为手柄和另一端为圆勺体的两端之间。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
所述发光设备为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供的辅助照明光的亮度小于等于所述发光设备的最大发光亮度。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
对每一个待分析像素点进行瑕疵点检测包括:基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
在所述耳部污物自动铲除平台中:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围且所述黑白分量偏离第二预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
以及在所述耳部污物自动铲除平台中:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围、所述黑白分量偏离第二预设数值分布范围以及所述黄蓝分量偏离第三预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
另外,在所述耳部污物自动铲除平台中还可以包括蓝牙通信接口,与所述接触传感设备连接,用于无线发送所述污物触及信号或所述污物未触及信号。
所述蓝牙通信接口所采用的蓝牙(Bluetooth),是一种无线技术标准,可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换(使用2.4-2.485GHz的ISM波段的UHF无线电波)。蓝牙技术最初由电信巨头爱立信公司于1994年创制,当时是作为RS232数据线的替代方案。蓝牙可连接多个设备,克服了数据同步的难题。
如今蓝牙由蓝牙技术联盟(Bluetooth Special Interest Group,简称SIG)管理。蓝牙技术联盟在全球拥有超过25,000家成员公司,它们分布在电信、计算机、网络、和消费电子等多重领域。IEEE将蓝牙技术列为IEEE802.15.1,但如今已不再维持该标准。蓝牙技术联盟负责监督蓝牙规范的开发,管理认证项目,并维护商标权益。制造商的设备必须符合蓝牙技术联盟的标准才能以“蓝牙设备”的名义进入市场。蓝牙技术拥有一套专利网络,可发放给符合标准的设备。
采用本发明的耳部污物自动铲除平台,针对现有技术中缺乏自动化耳部污物铲除工具的技术问题,首先,基于像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述像素点进行瑕疵点检测,进而为整幅图像的瑕疵判断提供有价值的参考数据,其次,为了降低图像瑕疵检测的运算量,对图像进行多次平滑处理直到平滑后的图像的对比度小于等于预设对比度阈值,才启动对多次平滑处理后的图像的瑕疵检测,最后,在高精度的图像识别机制下,对耳部污物实际面积进行估算,并基于耳部污物实际面积实现铲除力度的自适应控制,从而保证铲除效果的同时,避免对耳部机体造成损伤,从而解决了上述技术问题。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (8)

1.一种耳部污物自动铲除平台,所述平台包括:
探入杆体,为长勺形结构,一端为手柄,另一端为圆勺体,手柄用于人工操控,圆勺体用于对耳部内的污物进行铲除;
耳部拍摄设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场图像捕获操作,以获得耳部场景图像,并输出所述耳部场景图像;
发光设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于对耳部场景进行现场照明,为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供辅助照明光;
发光控制开关,设置在探入杆体的手柄上,与所述发光设备连接,用于根据用户的操作,实现对所述发光设备的发光开关控制;
光线调节设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,与所述发光设备连接,用于对耳部场景进行光线感应,基于感应到的光线强度获取对应的辅助光线亮度,并基于所述辅助光线亮度控制所述发光设备提供的辅助照明光的力度;
多次平滑设备,与所述耳部拍摄设备连接,用于接收所述耳部场景图像,对所述耳部场景图像进行多次平滑处理直到平滑后的图像的对比度小于等于预设对比度阈值,将多次平滑处理后的图像作为待分析图像输出;
像素点获取设备,与所述多次平滑设备连接,用于接收所述待分析图像,并采用以所述待分析图像中心像素点为起点的阿基米德曲线从所述待分析图像中选取多个像素点以作为多个待分析像素点输出;其中,采用以所述待分析图像中心像素点为起点的阿基米德曲线从所述待分析图像中选取多个像素点以作为多个待分析像素点输出包括:将所述阿基米德曲线经过所述待分析图像的多个像素点作为多个待分析像素点输出;
像素点分析设备,与所述像素点获取设备连接,用于对每一个待分析像素点进行瑕疵点检测,当所述多个待分析像素点中存在瑕疵点时,认定所述耳部场景图像为瑕疵图像,否则,认定所述耳部场景图像为非瑕疵图像;
污物分析设备,与所述像素点分析设备连接,用于接收为非瑕疵图像的耳部场景图像,将所述为非瑕疵图像的耳部场景图像中灰度值小于等于预设污物灰度阈值的像素点作为污物像素点,将所述为非瑕疵图像的耳部场景图像中的所有污物像素点组成污物子图像,对所述污物子图像执行图像拟合处理以获得拟合子图像,基于所述拟合子图像占据所述为非瑕疵图像的耳部场景图像的面积比例确定所述拟合子图像对应的污物实际面积,并输出所述污物实际面积;
接触传感设备,内嵌在探入杆体的圆勺体上,用于在接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物触及信号,还用于在未接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物未触及信号;
力度控制设备,分别与所述接触传感设备和所述污物分析设备连接,用于在接收到所述污物触及信号时,基于所述污物实际面积确定对应的铲除机构的铲除力度;
铲除机构,设置在探入杆体的圆勺体上,与所述力度控制设备连接,用于接收所述铲除力度,并基于所述铲除力度实现对所述耳部场景内部的污物的铲除操作。
2.如权利要求1所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
所述接触传感设备还用于在未接触到所述耳部场景内部的污物时,发出污物未触及信号。
3.如权利要求2所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
所述力度控制设备位于长勺形结构的探入杆体内,处于一端为手柄和另一端为圆勺体的两端之间。
4.如权利要求3所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
所述发光设备为所述耳部拍摄设备的现场图像捕获提供的辅助照明光的亮度小于等于所述发光设备的最大发光亮度。
5.如权利要求4所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
对每一个待分析像素点进行瑕疵点检测包括:基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测。
6.如权利要求5所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
7.如权利要求6所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围且所述黑白分量偏离第二预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
8.如权利要求7所述的耳部污物自动铲除平台,其特征在于:
基于每一个待分析像素点红绿分量、黑白分量和黄蓝分量对所述待分析像素点进行瑕疵点检测包括:当所述红绿分量偏离第一预设数值分布范围、所述黑白分量偏离第二预设数值分布范围以及所述黄蓝分量偏离第三预设数值分布范围时,确定所述待分析像素点为瑕疵点。
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