CN115705613A - 口扫机的操作方法及口扫机 - Google Patents

口扫机的操作方法及口扫机 Download PDF

Info

Publication number
CN115705613A
CN115705613A CN202110935523.5A CN202110935523A CN115705613A CN 115705613 A CN115705613 A CN 115705613A CN 202110935523 A CN202110935523 A CN 202110935523A CN 115705613 A CN115705613 A CN 115705613A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
occlusion
processor
mouth
groups
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110935523.5A
Other languages
English (en)
Inventor
吴壮为
詹宏智
李宗熹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qisda Optronics Suzhou Co Ltd
Qisda Corp
Original Assignee
Qisda Optronics Suzhou Co Ltd
Qisda Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qisda Optronics Suzhou Co Ltd, Qisda Corp filed Critical Qisda Optronics Suzhou Co Ltd
Priority to CN202110935523.5A priority Critical patent/CN115705613A/zh
Priority to US17/539,153 priority patent/US12048612B2/en
Publication of CN115705613A publication Critical patent/CN115705613A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61CDENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046Data acquisition means or methods
    • A61C9/0053Optical means or methods, e.g. scanning the teeth by a laser or light beam
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61CDENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C19/00Dental auxiliary appliances
    • A61C19/04Measuring instruments specially adapted for dentistry
    • A61C19/05Measuring instruments specially adapted for dentistry for determining occlusion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30036Dental; Teeth
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41Medical
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2219/00Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/20Indexing scheme for editing of 3D models
    • G06T2219/2004Aligning objects, relative positioning of parts

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)

Abstract

本发明提供一种口扫机的操作方法及口扫机,口扫机包含取像装置及处理器。操作方法包含取像装置依序撷取咬合牙侧的M个影像,处理器依据M个影像产生M组咬合点云,处理器迭合M组咬合点云以产生咬合模型,当咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,处理器计算咬合模型的P组咬合特征描述值,当P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,处理器对咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模。

Description

口扫机的操作方法及口扫机
技术领域
本发明涉及一种口扫机的操作方法及口扫机,尤其涉及一种口内扫描的口扫机的操作方法及口扫机。
背景技术
口扫机利用雷射光快速扫描牙齿,再利用软件建立牙齿模型,提供医疗人员做牙齿重建、齿颚矫正或其他用途。牙齿重建可使用牙套、牙桥、植牙等假牙对缺牙或坏牙进行重建。齿颚矫正利用矫正装置改善牙齿的异常咬合。精确的牙齿模型可用以准备合适的假牙或矫正装置,减少牙齿手术的风险。
在相关技术中,口扫机需要进行咬合牙侧扫描以才能获得精确的牙齿模型。然而现有的咬合牙侧扫描使用方式复杂且扫描长度可能过长或过短。过长的扫描长度会造成口扫机运算量增加、模型重建速度变慢及增加患者的不适。过短的扫描长度无法产生精确的牙齿模型。
因此,有必要设计一种新型的口扫机操作方法及口扫机,以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种口扫机操作方法及口扫机,能够降低运算量及减低重建全口齿模所需时间以调高全口扫描质量同时降低患者不适。
为达到上述目的,本发明提供了一种口扫机的操作方法,用于口扫机,该口扫机包含取像装置及处理器,其特征在于,该口扫机的操作方法包含:该取像装置依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器迭合该M组咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;及当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
本发明还提供了一种口扫机的操作方法,用于口扫机,该口扫机包含取像装置及处理器,其特征在于,该口扫机的操作方法包含:该取像装置依序撷取咬合牙侧(buccalbite)的M个影像;该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器对该M组咬合点云进行降取样以产生M组降取样后的咬合点云;该处理器迭合该M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;及当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的超出该第二阀值的该咬合特征描述值数量达到预定数量时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
较佳的,该处理器对该咬合模型、该上颚模型及该下颚模型进行配准以产生该全口齿模包含:该处理器依据该咬合模型的该P组咬合特征描述值及该上颚模型的多组上颚特征描述值进行配准以产生校正后的上颚模型;该处理器依据该咬合模型的该P组咬合特征描述值及该下颚模型的多组下颚特征描述值进行配准以产生校正后的下颚模型;及该处理器结合该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型以产生该全口齿模。
较佳的,还包含:当该处理器判定该全口齿模的配准误差小于第三阀值时,将该全口齿模显示于显示器。
较佳的,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大间隙;或,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大重迭长度。
较佳的,还包含:该处理器对该咬合模型、该上颚模型及该下颚模型进行配准以产生配准信心参数;当该处理器判定该全口齿模的该配准信心参数达到第四阀值时,该处理器计算该全口齿模的配准误差。
较佳的,还包含:当该处理器判定该配准误差小于第三阀值时,将该全口齿模显示于显示器。
较佳的,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大间隙或最大重迭长度。
较佳的,每组咬合特征描述值、每组上颚特征描述值及每组下颚特征描述值包含多个点特征直方图(point feature histogram,PFH)数据或多个快速点特征直方图(fastpoint feature histogram,FPFH)资料。
本发明还提供一种一种口扫机,其特征在于,包括:取像装置,依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;处理器,与该取像装置耦接;其中,该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器迭合该M组咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
本发明还提供一种一种口扫机,其特征在于,包括:取像装置,依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;处理器,与该取像装置耦接;其中,该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器对该M组咬合点云进行降取样以产生M组降取样后的咬合点云;该处理器迭合该M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的超出该第二阀值的该咬合特征描述值数量达到预定数量时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
与现有技术相比,本发明实施例提供的一种口扫机的操作方法及口扫机,口扫机包含取像装置及处理器。操作方法包含取像装置依序撷取咬合牙侧的M个影像,处理器依据M个影像产生M组咬合点云,处理器迭合M组咬合点云以产生咬合模型或处理器迭合M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型,当咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,处理器计算咬合模型的P组咬合特征描述值,及当P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,处理器对咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模,如此,能够降低运算量及减低重建全口齿模所需时间以调高全口扫描质量同时降低患者不适。
附图说明
图1为本发明实施例中一种口扫机系统的方块图。
图2显示本发明实施例中一种牙齿扫描区域的示意图。
图3为图1的口扫机的一种扫描方式的示意图。
图4为本发明实施例中咬合模型的示意图。
图5为图1的口扫机的一种操作方法的流程图。
图6A为一组点特征直方图数据的计算方法的示意图。
图6B为依据图6A产生的该组点特征直方图数据绘制而成的直方图。
图7为图1的口扫机的另一种操作方法的流程图。
图8为图1的口扫机的另一种操作方法的流程图。
具体实施方式
本说明书的技术用语参照本技术领域的习惯用语,如本说明书对部分用语有加以说明或定义,该部分用语的解释以本说明书之说明或定义为准。本发明的各个实施例分别具有一或多个技术特征。在可能实施的前提下,本技术领域具有通常知识者可选择性地实施任一实施例中部分或全部的技术特征,或者选择性地将这些实施例中部分或全部的技术特征加以组合。
图1为本发明实施例中一种口扫机系统1的方块图。口扫机系统1可包含互相耦接的口扫机10及显示器12。口扫机10可为手持式口扫机,可通过有线方式或无线方式耦接于显示器12。操作者可操作口扫机10以扫描患者口腔而重建全口齿模,显示器12可显示重建之全口齿模。参考图2,图2显示本发明实施例中牙齿扫描区域的示意图,用以重建全口齿模。
当使用口扫机10重建全口齿模时,口扫机10可扫描上颚牙弓的区域20以获得多个上颚牙弓影像及依据该多个上颚牙弓影像建立上颚模型,扫描下颚牙弓的区域22以获得多个下颚牙弓影像及依据该多个下颚牙弓影像建立下颚模型。接着为了获得上颚模型及下颚模型之间的相对位置关系,口扫机10可扫描咬合牙侧(buccal bite)的区域24以获得多个咬合影像,及依据该多个咬合影像来建立咬合模型,咬合模型包含部分上颚牙弓及部分下颚牙弓。最后口扫机10可将上颚模型及下颚模型对咬合模型进行配准而将上颚模型及下颚模型调整至正确的相对位置以产生全口齿模。由于咬合模型主要用于对齐上颚模型及下颚模型来增加全口齿模的准确度,因此可使用部分咬合牙侧的模型作为咬合模型,且口扫机10可扫描部分咬合牙侧即可建立咬合模型。口扫机10可判定咬合牙侧的扫瞄范围是否足够建立咬合模型,若足够,即可通知操作者停止扫描,降低使用口扫机10时患者的不适,降低口扫机10的运算量,同时减低重建全口齿模所需的时间。口扫机系统1可以实时运算同步呈现的方式,让操作者检视当前全口模型的质量是否已达到标准,使操作者可及时了解扫描状况,减低扫描时间,同时提高全口扫描质量。
口扫机10可包含处理器100、投影装置102、取像装置104及内存106。处理器100可耦接于投影装置102、取像装置104、内存106及显示器12以控制其运作。投影装置102可沿预定扫描路径投射预先编程的图案至待测物。取像装置104可沿预定扫描路径扫描待测物以获取待测物的表面的多个二维影像。待测物可为上颚牙弓全部、上颚牙弓部分、下颚牙弓全部、下颚牙弓部分、及上颚牙弓及下颚牙弓的咬合牙侧。预定图案可为结构光图案,例如格纹、条纹、圆形、交叉图案、灰度编码图案、颜色编码图案、其他编码图案或随机图案。预定图案投射到具有不同形状、纹路及/或深度的待测物的表面上时会产生形变。二维影像可显示形变的预定图案。处理器100可依据原始的预定图案及形变的预定图案计算得出待测物的表面特征点的三维数据点。多个三维数据点的集合可用以产生待测物的三维模型,称为点云(point cloud)。处理器100可依据多个二维影像产生多组点云,及经由拼接算法及数据后处理程序拼接多组点云以产生待测物的三维模型。内存106可为非挥发性内存,例如随机存取内存或硬盘。内存106可储存影像及点云数据点。具体而言,内存106可储存上颚牙弓影像、下颚牙弓影像及咬合影像,及可储存上颚模型、下颚模型及咬合模型。
图3为口扫机10的一种扫描方式的示意图,用以建立咬合模型。口扫机10可沿着咬合扫描路径Pb扫描以依序获得咬合影像31至34。处理器100可依据咬合影像31至34分别产生第一组咬合点云至第四组咬合点云,及将第一组咬合点云至第四组咬合点云中的相邻组咬合点云依据迭合算法互相迭合以产生咬合模型。迭合算法可为迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)。举例而言,在迭合第一组咬合点云及第二组咬合点云时,处理器100可变换(transform)第二组咬合点云中的多个数据点以减低或最小化第一组咬合点云中的多个数据点及第二组咬合点云中的该些数据点之间的差值。口扫机10可透过相似的扫描方式扫描上颚牙弓及下颚牙弓而分别建立上颚模型及下颚模型。
图4为本发明实施例中咬合模型Mb的示意图。咬合模型Mb包含多个数据点Pn。该多个数据点Pn可包含牙齿的特征点,例如牙齿的边缘或边角,藉以判定牙齿的位置。咬合模型Mb显示上颚牙弓的牙齿40及下颚牙弓的牙齿42互相对齐。处理器100可将上颚模型及下颚模型分别对准咬合模型Mb的牙齿40及牙齿42以调整上颚模型及下颚模型,进而产生正确的全口齿模。
图5为口扫机10的一种操作方法500的流程图,包含步骤S502至S508,用以产生精确的全口齿模。任何合理的技术变更或是步骤调整都属于本发明所揭露的范畴。以下说明步骤S502至S508:
步骤S502:建立上颚模型及计算多组上颚特征描述值;
步骤S504:建立下颚模型及计算多组下颚特征描述值;
步骤S506:依据该些组上颚特征描述值及该些组下颚特征描述值对上颚模型及下颚模型进行粗略对齐以产生全口齿模;
步骤S508:对全口齿模进行精确对齐以产生精确的全口齿模。
在步骤S502,处理器100针对上颚模型中的每个数据点计算一组上颚特征描述值,及依序针对上颚模型中的所有数据点计算多组上颚特征描述值,每组上颚特征描述值用以描述上颚模型中的一兴趣点及周围数据点之间的几何关系。在一些实施例中,处理器100可先对上颚模型中的所有数据点进行降取样以产生上颚模型的多个降取样后的数据点,及依序针对上颚模型的多个降取样后的数据点计算该些组上颚特征描述值。降取样可减少处理器100的运算量及降低该些组上颚特征描述值的产生时间。该些组上颚特征描述值可储存于内存106。在步骤S504,处理器100针对下颚模型中的每个数据点计算一组下颚特征描述值,及依序针对下颚模型中的所有数据点计算多组下颚特征描述值,每组下颚特征描述值用以描述下颚模型中的一兴趣点及周围数据点之间的几何关系。在一些实施例中,处理器100可先对下颚模型中的所有数据点进行降取样以产生下颚模型的多个降取样后的数据点,及依序针对下颚模型的多个降取样后的数据点计算该些组下颚特征描述值。降取样可减少处理器100的运算量及降低该些组下颚特征描述值的产生时间。该些组下颚特征描述值可储存于内存106。在步骤S506,处理器100从内存106加载该些组上颚特征描述值及该些组下颚特征描述值,及依据该些组上颚特征描述值及该些组下颚特征描述值进行粗略对齐以产生全口齿模。粗略对齐可将上颚模型中的一部分上牙对齐下颚模型中的一部分下牙,图7及图8显示实现粗略对齐的2种方法,在后续段落中会解释。在步骤S508,处理器100依据迭合算法对全口齿模进行精确对齐以产生精确的全口齿模。迭合算法可例如为迭代最近点算法。
每组上颚特征描述值或每组下颚特征描述值可包含一组点特征直方图(pointfeature histogram,PFH)数据或一组快速点特征直方图(fast point featurehistogram,FPFH)资料。点特征直方图为兴趣点及其周围数据点之间的几何关系的分布,对点云在三维空间中的旋转转换及平移转换具有不变性,且能适应不同程度的取样或不同程度的噪声之影响。快速点特征直方图为点特征直方图的计算方式的简化形式,利用简化及优化运算而使计算复杂度大幅降低,同时保留点特征直方图的大部分的特性。
图6A为点特征直方图数据的计算方法的示意图,包含数据点P0至P11。数据点P0至P11可为点云中的数据点,数据点P0可为兴趣点。当计算数据点P0的一组点特征直方图数据时,处理器100可判定以数据点P0为中心的范围R及范围R内的周围数据点P1至P5,计算数据点P0至P5中任意一对数据点之间的一组特征描述值以获得总共15(=6*5/2)组特征描述值,将15组特征描述值分类(bin)以产生数据点P0的该组点特征直方图数据。范围R可为具有半径r的球型范围,但不限于此。范围R可依据点云密度设置。当点云密度小时,范围R可设置为较大值;点云密度大时,范围R可设置为较小值。在一些实施例中,每组特征描述值可包含一对数据点的一对对应法线之间的三方向夹角,分类方式可包含将每个方向角度以预定间距等分,例如等分为五以获得125(=5*5*5)个直方图分类,接着将每组特征描述值的3方向夹角分类至125个直方图分类(bin)中其中之一者,依照相同方式分类15组特征描述值以产生一组点特征直方图数据。在另一些实施例中,每组特征描述值可包含一对数据点的一对对应法线之间的距离及三方向夹角,分类方式可包含将距离及每个方向角度以预定间距等分,例如等分为五以获得625(=5*5*5*5)个直方图分类,接着将每组特征描述值的距离及三方向夹角分类至625个直方图分类中其中之一者,依照相同方式分类15组特征描述值以产生一组点特征直方图数据。在另一些实施例中,每组特征描述值可包含多种参数,每种参数可以相同或不同的间距或大小分割每种参数的最大范围以产生多个直方图分类,接着将每组特征描述值的多个参数分类至多个直方图分类中其中之一者,依照相同方式分类15组特征描述值以产生一组点特征直方图数据。每组点特征直方图数据可绘制成直方图。图6B为依据图6A产生的该组点特征直方图数据绘制而成的直方图,其中横轴表示直方图分类Bin,纵轴表示每组特征描述值的数据点比例(%)。图6B显示该组直方图资料被分类至3个直方图分类。若直方图显示所有直方图数据皆小于第二阀值Th2,表示数据点P0接近实质上平坦的表面;若直方图显示一个或多个直方图资料大于第二阀值Th2,表示数据点P0接近牙齿的特征点,例如牙齿之边缘或边角。
图7为口扫机10的另一种操作方法700的流程图,包含步骤S702至S718,用以实现图5的步骤S506。步骤S702至S706用以产生咬合模型Mb;步骤S708至S714用以判断何时要配准上颚模型及下颚模型;步骤S716及S718用以判断何时完成全口齿模。任何合理的技术变更或是步骤调整都属于本发明所揭露的范畴。以下说明步骤S702至S718:
步骤S702:取像装置104依序撷取咬合牙侧的M个影像;
步骤S704:处理器100依据M个影像产生M组咬合点云;
步骤S706:处理器100迭合M组咬合点云以产生咬合模型Mb;
步骤S708:处理器100判定咬合模型Mb的点云数据点的点云数据点数量Np是否超出第一阀值Th1?若是,继续步骤S710;若否,执行步骤S702;
步骤S710:处理器100计算咬合模型Mb的P组咬合特征描述值;
步骤S712:处理器100判定P组咬合特征描述值中是否有一组咬合特征描述值,其具有预定数量Nf的咬合特征描述值超出第二阀值Th2?若是,继续步骤S714;若否,执行步骤S702;
步骤S714:处理器100对咬合模型Mb、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;
步骤S716:处理器100判定配准误差E是否小于第三阀值Th3?若是,继续步骤S718;若否,执行步骤S702;
步骤S718:显示器12显示全口齿模。
当使用口扫机10建立咬合模型Mb时,取像装置104依序撷取上颚牙弓及下颚牙弓咬合牙侧的M个影像(步骤S702),处理器100依据M个影像产生M组咬合点云(步骤S704),及依据迭合算法迭合M组咬合点云以产生咬合模型Mb(步骤S706)。接着在步骤S708,处理器100判定咬合模型Mb的点云数据点的点云数据点数量Np是否超出第一阀值Th1。在一些实施例中,第一阀值Th1可为12000。当点云数据点数量Np小于或等于第一阀值Th1时,点云数据点数量Np可能不足以进行配准,口扫机10继续扫描咬合牙侧及产生咬合模型Mb(步骤S702至S706);当点云数据点数量Np超出第一阀值Th1时,点云数据点数量Np可能足以进行配准,处理器100对咬合模型Mb的点云数据点计算咬合模型Mb的P个点云数据点的P组咬合特征描述值(步骤S710)。在一些实施例中,于步骤S710,口扫机10可同时计算P组咬合特征描述值及继续扫描咬合牙侧以产生咬合模型Mb。每组咬合特征描述值可包含一组特征直方图数据或一组快速点云特征直方图数据。
在步骤S712,处理器100判定P组咬合特征描述值中是否有一组咬合特征描述值,其具有预定数量Nf的咬合特征描述值超出第二阀值Th2。举例来说,第二阀值Th2可为30%、40%或其他比例,预定数量Nf可为2000或其他数量。当该组咬合特征描述值中不到预定数量Nf(如小于2000个)的咬合特征描述值超出第二阀值Th2(如30%)时,咬合模型Mb可能包含牙齿平面而未包含牙齿的特征点,及未同时包含部分上颚牙弓及部分下颚牙弓,口扫机1继续扫描咬合牙侧,产生咬合模型Mb及计算更多组咬合特征描述值(步骤S702至S710);当该组咬合特征描述值中有预定数量Nf(如2000个)的咬合特征描述值超出第二阀值Th2(如30%)时,咬合模型Mb可能包含牙齿的特征点,及包含部分上颚牙弓及部分下颚牙弓,处理器100使用配准算法对咬合模型Mb、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模(步骤S714)。在一些实施例中,于步骤S714,口扫机1可同时对咬合模型Mb、上颚模型及下颚模型进行配准及继续扫描咬合牙侧及产生咬合模型Mb。配准算法可为随机抽样一致(randomsample consensus,RANSAC)算法。处理器100依据咬合模型Mb的P组咬合特征描述值及上颚模型的该些组上颚特征描述值进行配准以产生校正后的上颚模型,依据咬合模型Mb的P组咬合特征描述值及下颚模型的该些组下颚特征描述值进行配准以产生校正后的下颚模型,及结合校正后的上颚模型及校正后的下颚模型以产生全口齿模。具体而言,若处理器100可使用配准算法从上颚模型的该些组上颚特征描述值中找到一组上颚特征描述值,其可与咬合模型Mb的P组咬合特征描述值中的一组咬合特征描述值匹配,则产生校正后的上颚模型。若处理器100可使用配准算法从下颚模型的该些组下颚特征描述值中找到一组下颚特征描述值,其可与咬合模型Mb的P组咬合特征描述值中的一组咬合特征描述值匹配,则产生校正后的下颚模型。之后处理器100结合校正后的上颚模型及校正后的下颚模型以产生全口齿模及全口齿模之配准误差E。配准误差E可为校正后的上颚模型及校正后的下颚模型之间的最大间隙及/或校正后的上颚模型及校正后的下颚模型之间的最大重迭长度。在一些实施例中,处理器100对咬合模型Mb、上颚模型及下颚模型进行配准后会产生配准信心参数,当处理器100判定全口齿模的配准信心参数达到第四阀值时,全口齿模具有高正确度,处理器100计算全口齿模的配准误差E;当处理器100判定全口齿模的配准信心参数未达到第四阀值时,全口齿模具有低正确度,口扫机1重复步骤S702至S714。在一些实施例中,第四阀值可为0.98。
在步骤716中,若配准误差E小于第三阀值Th3,则表示全口齿模正确,显示器12显示全口齿模(步骤718);若配准误差E大于或等于第三阀值Th3,则表示全口齿模不正确,口扫机1重复步骤S702至S716。在一些实施例中,配准误差E可为校正后的上颚模型及校正后的下颚模型之间的最大间隙,第三阀值Th3可设为3%、5%或其他比例。在另一些实施例中,配准误差E可为校正后的上颚模型及校正后的下颚模型之间的最大重迭长度,第三阀值Th3可设为0。在一些实施例中,当配准误差E小于第三阀值Th3时,口扫机10可通知操作者全口齿模重建完成,及可停止扫描。
由于配准程序需要大量运算且容易出错,操作方法700等到累积足够的咬合模型Mb的点云数据点数量Np时才产生有代表性的咬合特征描述值,当预定数量Nf的咬合特征描述值超出第二阀值Th2时才判断侦测到牙齿的特征点及可开始配准程序,在获得足够的咬合模型才进行配准程序,降低口扫机10的运算量,减低重建全口齿模所需的时间,提高全口扫描质量同时降低使用口扫机10时患者的不适。
图8为口扫机10的另一种操作方法800的流程图,包含步骤S802至S818,用以实现图5的步骤S506。步骤S802至S806用以产生咬合模型Mb;步骤S808至S814用以判断何时要配准上颚模型及下颚模型;步骤S816及S818用以判断何时完成全口齿模。任何合理的技术变更或是步骤调整都属于本发明所揭露的范畴。以下说明步骤S802至S818:
步骤S802:取像装置104依序撷取咬合牙侧的M个影像;
步骤S804:处理器100依据M个影像产生M组咬合点云;
步骤S805:处理器100对M组咬合点云进行降取样以产生M组降取样后的咬合点云;
步骤S806:处理器100迭合M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型Mb;
步骤S808:处理器100判定咬合模型Mb的点云数据点的点云数据点数量Np是否超出第一阀值Th1?若是,继续步骤S810;若否,执行步骤S802;
步骤S810:处理器100计算咬合模型Mb的P组咬合特征描述值;
步骤S812:处理器100判定P组咬合特征描述值中是否有一组咬合特征描述值,其具有预定数量Nf的咬合特征描述值超出第二阀值Th2?若是,继续步骤S814;若否,执行步骤S802;
步骤S814:处理器100对咬合模型Mb、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;
步骤S816:处理器100判定配准误差E是否小于第三阀值Th3?若是,继续步骤S818;若否,执行步骤S802;
步骤S818:显示器12显示全口齿模。
操作方法800和操作方法700之间的差异在于操作方法800在步骤S805中对咬合点云进行降取样及在步骤S806中使用降取样后的咬合点云产生咬合模型Mb,进一步减少口扫机10的运算量及降低全口齿模的产生时间。操作方法800的步骤S802、S804、S808至S818和操作方法700的步骤S702、S704、S708至718相似,相关解释可于先前段落中找到,在此不再赘述。
操作方法800使用降取样后的咬合点云产生咬合模型Mb,进一步减少口扫机10的运算量,降低全口齿模的重建时间,提高全口扫描质量同时降低使用口扫机10时患者的不适。
综上,本发明实施例提出一种口扫机的操作方法,口扫机包含取像装置及处理器。操作方法包含取像装置依序撷取咬合牙侧的M个影像,处理器依据M个影像产生M组咬合点云,处理器迭合M组咬合点云以产生咬合模型或处理器迭合M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型,当咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,处理器计算咬合模型的P组咬合特征描述值,及当P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,处理器对咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模,如此,能够降低运算量及减低重建全口齿模所需时间以调高全口扫描质量同时降低患者不适。
虽然结合附图对本发明进行了说明,但是附图中公开的实施方式旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明,而不能理解为对本发明的一种限制。为了清楚描述所需的部件,示意性附图中的比例并不表示实际部件的比例关系。
本发明已由上述相关实施例加以描述,然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是,已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地,在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰,均属本发明的专利保护范围。

Claims (11)

1.一种口扫机的操作方法,用于口扫机,该口扫机包含取像装置及处理器,其特征在于,该口扫机的操作方法包含:
该取像装置依序撷取咬合牙侧的M个影像;
该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;
该处理器迭合该M组咬合点云以产生咬合模型;
当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;及
当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;
其中M及P为正整数。
2.一种口扫机的操作方法,用于口扫机,该口扫机包含取像装置及处理器,其特征在于,该口扫机的操作方法包含:
该取像装置依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;
该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;
该处理器对该M组咬合点云进行降取样以产生M组降取样后的咬合点云;
该处理器迭合该M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型;
当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;及
当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的超出该第二阀值的该咬合特征描述值数量达到预定数量时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;
其中M及P为正整数。
3.如权利要求1或2所述的口扫机的操作方法,其特征在于,该处理器对该咬合模型、该上颚模型及该下颚模型进行配准以产生该全口齿模包含:
该处理器依据该咬合模型的该P组咬合特征描述值及该上颚模型的多组上颚特征描述值进行配准以产生校正后的上颚模型;
该处理器依据该咬合模型的该P组咬合特征描述值及该下颚模型的多组下颚特征描述值进行配准以产生校正后的下颚模型;及
该处理器结合该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型以产生该全口齿模。
4.如权利要求3所述的口扫机的操作方法,其特征在于,还包含:
当该处理器判定该全口齿模的配准误差小于第三阀值时,将该全口齿模显示于显示器。
5.如权利要求4所述的口扫机的操作方法,其特征在于,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大间隙;
或,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大重迭长度。
6.如权利要求3所述的口扫机的操作方法,其特征在于,还包含:
该处理器对该咬合模型、该上颚模型及该下颚模型进行配准以产生配准信心参数;
当该处理器判定该全口齿模的该配准信心参数达到第四阀值时,该处理器计算该全口齿模的配准误差。
7.如权利要求6所述的口扫机的操作方法,其特征在于,还包含:
当该处理器判定该配准误差小于第三阀值时,将该全口齿模显示于显示器。
8.如权利要求7所述的口扫机的操作方法,其特征在于,该配准误差为该校正后的上颚模型及该校正后的下颚模型之间的最大间隙或最大重迭长度。
9.如权利要求3所述的口扫机的操作方法,其特征在于,每组咬合特征描述值、每组上颚特征描述值及每组下颚特征描述值包含多个点特征直方图(point feature histogram,PFH)数据或多个快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)资料。
10.一种口扫机,其特征在于,包括:
取像装置,依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;
处理器,与该取像装置耦接;
其中,该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器迭合该M组咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的预定数量的咬合特征描述值超出第二阀值时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
11.一种口扫机,其特征在于,包括:
取像装置,依序撷取咬合牙侧(buccal bite)的M个影像;
处理器,与该取像装置耦接;
其中,该处理器依据该M个影像产生M组咬合点云;该处理器对该M组咬合点云进行降取样以产生M组降取样后的咬合点云;该处理器迭合该M组降取样后的咬合点云以产生咬合模型;当该咬合模型的点云数据点的点云数据点数量超出第一阀值时,该处理器计算该咬合模型的P组咬合特征描述值;当该P组咬合特征描述值的一组咬合特征描述值中的超出该第二阀值的该咬合特征描述值数量达到预定数量时,该处理器对该咬合模型、上颚模型及下颚模型进行配准以产生全口齿模;其中M及P为正整数。
CN202110935523.5A 2021-08-16 2021-08-16 口扫机的操作方法及口扫机 Pending CN115705613A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110935523.5A CN115705613A (zh) 2021-08-16 2021-08-16 口扫机的操作方法及口扫机
US17/539,153 US12048612B2 (en) 2021-08-16 2021-11-30 Method of operating intraoral scanner for fast and accurate full mouth reconstruction

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110935523.5A CN115705613A (zh) 2021-08-16 2021-08-16 口扫机的操作方法及口扫机

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115705613A true CN115705613A (zh) 2023-02-17

Family

ID=85178229

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110935523.5A Pending CN115705613A (zh) 2021-08-16 2021-08-16 口扫机的操作方法及口扫机

Country Status (2)

Country Link
US (1) US12048612B2 (zh)
CN (1) CN115705613A (zh)

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7695278B2 (en) * 2005-05-20 2010-04-13 Orametrix, Inc. Method and system for finding tooth features on a virtual three-dimensional model
US7118375B2 (en) * 2004-01-08 2006-10-10 Duane Milford Durbin Method and system for dental model occlusal determination using a replicate bite registration impression
WO2009085752A2 (en) * 2007-12-21 2009-07-09 3M Innovative Properties Company Orthodontic treatment monitoring based on reduced images
US10507087B2 (en) * 2016-07-27 2019-12-17 Align Technology, Inc. Methods and apparatuses for forming a three-dimensional volumetric model of a subject's teeth
CN114587237A (zh) * 2018-01-26 2022-06-07 阿莱恩技术有限公司 诊断性口内扫描和追踪
CN113491532B (zh) * 2020-03-20 2024-03-22 苏州佳世达光电有限公司 口扫机系统及口扫机的操作方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20230048005A1 (en) 2023-02-16
US12048612B2 (en) 2024-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11026770B2 (en) System and method for improved intra-oral scanning protocol and calibration
CN114828773B (zh) 具有准确的牙弓宽度的牙弓数字3d模型
US10339649B2 (en) Method and system for hybrid mesh segmentation
US11058514B2 (en) Method and system for dentition mesh braces removal
Millett et al. Three-dimensional imaging in orthognathic surgery: the clinical application of a new method
US8135569B2 (en) System and method for three-dimensional complete tooth modeling
CN106295170B (zh) 基于牙冠与牙根特征的牙齿建模方法
US20230206451A1 (en) Method for automatic segmentation of a dental arch
CN112515787B (zh) 一种三维牙颌数据分析方法
EP2964131A1 (en) Occlusion mapping using elastic foam modeling
US11628047B2 (en) Operating intraoral scanner capable of constructing accurate dental model and method thereof
Kim et al. Automatic registration of dental CT and 3D scanned model using deep split jaw and surface curvature
Chen et al. Quantification of tooth displacement from cone-beam computed tomography images
KR20230030682A (ko) Ct를 이용한 3d 두부 계측 랜드마크 자동 검출 장치 및 방법
EP3185813A1 (en) Method and apparatus for dental virtual model base
CN115705613A (zh) 口扫机的操作方法及口扫机
TW201544077A (zh) 牙體立體影像建立方法
CN116246011A (zh) 数字化备牙方法、装置、设备及计算机可读存储介质
Yamany et al. A robust 3-D reconstruction system for human jaw modeling
Destrez et al. Semi-automatic registration of 3D orthodontics models from photographs
Karhu FACULTY OF TECHNOLOGY
Dang 3D superimpositions in orthodontics: a review of current techniques and applications
KR20230041560A (ko) 인공신경망 학습을 통한 하치조 신경 추론 장치 및 방법
Ahmed et al. 3D reconstruction of the human jaw: A new approach and improvements
CN114404084A (zh) 一种扫描装置及扫描方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination