CN110711055A - 一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿系统 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿系统，包括小腿假肢、踝关节、假肢脚板、深度摄像头模块、LED触摸屏模块、总处理模块及低能耗充电模块。踝关节包括设置在假肢脚板后部顶面的两支架，每支架通过转轴连接摆动装置，摆动装置内设置弹簧连接器，弹簧连接器通过弹簧与摆动装置底部固定连接；深度摄像头使用固态图像传感器；LED触摸屏模块用于用户输入操作指令及显示数据；总处理模块实现总体的任务调度和图像数据处理；低能耗模块设置在摆动装置内，摆动装置内设有充电转换装置，充电转换装置将弹簧拉伸时产生的动能转换成电能存储在蓄电池组中，蓄电池组中存储的电能用于驱动假肢脚板抬起时弹簧的拉伸。

Description

一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿系统
技术领域
本发明涉及一种假肢与矫形器技术领域，更具体地说，是一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿系统。
背景技术
随着社会的发展，人们的生活得到了极大的便利，但随之而来的是交通事故的增加，再加上人们自身疾病的原因，膝下截肢的群体在逐渐增多。而目前最常见的对于弥补下肢截肢者行走的方式是轮椅、拐杖和假肢。但由于轮椅占地面积较大，有些地方是轮式机器无法到达的，比如楼梯行走等。而拐杖的使用占用了双手的功能，降低了使用者的身体功能。因此穿戴假肢可以很好的补偿上述方式带来的缺陷，且具有穿戴美观、行走更方便的优点。
目前，市面上踝关节假肢的种类很多，主要有被动踝关节假肢、电机驱动主动踝关节假肢等。被动踝关节假肢是采用橡胶、碳纤维等材料制作脚板，或在结构中引入弹簧等储能器件使得脚整体具有一定弹性。被动踝关节假肢具有机构简单、重量轻、能量消耗低等优点，但由于被动踝关节假肢无动力源，存在截肢患者行走与正常肢体运动轨迹不匹配问题。主动踝关节假肢是在假肢结构中引入电机等主动驱动器件，主动踝关节假肢的主要优点是使得穿戴者的步态较自然，且能适应不同路况，但其存在缺陷问题，由于加入电机等驱动器件的原因导致假肢系统重量大、能耗高等问题。不管是被动踝关节假肢还是电机驱动主动踝关节假肢，都不能给穿戴者带来舒适感，使穿戴者行走便利、穿戴轻便，且使其工作时能耗降低的作用。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，目的是提供一种能够使患者行走时更加方便，且省力的具有动力踝的假肢。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，包括小腿假肢、踝关节、假肢脚板、深度摄像头模块、LED触摸屏模块、总处理模块及低能耗充电模块。其中，踝关节包括设置在假肢脚板后部顶面的两支架，每支架通过转轴连接摆动装置，摆动装置内设置有弹簧连接器，弹簧连接器通过弹簧与摆动装置的底部固定连接；深度摄像头模块用于获取图像数据，深度摄像头使用固态图像传感器；LED触摸屏模块用于用户输入操作指令及显示数据；总处理模块实现总体的任务调度和图像数据处理；低能耗模块设置在摆动装置内，摆动装置内设有充电转换装置，充电转换装置将弹簧拉伸时产生的动能转换成电能存储在蓄电池组中，蓄电池组中存储的电能用于驱动假肢脚板抬起时弹簧的拉伸。
本发明解决了现有主流假肢腿仅依靠肌电控制、牵引控制，控制效率低、肌电信号干扰大、操作训练复杂的问题，且可以广泛应用于人体假肢和智能机器人下肢的生产过程中。
本发明的进一步改进，假肢脚板包括上脚板和脚跟弹片，脚跟弹片的前部固定连接在上脚板底面中部，脚跟弹片的后部与上脚板之间留有弹性活动空间，假肢脚板和脚跟弹片采用碳纤维复合塑料制作的碳纤维板，碳纤维板采用菱形交错铺设。
本发明的进一步改进，低能耗充电模块中设置有动能转换电能装置，动能转换电能装置收集假肢脚板活动时产生的动能储存在脚板夹层的蓄电池中，且将其转换为电能供假肢脚板之后的活动。
本发明的进一步改进，脚跟弹片的后部与上脚板之间留有35度角的空隙。
本发明的进一步改进，蓄电池组以链条方式铰链铺设在假肢脚板和脚跟弹片夹层中。
本发明的进一步改进，深度摄像头使用固态图像传感器。
本发明的进一步改进，LED触摸屏模块设置在小腿假肢的内表面，用于监控显示用户的行走时产生的监测数据及相应的输入操作。
本发明的进一步改进，总处理模块设置在LED触摸屏模块的内部，通过深度学习中的网络模型对图像传感器采集的图像信息进行训练，为用户选择规划最优的行走路线。
本发明的进一步改进，总处理模块中的网络模型采用卷积神经网络的强化模型。
本发明的有益效果：在摆动装置内设置充电转换装置将行走时弹簧产生的动能转化为电能储存在蓄电池中，并将该电能用于后续驱动假肢脚板抬起时弹簧的拉伸，给患者提供省力、舒服的活动感受，让患者减少截肢后行走时的能量消耗，使他们行走时的步态更加自然；本发明中脚跟弹片的后部与上脚板之间留有35度角的空隙，还在制作材料上选取了最舒适最符合人体构造学的模型，可以使患者在行走时行走自如；在深度摄像头模块中，图像传感器的选择上本发明选取了固态图像传感器，该传感器可以实现信息的读取转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次、多内容的可视图像信息；LED触摸屏模块的设置可以实时监测采集的图像信息数据，并及时反馈给总处理模块，让用户可以更直观方便地选择行走路线。总处理模块中采用深度学习的卷积神经网络强化模型，提高了图像信息处理的准确率，为用户规划最优路线提供良好的基础保障。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明的结构剖视图。
图3为本发明的系统流程图。
图中，1-小腿假肢、2-踝关节、3-假肢脚板、4-深度摄像头模块、5- LED触摸屏模块、6-总处理模块、7-低能耗充电模块、8-支架、9-转轴、10-摆动装置、11-弹簧连接器、12-弹簧、13-固态图像传感器、14-充电转换装置、15-上脚板、16-脚跟弹片。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
实施例：如图1、图2和图3所示，一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，包括小腿假肢1、踝关节2、假肢脚板3、深度摄像头模块4、LED触摸屏模块5、总处理模块6及低能耗充电模块7。踝关节2包括设置在假肢脚板3后部顶面的两支架8，每一支架8通过一转轴9连接一摆动装置10，摆动装置10内设置有一弹簧连接器11，弹簧连接器11通过一弹簧12与摆动装置10的底部固定连接；深度摄像头模块4用于获取图像数据，所述深度摄像头4使用固态图像传感器13；LED触摸屏模块5用于用户输入操作指令及显示数据；总处理模块6实现总体的任务调度和图像数据处理；低能耗模块7设置在摆动装置10内，摆动装置10内设有一充电转换装置14，充电转换装置14将弹簧12拉伸时产生的动能转换成电能存储在蓄电池组中，蓄电池组中存储的电能用于驱动假肢脚板3抬起时弹簧12的拉伸。
在本实施例中，假肢脚板3包括上脚板15和脚跟弹片16，脚跟弹片16的前部固定连接在上脚板15底面中部，脚跟弹片16的后部与上脚板15之间留有弹性活动空间，假肢脚板3和脚跟弹片16采用碳纤维复合塑料制作的碳纤维板，碳纤维板采用菱形交错铺设。脚跟弹片16的后部与上脚板15之间留有35度角的空隙，本发明还在制作材料上选取了最舒适最符合人体构造学的模型，可以使患者在行走时行走自如；深度摄像头模块4中的传感器使用固态图像传感器13，固态图像传感器13可以实现信息的读取转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次、多内容的可视图像信息。在本实施例中，将LED触摸屏模块5设置在所述小腿假肢1的内表面，可以实时监控显示用户行走时产生的监测数据及相应的用户输入操作。进一步的，可以监测用户的各项生命体征，同时可以显示时间、天气、电量等；总处理模块6设置在LED触摸屏模块5的内部，通过深度学习中的网络模型对固态图像传感器13采集的图像信息进行训练，为用户选择规划最优的行走路线。进一步的，深度学习中的网络模型采用卷积神经网络的强化模型。低能耗充电模块7中设置有动能转换电能装置，动能转换电能装置收集假肢脚板3活动时弹簧12拉伸产生的动能，并将其储存在假肢脚板3夹层的蓄电池中，为电能供假肢脚板3之后的活动。进一步的，其中蓄电池组以链条方式铰链铺设在假肢脚板3和脚跟弹片16夹层中。
本实施例的小腿假肢1可以采用各种已知技术的小腿假肢1，也可以采用热塑性塑料、记忆型塑料等材料制作而成，小腿假肢1的长度可以根据截肢者的残肢长度进行设计，小腿假肢1的下端通过螺栓或其它固定件固定连接在摆动装置10的顶部。
本实施例的工作原理：当用户佩戴该智能假肢腿行走时，深度摄像头模块4中的传感器使用固态图像传感器13对当前四周的画面进行图像采集，LED触摸屏模块5实时监控显示用户行走时产生的监测数据，并将其反馈给总处理模块6。通过深度学习中的卷积神经网络的强化模型对固态图像传感器13采集的图像信息进行训练，使图像准确率达到最佳，为用户规划最优的行走路线。用户可以在LED触摸屏模块5上选择由网络模型训练给出的几条最优路线。当假肢脚板3抬起时，上脚板15向下拉伸弹簧12到达脚跟弹片16的位置，此时，弹簧12被拉伸将存储的能量传输到低能耗充电模块7中，经过假肢患者的抬起活动不断收集能量，当能量足够多时低能耗充电模块7将其输出给摆动装置10，摆动装置10又将这部分能量转化为动能驱动假肢脚板3抬起时弹簧12的拉伸，为假肢患者减少能量消耗，如此反复形成一个动能-电能的循环操作。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：包括小腿假肢、踝关节、假肢脚板、深度摄像头模块、LED触摸屏模块、总处理模块及低能耗充电模块，所述踝关节包括设置在所述假肢脚板后部顶面的两支架，每一所述支架通过一转轴连接一摆动装置，所述摆动装置内设置有一弹簧连接器，所述弹簧连接器通过一弹簧与所述摆动装的底部固定连接；所述深度摄像头模块用于获取图像数据，所述深度摄像头使用固态图像传感器；所述LED触摸屏模块用于用户输入操作指令及显示数据；所述总处理模块实现总体的任务调度和图像数据处理；所述低能耗模块设置在摆动装置内，所述摆动装置内设有一充电转换装置，所述充电转换装置将弹簧拉伸时产生的动能转换成电能存储在蓄电池组中，蓄电池组中存储的电能用于驱动假肢脚板抬起时弹簧的拉伸。
2.根据权利要求 1 所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述假肢脚板包括上脚板和脚跟弹片，所述脚跟弹片的前部固定连接在所述上脚板底面中部，所述脚跟弹的后部与所述上脚板之间留有弹性活动空间，所述假肢脚板和脚跟弹片采用碳纤维复合塑料制作的碳纤维板，所述碳纤维板采用菱形交错铺设。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述低能耗充电模块中设置有动能转换电能装置，所述动能转换电能装置收集假肢脚板活动时产生的动能储存在脚板夹层的蓄电池中，且将其转换为电能供假肢脚板之后的活动。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述脚跟弹片的后部与所述上脚板之间留有35度角的空隙。
5.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述蓄电池组以链条方式铰链铺设在假肢脚板和脚跟弹片夹层中。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述深度摄像头使用固态图像传感器。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述LED触摸屏模块设置在所述小腿假肢的内表面，用于监控显示用户的行走时产生的监测数据及相应的输入操作。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述总处理模块设置在LED触摸屏模块的内部，通过深度学习中的网络模型对图像传感器采集的图像信息进行训练，为用户选择规划最优的行走路线。
9.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的图像传感器智能假肢腿的系统，其特征在于：所述总处理模块中的网络模型采用卷积神经网络的强化模型。
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