CN116698360A - 一种种植体的结构扫描检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种种植体的结构扫描检测装置及方法，方法包括当种植体被竖向放置时对种植体进行二维扫描，得到种植体的外螺纹轮廓，进而得到种植体的螺纹结构参数并对其进行分析，得到第一质检信息；之后对种植体进行三维扫描，得到种植体的多个三维采样点并进行处理，生成种植体的表面轮廓，进而得到种植体的锥面结构参数并对其进行分析，得到第二质检信息；当种植体被横向放置时对种植体进行二维扫描，得到种植体的内锥轮廓，进而得到种植体的内锥结构参数并对其进行分析，得到第三质检信息。本发明应用于种植体技术领域，实现了种植体的自动化结构测量和质量检测，降低了种植体的结构测量难度，提高了种植体的质检效率和结构测量精度。

Description

一种种植体的结构扫描检测装置及方法

技术领域

本发明涉及种植牙技术领域，尤其是一种种植体的结构扫描检测装置及方法。

背景技术

在种植体的设计时，设计者通常对种植体的外螺纹的深度、锥度、螺距和形状以及其内锥结构进行特定设计，以实现预期的种植植入效果和提高种植体的使用寿命和密封性。种植体的外螺纹结构、锥面结构和内锥结构是决定种植体的整体质量的重要因素，外螺纹结构是指种植体的外表面的螺纹，而内锥结构则是指位于种植体接口的内锥，锥面结构是指种植体的外表面。

然而，由于种植体的结构特殊，卡尺、千分尺等常规量具仅能够测量种植体的长度和直径，却无法对其外螺纹结构、锥面结构和内锥结构进行测量，而相关技术并未有专门用于测量种植体的外螺纹结构、锥面结构和内锥结构的装置，这导致在设计完成时无法对种植体的内锥结构、锥面结构和外螺纹结构等进行结构评估，进而无法得知种植体的质量情况，这容易导致种植体的植入效果、使用寿命和密封性达不到预期要求。另外，相关技术中通常采用人工评估的方式来对种植体的质量情况进行评估，这种方式费时费力，质检效率较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种种植体的结构扫描检测装置及方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

本发明解决其技术问题的解决方案是：第一方面，本申请提供一种种植体的结构扫描检测装置，包括：

安装台，安装有激光测距仪；

导架，包括两条垂直而设的滑轨，所述安装台的一侧与其中一条滑轨滑动连接，所述安装台的另一侧与另一条滑轨滑动连接，所述安装台连接有第一电机组件，所述第一电机组件用于带动所述安装台沿着两条滑轨进行往复运动；

夹具组件，包括转动轴和放置机构，所述转动轴的一端与所述放置机构的一端连接，所述转动轴的另一端连接有第二电机组件，所述放置机构的另一端用于放置种植体，所述第二电机组件用于带动所述转动轴旋转，以使所述放置机构绕其中心旋转；

控制器，用于控制所述第一电机组件、所述第二电机组件和所述激光测距仪。

第二方面，本申请提供了一种种植体的结构扫描检测方法，应用于一种种植体的结构扫描检测装置，包括如下步骤：

当种植体被竖向放置于放置机构时，控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的外螺纹轮廓，之后控制第一电机组件复位；

根据所述外螺纹轮廓计算得到所述种植体的螺纹结构参数，对所述螺纹结构参数进行分析，得到第一质检信息；

控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，控制第二电机组件以使在安装台运动时放置机构旋转，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的多个三维采样点，之后控制第一电机组件和第二电机组件复位；

处理多个所述三维采样点，生成所述种植体的表面轮廓，根据所述表面轮廓计算得到所述种植体的锥面结构参数，对所述锥面结构参数进行分析，得到第二质检信息；

当所述种植体被横向放置于放置机构时，控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的内锥轮廓；

根据所述内锥轮廓计算得到所述种植体的内锥结构参数，对所述内锥结构参数进行分析，得到第三质检信息，之后汇总所述第一质检信息、所述第二质检信息和所述第三质检信息，生成所述种植体的最终质检信息。

本发明的有益效果是：提供一种种植体的结构扫描检测装置及方法，通过结构扫描检测装置的各组件的配合来完成对种植体的三维扫描和二维扫描，通过对二维扫描得到的二维采样点、样点进行运算来得到种植体的螺纹结构参数和内锥结构参数，通过对三维扫描得到的三维采样点进行运算来得到种植体的锥面结构参数，进而确定种植体的结构，根据种植体的结构对种植体的结构进行质量检测。与相关技术相比，本发明可实现种植体的自动化结构测量和质量检测，简化种植体的结构测量步骤和质检步骤，降低了种植体的结构测量难度的同时，有效地提高了种植体的质检效率和结构测量精度。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

图1为本发明提供的种植体的结构图；

图2A为本发明提供的一种种植体的结构扫描检测装置的立体图；

图2B为本发明提供的一种种植体的结构扫描检测装置的结构图；

图2C为图2A中的B部分的放大图；

图3为本发明提供的一种种植体的结构扫描检测方法的流程图；

图4为本发明提供的激光扫描种植体的方位示意图；

图5为本发明提供的计算第一质检信息的流程图；

图6为本发明提供的计算第二质检信息的流程图；

图7为本发明提供的计算螺纹结构参数的坐标示例图；

图8为本发明提供的三维扫描时所用的平面坐标系的示意图；

图9为本发明提供的种植体的横截面示意图；

图10为本发明提供的计算第三质检信息的流程图；

图11为本发明提供的计算内锥结构参数的坐标示例图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

下面结合说明书附图和具体的实施例对本申请进行进一步的说明。所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

在口腔医学领域中，种植牙的种植步骤为：首先，进行种植牙手术，翻开牙龈并在牙骨槽上打孔，植入种植体后将牙龈严密缝合，等待骨组织与种植体融合后方可进行下一步，融合耗时大约2至3个月。然后，安装愈合基台，使得种植体穿出牙龈，等待软组织成形，成形耗时大约2至3周。愈合基台具有形成牙龈封闭、牙龈袖口成形的作用，愈合基台的穿龈轮廓、高度及材料均对种植义齿周围软组织的健康及美学效果产生影响。最后，待软组织成形后，医护人员会将愈合基台从种植体中旋出，并将修复基台旋入至种植体中，通过修复基台佩戴牙冠，至此整个种植流程完成。

参照图1，种植体通常设置有顶端110和冠端120，顶端110是指用于植入牙龈的端部，而冠端120则是指靠近假牙牙冠的端部，冠端120开设有内锥。另外，点C为顶端的最高点，即顶端点。本发明实施例将冠端120所在的水平面定义为种植体的底面，将种植体的中轴线130则定义为过底面的圆心的直线，中轴线130与底面垂直。

在种植体的设计时，设计者通常对种植体的外螺纹的深度、锥度、螺距和形状以及其内锥结构进行特定设计，以实现预期的种植植入效果和提高种植体的使用寿命和密封性。种植体的外螺纹结构、锥面结构和内锥结构是决定种植体的整体质量的重要因素。其中，外螺纹结构通常是指种植体的外表面的螺纹；内锥结构通常是指位于种植体的冠端120的内锥；锥面结构是指种植体的外表面的形状。

然而，由于种植体的结构特殊，卡尺、千分尺等常规量具仅能够测量种植体的长度和直径，却无法对其外螺纹结构、锥面结构和内锥结构进行测量，而相关技术也并未有专门用于测量种植体的结构的装置。这导致在设计完成时无法对种植体的内锥结构、锥面结构和外螺纹结构等进行结构评估，进而无法得知种植体的质量情况，这容易导致种植体的植入效果、使用寿命和密封性达不到预期要求。另外，相关技术中通常采用人工评估的方式来对种植体的质量情况进行评估，这种方式费时费力，质检效率较低。

对此，本发明提供了一种种植体的结构扫描检测装置以及应用于此装置上的结构扫描检测方法，以解决相关技术中所存在的问题和缺陷。

下面将参照附图详细描述根据本发明提出的一种种植体的结构扫描检测装置。

参照图2A，本发明实施例提出的检测装置主要包括放置平台210、第一电机组件220、安装台、控制器、导架230、夹具组件240和第二电机组件250，导架230垂直安装在放置平台210上，第一电机组件220、第二电机组件250均放置在放置平台210上。其中：

导架230包括两条滑轨，两条滑轨均与放置平台210垂直。两条滑轨分别为第一滑轨231和第二滑轨232。其中，安装台的第一侧与第一滑轨231进行滑动连接，其第二侧与第二滑轨232进行滑动连接，安装台的第一侧和第二侧为相对侧，安装台与第一电机组件220进行连接。可选地，导架230上设置有限位柱233。限位柱233的作用是限制安装台在滑轨上运动的范围。

本发明实施例中，第一电机组件220的作用是带动安装台，使安装台沿着两条滑轨进行垂直的往复运动。

夹具组件240主要包括放置机构241和转动轴242，转动轴242的第一端连接放置机构的第一端，转动轴242的第二端与第二电机组件250进行连接，放置机构的第二端用来竖向或者横向放置种植体。

本发明实施例中，第二电机组件250的作用是带动转动轴242，进而使得放置机构绕着其中心旋转。

安装台上安装有激光测距仪260，激光测距仪260包括线性相机261、激光发射源262和激光位移传感器。

需要说明的是，激光测距仪260是利用调制激光的某个参数实现对目标的距离测量的仪器。激光位移传感器按照原理分为激光三角测量法和激光回波分析法两种，其中，激光三角测量法适用于高精度、短距离的测量，激光回波分析法则用于远距离测量。本发明实施例采用的是激光三角测量法。

可选地，控制器安装在放置平台210上，其分别与激光测距仪260、第一电机组件220、第二电机组件250进行连接，其作用是对激光测距仪260、第一电机组件220、第二电机组件250进行控制。

在本发明的一些实施例中，参照图2B，第一电机组件220主要包括：第一电机221和第一减速器222。所述装置还包括第一传动机构270，第一传动机构270包括转动螺丝271、螺母272、第一主动轮273和第一从动轮274，第一主动轮273与第一从动轮274通过第一传动带连接。其中：第一从动轮274以同轴的方式固定在转动螺丝271的底部。转动螺丝271接近第一从动轮274的一端设置有第一轴承，转动螺丝271的中心被第一轴承固定，这使得转动螺丝271只能沿轴向旋转。而转动螺丝271远离第一从动轮274的一端则连接有螺母272，螺母272远离转动螺丝271的一端固定连接有安装台。

本发明实施例中，控制器控制第一电机221进行转动，第一主动轮273带动第一从动轮274转动，进而使得转动螺丝271进行转动。而在螺丝转动下，螺母272可以垂直向上运动或者垂直向下运动。在螺母272的运动过程中，由于螺母272与安装台固定，因而安装台只能沿螺丝的轴向方向进行上下运动，进而实现安装台沿着滑轨做往复运动的效果。

在本发明的一些实施例中，参照图2C，第二电机组件250主要包括：第二电机251和第二减速器252。所述装置还包括第二传动机构280，第二传动机构280包括第二轴承、第二主动轮281和第二从动轮282，第二主动轮281与第二从动轮282通过第二传动带连接。其中：第二从动轮282以同轴的方式与转动轴242固定，转动轴242接近第二从动轮282的一端设置有第二轴承，第二轴承限定转动轴242的方向，使得转动轴242只能够沿着其轴向进行转动；而转动轴242远离第二从动轮282的一端则与放置机构固定，转动轴242与放置机构同轴连接。

本发明实施例中，控制器控制第二电机251进行转动，第二主动轮281带动第二从动轮282转动，第二从动轮282转动时带动转动轴242绕其中轴进行旋转，进而实现放置机构进行轴向转动的效果。

可选地，第一电机221和第二电机251均为伺服电机，伺服电机可以精确记录电机的转动圈数，以便减少测量误差。

可选地，第一传动带和第二传动带均可替换为链传动，以降低带传动变形而引起的误差。

下面将参照附图描述根据本发明提出的一种种植体的结构扫描检测方法。本发明实施例中的方法，可应用于终端中，也可应用于服务器中，还可以是运行于终端或服务器中的软件等。终端可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参照图3，所述方法主要由控制器进行执行，应用于装置，其包括如下步骤：

S100，当种植体被竖向放置于放置机构时，对第一电机组件进行控制，以使安装台沿着滑轨从下往上运动，并对激光测距仪进行控制以使其扫描种植体，得到种植体的外螺纹轮廓，之后控制第一电机组件，使其复位。

需要注意的是，在激光投射点从下到上均匀采样的过程中，激光的投射轨迹应当避开种植体的切削刃。另外，在进行检测之前，将激光测距仪260连接控制器，在测量时激光测距仪260可连续向控制器输出种植体表面的每一个采样点的平面位置数据，控制器记录接收到平面位置数据及其时间值并进行处理。将第一电机221和第二电机251也连接控制器，在检测时控制器可记录第一电机221和第二电机251的转动数据。

本步骤中，通过二维检测来扫描种植体的外螺纹轮廓。首先，参照图4中的（a）部分，将种植体竖向安装在夹具组件240上，使种植体位于激光测距仪260的量程范围内，同时确保激光的投射方向对准种植体的中轴线130，且激光的投射方向与中轴线130垂直。然后，控制器控制第一电机组件220、激光测距仪260均开启，激光测距仪260逐渐升高的同时激光测距仪260发射激光，激光在投射到种植体的表面后被发射至线性相机261，线性相机261通过激光的偏移计算出种植体的每个竖向表面点的平面位置数据。当安装台接触到导架230上远离放置平台210的限位柱233时，控制器控制第一电机221反转，以使得第一电机组件220复位，安装台回到初始位置。需要说明的是，本步骤采集得到的竖向表面点为二维采样点，本步骤得到的竖向表面点均位于同一二维坐标系。

作为可选的实施方式，在二维检测时，激光测距仪260在一秒内输出的取样点区间为[100，1000]，且激光测距仪260的移动速度应当保证在10-20s内的移动长度等于手动输入的测量长度，以使得输出的测量点足够准确和收集到足够数量的测量点。另外，为了使激光照射到种植体的表面并反射、被线性相机261接收，激光的反射角应当小于被测种植体的凹陷的最小夹角。

S200，根据外螺纹轮廓，计算得到种植体的螺纹结构参数，并分析螺纹结构参数，得到第一质检信息。

S300，对第一电机组件进行控制，以使安装台沿着滑轨从下往上运动，对第二电机组件进行控制，以使在安装台运动时放置机构旋转，并对激光测距仪进行控制，以使其扫描种植体，得到种植体的多个三维采样点，之后对第一电机组件和第二电机组件进行控制，使第一电机组件和第二电机组件均复位。

本步骤中，由于二维检测只能测量单一平面，这难以发现种植体的锥面缺陷，如毛刺、压痕等现象。为此，本发明的检测装置通过加设第二电机组件250以实现三维检测。对于三维检测，种植体仍旧被竖向安装在夹具组件240上，种植体位于激光测距仪260的量程范围内，同时确保激光的投射方向对准种植体的中轴线130，且激光的投射方向与种植体的中轴线130垂直。

与上述S100不同的是，本发明预设有多个间距相同的升高位置，导架230上远离放置平台210的限位柱233为最后一个升高位置，而导架230上接近放置平台210的限位柱233为第一个升高位置。在本步骤中，开启第一电机组件220、第二电机组件250，并开启激光测距仪260，具体地，在第一电机221的带动下激光测距仪260逐渐升高，当升到至某一升高位置时第一电机221停止工作，此时第二电机251启动以带动放置机构旋转；待放置机构旋转一圈后，控制第二电机251停止工作并控制第一电机221启动以将激光测距仪260升高至下一升高位置。以此循环，直到激光测距仪260升高至最后一个升高位置。此时，第一电机221停止工作，第二电机251启动以带动放置机构旋转，待放置机构旋转一圈后，控制第二电机251停止工作，并使第一电机组件220复位，使安装台回到初始位置。在此过程中，激光在投射到种植体的表面后被发射至线性相机261，线性相机261通过激光的偏移计算出种植体的每个竖向表面点的平面位置数据。需要说明的是，本步骤采集得到的竖向表面点即为三维采样点，本步骤得到的三维采样点均位于三维坐标系下。

作为可选的实施方式，在三维检测时，激光测距仪260在一秒内输出的取样点区间为[1000，5000]，激光测距仪260的移动速度应当保证在100-1000s内的移动长度等于手动输入的测量长度，且放置机构的旋转速度应当保证在0.1-0.5s内旋转一圈，以使得输出的测量点足够准确和收集到足够数量的测量点。

S400，对多个三维采样点进行处理，生成种植体的表面轮廓，根据表面轮廓计算得到种植体的锥面结构参数，对锥面结构参数进行分析，得到第二质检信息。

S500，当种植体被横向放置于放置机构时，对第一电机组件进行控制，以使得安装台沿着滑轨从下往上运动，并对激光测距仪进行控制，以使其扫描种植体，得到种植体的内锥轮廓。

本步骤中，通过二维检测来扫描种植体的内锥轮廓。首先，参照图4中的（b）部分，将种植体横向安装在夹具组件240上，种植体位于激光测距仪260的量程范围内，确保激光投射方向与种植体的中轴线130平行，并确保激光的投射点的移动轨迹经过种植体的中心。然后，开启第一电机组件220和激光测距仪260，激光测距仪260逐渐升高的同时激光测距仪260发射激光，激光在投射到种植体的表面后被发射至线性相机261，线性相机261通过激光的偏移计算出种植体的每个横向表面点的平面位置数据。最后，当安装台接触到导架230上远离放置平台210的限位柱233时，控制器控制第一电机221反转，以使得第一电机组件220复位，安装台回到初始位置。需要说明的是，本步骤采集得到的横向表面点即为样点，所有样点均位于同一二维坐标系。可以理解的是，样点所在的二维坐标系与二维采样点所在的二维坐标系不同。

S600，根据内锥轮廓，计算得到种植体的内锥结构参数，并分析内锥结构参数，得到第三质检信息；

S700，对第一质检信息、第二质检信息和第三质检信息进行汇总，生成种植体的最终质检信息。

参照图5，图5所示为本发明实施例提供的第一质检信息的运算流程图，本申请的一个实施例，下面将对本发明提供的S200进行说明和阐述。S200可以包括但不限于如下步骤。

S210，获取由多个二维采样点构成的外螺纹轮廓。

S220，根据外螺纹轮廓识别出种植体的中轴线和底面，以底面的圆心为原点，以中轴线为纵轴，建立第一二维坐标系。

本步骤中，种植体的中轴线130为种植体的轴向，将种植体的中轴线130作为Y轴，以底面的圆心为坐标系的原点，构建如图7所示的第一二维坐标系。

S230，把种植体分为两个检测段，对每个检测段均进行如下螺纹检测步骤：

S231，根据在第一二维坐标系下当前检测段的所有二维采样点的坐标信息，确定多个螺纹最深点和多个螺纹最高点。

需要说明的是，螺纹最深点是指种植体的螺纹的凹陷的中点，螺纹最高点是指种植体的螺纹的凸起的顶点。

本步骤中计算所有二维采样点的坐标信息的方法为：对于S100得到的每一个竖向表面点，即每一个二维采样点，通过每个二维采样点的平面位置数据的时间值，找寻到其所对应的第一电机221的转动数据，第一电机221的转动数据与二维采样点所在的高度一一对应，继而得到每个二维采样点的高度，每个二维采样点的高度为每个二维采样点的纵坐标；而每个二维采样点的横坐标则可以通过激光位移传感器测量出来的距离来得到。

本步骤中确定多个螺纹最深点和多个螺纹最高点的方法为：对于每一段检测段，根据二维采样点的纵坐标对所有二维采样点进行排序。其中，二维采样点的纵坐标越小，其排序越靠前。然后，分别计算每个二维采样点与其前一个二维采样点的横坐标的差值以及每个二维采样点与其后一个二维采样点的差值，若这两个差值均小于零则将该二维采样点视作为螺纹最深点，若这两个差值均大于零则将该二维采样点视作为螺纹最高点。见图7，以第一检测段C1为例，点、点/>和点/>均为第一检测段C1的其中两个螺纹最深点，点/>为第一检测段C1的其中一个螺纹最高点。

这样设计的原理是，螺纹凹槽为锥形，最深点的横坐标必然小于其相邻两个采样点的横坐标，而种植体的表面轮廓为锥形，螺纹最高点的横坐标必然大于其相邻两个二维采样点的横坐标，根据此原理来完成多个螺纹最深点和多个螺纹最高点的筛选。

S232，根据多个螺纹最深点和多个螺纹最高点的坐标信息，计算得到当前检测段的螺纹的深度参数、锥度参数、螺距参数和形状参数，这些参数即为当前检测段的螺纹结构参数。

作为进一步的实施方式，本具体实施例提出的S232具体包括如下步骤：

A1，从所有螺纹最深点中随机选取两个螺纹最深点，根据位于这两个随机选取的螺纹最深点之间的螺纹最深点的数量，确定螺距数量，然后，根据这两个随机选取的螺纹最深点的坐标信息，结合螺距数量，计算得到当前检测段的螺纹的螺距参数。

本步骤中，定义随机选取两个螺纹最深点为点和点/>，则在二维坐标系/>下，点/>的坐标信息被定义为/>，而点/>的坐标信息被定义为/>，则螺距参数通过如下公式来进行计算：/>，式中，u为螺距参数，q为点/>和点/>之间的螺纹最深点的数量，螺距数量则通过/>来表示。见图7，点/>和点/>之间的螺纹最深点的数量为一个，但其实这两个点之间的螺距数量为两个，因而其螺距数量需要通过螺纹最深点的数量加一来表示。

A2，基于这两个随机选取的螺纹最深点的坐标信息进行直线拟合，构建第一初始直线。

A3，对于所有的螺纹最深点，计算每个螺纹最深点到第一初始直线的第一直线距离，利用最小二乘法最小化所有第一直线距离之和，得到第一拟合直线的斜率和截距，将第一拟合直线的斜率作为当前检测段的螺纹的锥度参数。

本步骤中，对于每个螺纹最深点，首先，根据每个螺纹最深点的坐标信息计算每个螺纹最深点到第一初始直线的距离。其中，距离可以通过垂直距离的绝对值来表示，即：，式中，/>为第i个螺纹最深点到第一初始直线的距离，/>和/>分别为第i个螺纹最深点在二维坐标系/>下的横坐标和纵坐标，/>和/>分别为第一初始直线的斜率和纵轴截距。

然后，利用最小二乘法通过最小化所有螺纹最深点到第一初始直线的距离之和，如下式所示：，n为螺纹最深点的数量。这是一个迭代的过程，可通过如梯度下降法等数值优化算法来求解。进而计算出最佳斜率/>和最佳纵轴截距/>，斜率/>和纵轴截距/>即为第一拟合直线/>的斜率和截距。其中，斜率/>用来表征当前检测段的螺纹的锥度参数。

A4，根据斜率和纵轴截距/>构建第一拟合直线/>，计算在第一二维坐标系下第一拟合直线与种植体的顶点水平线的交点的坐标信息，将交点的坐标信息中的横坐标作为当前检测段的螺纹的深度参数。

需要说明的是，顶点水平线为种植体的顶端点所在的水平线。

本步骤中，根据第一拟合直线与顶点水平线的交点，获得在二维坐标系下交点的坐标，交点的横坐标用来表征当前检测段的螺纹的深度参数。参照图7，以第一检测段C1为例对步骤A4进行举例说明，第一拟合直线/>与顶点水平线的交点定义为点A，点A在二维坐标系/>下的横坐标L为第一检测段C1的深度参数。

A5，随机选取一个螺纹最高点，识别出与该随机选取的螺纹最高点距离最近的螺纹最深点，之后基于所选取的螺纹最高点和所选取的螺纹最深点进行直线拟合，得到第二拟合直线并计算其斜率，将第二拟合直线的斜率作为当前检测段的螺纹切削的形状参数。

本步骤中，首先随机选取一个螺纹最高点点，进而选取与点/>最近的螺纹最深点。具体地，计算随机选取的点/>在二维坐标系/>下的坐标信息，计算每个螺纹最深点与点/>的间距，选取间距最小的螺纹最深点。然后，根据所选取的点/>和上述间距最小的螺纹最深点，构建第二拟合直线，通过第二拟合直线的斜率来表征当前检测段的螺纹的形状参数。

参照图7，以第一检测段C1为例对步骤A5进行举例说明，点为随机选取的一个螺纹最高点，通过计算每个螺纹最深点与其的间距，筛选出与点/>距离最近的一个螺纹最深点点/>。根据在二维坐标系/>下点/>和点/>的坐标信息，构建第二拟合直线/>并获取其斜率/>，进而得到第一检测段C1的形状参数。

S240，当所有检测段均完成上述螺纹检测步骤时，对每个检测段的螺纹结构参数进行分析，得到种植体的第一质检信息。

相关技术中，种植体表面由两段锥面构成，因此本具体实施例将种植体等分为第一检测段C1和第二检测段C2，采用分段检测的方式对种植体进行结构检测，如图7所示。对于第一检测段C1和第二检测段C2，分别执行一次上述的螺纹检测步骤，以得到第一检测段C1和第二检测段C2对应的螺纹结构参数，之后在对第一检测段C1和第二检测段C2的螺纹结构参数进行汇总分析，以输出种植体的螺纹结构质检结果。

作为进一步的实施方式，本具体实施例中的S240具体包括：

S241，通过种植体的型号，获取种植体的螺纹标准参数，螺纹标准参数包括螺纹的深度标准参数、锥度标准参数、螺距标准参数和形状标准参数。

S242，对每个检测段，有如下螺纹分析步骤：

首先，比较当前检测段的深度参数与深度标准参数，得到当前检测段的深度误差，当深度误差位于深度区间内时，则说明当前检测段的螺纹的深度合格；反之，则说明当前检测段的螺纹的深度不合格，输出深度质检信息。

然后，比较当前检测段的锥度参数与锥度标准参数，得到当前检测段的锥度误差，当锥度误差位于锥度区间内时，则说明当前检测段的螺纹的锥度合格；反之，则说明当前检测段的螺纹的锥度不合格，输出锥度质检信息。

再者，比较当前检测段的螺距参数与螺距标准参数，得到当前检测段的螺距误差，当螺距误差位于螺距区间内时，则说明当前检测段的螺纹的螺距合格；反之，则说明当前检测段的螺纹的螺距不合格，输出螺距质检信息。

最后，比较当前检测段的形状参数与形状标准参数，得到当前检测段的形状误差，当形状误差位于形状区间内时，则说明当前检测段的螺纹的形状合格；反之，则说明当前检测段的螺纹的形状不合格，且螺纹刀具使用不正确或刀具磨损，输出形状质检信息。

S243，将所有当前检测段的深度、锥度、螺纹和形状的质检信息汇总为第一质检信息。

参照图6，图6所示为本发明实施例提供的第二质检信息的运算流程图，本申请的一个实施例，下面将对本发明提供的S400进行说明和阐述。S400可以包括但不限于如下步骤。

S410，以种植体的底面的圆心为原点，以种植体的中轴线为Z轴，构建三维坐标系；

S420，获取并处理在三维坐标系下多个三维采样点的坐标信息，生成种植体的表面轮廓。

进一步地，获取在三维坐标系下多个三维采样点的坐标信息具体包括如下步骤：

对于每个竖向表面点的Z轴坐标，通过每个竖向表面点的平面位置数据的时间值，找寻到其所对应的第一电机221和第二电机251的转动数据，基于第一电机221的转动数据得到每个竖向表面点的高度，每个竖向表面点的高度即为其Z轴坐标。

对于每个竖向表面点的X轴坐标和Y轴坐标，参照图8，在放置机构开始逆时针转动时，将激光的最初投射点记作点，最初投射点即为运动的起点，将点/>与中轴线130的直线连线作为X轴，以与X轴垂直的坐标轴作为Y轴，得到位于底面的二维坐标系XOY。那么，在二维坐标系XOY下，点/>的坐标为/>，/>为点/>与中轴线130的直线距离，其可以通过激光测距仪260的参考距离与激光测距仪260的测量距离的差值来衡量。

第二电机251逆时针转动角度，激光的投射点从点/>变化为点/>，点/>为其中一个竖向表面点，点/>被激光测距仪260采样。根据第二电机251的转动数据中的转动角度以及点/>与中轴线130的直线距离，可以得到逆时针旋转之前点/>的坐标，其为，其中，/>为点/>与中轴线130的直线距离。之后，第二电机251继续逆时针转动角度/>，激光的投射点从点/>变化为点/>，点/>为下一个竖向表面点，点/>被激光测距仪260采样。通过上述方法得到逆时针转动前在二维坐标系XOY下点/>的坐标，其为/>，其中，/>为点/>与中轴线130的直线距离。以此类推来还原每个竖向表面点的坐标，得到在二维坐标系XOY下所有竖向表面点的坐标，结合每个竖向表面点的Z轴坐标，即可获得在三维坐标系XYZ下每个竖向采样点的三维坐标，即三维采样点。

需要说明的是，相邻两个转动角度的间距相同，放置机构是匀速转动的。

进一步地，在种植体的同一横向截面上，表面轮廓是距离种植体轴线O最远的区域，通过这一特性来构建种植体的表面轮廓。S420中生成种植体的表面轮廓的步骤包括：

S421，根据多个三维采样点的坐标信息，生成种植体的锥面轮廓。

具体地，在得到在三维坐标系下多个三维采样点的坐标信息后，构成高密度的三维点云图，该三维点云图形成的三维轮廓为种植体的锥面轮廓。

S422，以三维坐标系的Z轴的上限和下限为取值区间，将取值区间分为多个等宽区间，使得所有的三维采样点均位于这些等宽区间中。根据多个三维采样点的坐标信息，分别将所有三维采样点分类至对应的等宽区间中。

需要注意的是，等宽区间的宽度极小，其宽度远小于取值区间的宽度。

S423，对于每一个等宽区间，计算当前等宽区间内的每个三维采样点与种植体的中轴线130的第二直线距离，筛选出当前等宽区间内第二直线距离最大的多个三维采样点，记作当前等宽区间的三维轮廓点。

S424，由于等宽区间的宽度极小，根据所有等宽区间的三维轮廓点构建种植体的表面轮廓，表面轮廓由所有等宽区间的三维轮廓点构成。

S430，将种植体等分为两个检测段，对每个检测段均进行如下表面检测步骤：

S431，根据种植体的表面轮廓，识别得到当前检测段的表面轮廓。

相关技术中，种植体表面由两段锥面构成，因此本具体实施例将种植体等分为第一检测段和第二检测段，采用分段检测的方式来对种植体进行分段的结构检测。本步骤中，根据当前检测段的标准上限和标准下限，筛选出当前检测段的表面轮廓。

S432，获取当前检测段的锥面的最大正偏差和最大负偏差，基于最大正偏差和最大负偏差对当前检测段的表面轮廓进行分析，得到当前检测段的第二子质检信息。

需要说明的是，最大正偏差和最大负偏差为预设的固定值，最大负偏差小于最大正偏差。

S440，当所有检测段均完成上述表面检测步骤时，对所有检测段的第二子质检信息进行汇总，得到种植体的第二质检信息。

作为进一步的实施方式，S432的具体步骤主要包括：

首先，种植体当前检测段的表面轮廓可视作为圆锥曲面，基于当前检测段的锥面的最大正偏差确定当前检测段的上限曲面方程，并基于当前检测段的锥面的最大负偏差确定当前检测段的下限曲面方程。

需要说明的是，上限曲面方程满足如下公式：

，

式中：。k表示对应型号的标准种植体在当前检测段的表面轮廓的锥度参数。m表示允许的最大正偏差。/>表示在最大正偏差的条件下，在三维坐标系下当前检测段的顶端点的坐标信息。/>表示在三维坐标系下当前检测段的顶端点的坐标信息。

需要说明的是，下限曲面方程满足如下公式：

，

式中：。n表示允许的最大负偏差。/>表示在最大负偏差的条件下，在三维坐标系下当前检测段的顶端点的坐标信息。

可以理解的是，上述公式中涉及到的参数X、Y、Z为待代入的三维坐标系下的坐标信息。

然后，将当前检测段的每个三维轮廓点的坐标信息分别代入至当前检测段的上限曲面方程和下限曲面方程中，使得上限曲面方程、下限曲面方程均转换为圆方程，得到每个三维轮廓点对应的上限半径和下限半径。

本步骤中，在三维坐标系下当前检测段的第i个三维轮廓点的坐标信息定义为。将每个三维轮廓点的坐标信息中的Z轴坐标分别代入到对应的上限曲面方程和下限曲面方程当中，得到每个三维轮廓点的上限曲面方程/>和下限曲面方程/>。此时的上限曲面方程和下限曲面方程均为圆方程，进而可得到其对应的上限半径以及下限半径。其中：当前检测段的第i个三维轮廓点的上限半径为/>，其对应的下限半径为/>。

最后，获取当前检测段的每个三维轮廓点的第二直线距离，比较当前检测段的每个三维轮廓点的第二直线距离与其对应的上限半径，并比较每个三维轮廓点的第二直线距离与其对应的下限半径，得到当前检测段的锥面质检信息，即第二子质检信息。

本步骤中，通过第二直线距离与上限半径、下限半径的大小关系来判断当前检测段的锥面是否合格。参照图9，若当前检测段合格，那么其每个三维轮廓点与种植体的中轴线130的直线距离应当均小于上限半径且大于下限半径，即每个三维轮廓点必然位于上限曲面和下限曲面形成的区域中。若当前检测段不合格，那么其所有三维轮廓点中，必然至少有一个三维轮廓点与种植体的中轴线130的直线距离大于或等于上限半径或者小于或等于下限半径，即至少有一个必然位于上限曲面和下限曲面形成的区域之外。通过此原则来对当前检测段进行锥面检测。具体地，定义第i个三维轮廓点的第二直线距离为，第i个三维轮廓点对应的上限半径为/>、下限半径为/>。质量判断规则为：当满足/>的三维轮廓点的数量大于或等于第二阈值时，则说明种植体的锥面轮廓的尺寸过小；当满足的三维轮廓点的数量大于第一阈值且小于第二阈值时，则说明种植体的锥面轮廓有毛刺或者凸起；当满足/>的三维轮廓点的数量大于或等于第二阈值时，则说明种植体的锥面轮廓的尺寸过大；当所有三维轮廓点均满足/>时，说明种植体的锥面轮廓合格。

根据此规则来得到当前检测段的第二子质检信息。另外，当种植体的锥面轮廓有毛刺或者凸起时，输出满足的三维轮廓点的坐标信息，以便于检测人员找出加工问题。

参照图10，图10所示为本发明实施例提供的第三质检信息的运算流程图。本申请的一个实施例，下面将对S600的实现过程进行说明和阐述。S600可以包括但不限于如下步骤。

S610，获取由多个样点构成的内锥轮廓。

S620，根据内锥轮廓识别出种植体的顶端点和中轴线，以顶端点为原点，以中轴线为X轴，建立第二二维坐标系。

本步骤中，种植体的中轴线130为种植体的轴向，以中轴线130为X轴，即横轴，并以种植体的顶端点为原点，构建如图11所示的第二二维坐标系。

S630，计算在第二二维坐标系下所有样点的坐标信息，并根据所有样点的坐标信息依次筛选出第一样点、第二样点、第三样点和第四样点。

可选地，第一样点和第二样点沿着种植体的中轴线130呈轴对称，第三样点和第四样点沿着种植体的中轴线130呈轴对称。

关于第一样点至第四样点的横坐标和纵坐标的取值情况，有：第一样点至第四样点的横坐标均大于零，第二样点和第四样点的纵坐标的值均小于零；第一样点的横坐标和纵坐标均大于其他三个样点的横坐标和纵坐标，换言之，所有样点中的横坐标的最大值为第一样点的横坐标，而所有样点中的纵坐标的最大值也为第一样点的纵坐标。第四样点的横坐标小于第二样点的横坐标，但其纵坐标大于第二样点的纵坐标。可以理解的是，第四样点的纵坐标的绝对值为所有样点中的纵坐标的最小值。

本步骤中计算在第二二维坐标系下所有样点的坐标信息的方法为：对于S500得到的每一个横向表面点，即每一个样点，通过每个样点的平面位置数据的时间值，找寻到其所对应的第一电机221的转动数据，第一电机221的转动数据与样点所在的高度一一对应，继而得到每个样点的高度，每个样点的高度为每个样点的纵坐标；而每个样点的横坐标则可以通过激光位移传感器测量出来的距离来得到。

本步骤中确定第一样点至第四样点的方法为：

参照图11，对于第一样点和第三样点，分别计算每个样点的横坐标与前一个样点的横坐标的差值，若差值小于零时，则说明从前一个样点起横坐标开始减小，并将该前一个样点筛选出来作为第一样点，在图11中第一样点表示为点。对于第三样点，当当前的样点与其下一个样点的横坐标的差值是所有样点与其下一个样点的横坐标的差值中的最大值时，将当前的样点筛选出来作为第三样点，在图11中第三样点表示为点/>。这样做的原因是：如图11所示，当激光扫描到点/>时，其无法扫描得到位于点/>和点/>之间的所有样点，因为种植体的内锥结构特殊而导致二维扫描存在扫描盲区，二维扫描无法扫描到全部内锥结构，所以当当前的样点与其下一个样点的横坐标的差值极大时，可筛选得到第三样点。由于S500中种植体被横向放置，种植体的中轴线130位于水平线上，因此第一样点点/>与第二样点点/>呈轴对称，第三样点点/>和第四样点点/>呈轴对称，点/>可根据轴对称原理结合点/>来得到，而点/>也可以根据轴对称原理结合点/>来得到。

S640，根据第一样点、第二样点、第三样点和第四样点的坐标信息，计算得到种植体的内锥的外径参数、锥度参数和粗糙度参数，即种植体的内锥结构参数，之后对种植体的内锥结构参数进行分析，得到第三质检信息。

作为进一步的实施方式，S640中计算种植体的内锥的外径参数和锥度参数的步骤主要包括：

S641，基于第一样点和第三样点进行直线拟合，生成第三拟合直线，并基于第二样点和第四样点进行直线拟合，生成第四拟合直线，根据第三拟合直线和第四拟合直线的斜率，计算得到种植体的内锥的锥度参数。

参照图11，第三拟合直线为直线，第四拟合直线为直线/>。由于直线的斜率可以通过反正切运算来计算得到对应的夹角角度，因此本具体实施例通过直线/>或者直线/>的斜率来计算得到种植体的内锥的锥度参数。

S642，基于第一样点和第二样点的坐标信息，计算得到第一样点和第二样点的直线距离并将其作为种植体的内锥的外径参数。

作为进一步的实施方式，S640中计算种植体的内锥的粗糙度参数的步骤为：

S643，根据第一样点和第三样点的纵坐标，从所有样点中筛选出纵坐标值位于第一样点范围内的样点，计算出筛选出的每个样点与第三拟合直线之间的直线距离，并从中找寻最大的直线距离和最小的直线距离，分别记作第一最大直线距离和第一最小直线距离。之后，计算第一最大直线距离和第一最小直线距离之间的差值，将差值作为种植体的内锥的粗糙度参数。

需要说明的是，第一样点范围的取值范围为，/>表示第三样点的纵坐标值，/>表示第一点样的纵坐标值。

需要说明的是，由S643筛选出来的第i个样点与第三拟合直线的直线距离满足如下公式：

，

式中：表示的是由S643筛选出来的第i个样点与第三拟合直线的直线距离，/>表示的是第三拟合直线的斜率，/>表示的是第三拟合直线的纵轴截距。在第二二维坐标系下，第i个样点的坐标信息可以表示为/>。

或者，S644，根据第二样点和第四样点的纵坐标，从所有样点中筛选出纵坐标值位于第二样点范围内的样点，计算出筛选出的每个样点与第四拟合直线之间的直线距离，并从中找寻最大的直线距离和最小的直线距离，分别记作第二最大直线距离和第二最小直线距离。之后，计算第二最大直线距离和第二最小直线距离之间的差值，将差值作为种植体的内锥的粗糙度参数。

需要说明的是，第二样点范围的取值范围为，/>表示第二样点的纵坐标值，/>表示第四样点的纵坐标值。

需要说明的是，由S644筛选出来的第i个样点与第四拟合直线的直线距离满足如下公式：

，

式中：为由S644筛选出来的第i个样点与第四拟合直线的直线距离，/>为第四拟合直线的斜率，/>为第四拟合直线的纵轴截距。

需要说明的是，内锥的粗糙度参数满足，式中：/>为最大直线距离，/>为最小直线距离。

可选地，计算种植体的内锥的粗糙度参数的步骤还可以是：

计算第一最大直线距离和第一最小直线距离之间的差值，并计算第二最大直线距离和第二最小直线距离之间的差值，取两个差值中的最大值作为种植体的内锥的粗糙度参数。

作为进一步的实施方式，S640中对种植体的内锥结构参数进行分析的步骤主要包括：

首先，通过种植体的型号，获取种植体的内锥标准参数，内锥标准参数包括内锥的锥度标准参数、粗糙度标准参数和外径标准参数。将内锥的锥度参数与锥度标准参数进行比对，得到种植体的内锥的锥度误差，当锥度误差位于误差区间内时，则视作种植体的内锥的锥度合格，反之则不合格。

然后，将内锥的粗糙度参数与粗糙度标准参数进行比对，得到种植体的内锥的粗糙度误差，当粗糙度误差位于误差区间内时，则视作种植体的内锥的粗糙度合格，反之则不合格。

之后，将内锥的外径参数与外径标准参数进行比对，得到种植体的内锥的外径误差，当外径误差位于误差区间内时，则视作种植体的内锥的外径合格，反之则不合格。

最后，整合种植体的内锥的检测结果，得到第三质检信息。

作为可选的实施例，通过种植体的型号，获取种植体的各个结构的标准参数的步骤包括：

在S100获得多个二维采样点之后，计算在第一二维坐标系下多个二维采样点的坐标信息，从中选取中横坐标最大值来作为种植体的直径，并选取出纵坐标最大值来作为种植体的长度，根据种植体的直径和长度来确定种植体的型号，进而找寻到与种植体的型号对应的标准参数。

综上可见，本发明设计的种植体的结构扫描检测装置，通过第一电机组件和第二电机组件的配合来完成对种植体的三维扫描和二维扫描；本发明提供的结构扫描检测方法中，通过对二维扫描得到的二维采样点、样点进行运算来得到种植体的螺纹结构参数和内锥结构参数，通过对三维扫描得到的三维采样点进行运算来得到种植体的锥面结构参数，进而确定种植体的结构，根据种植体的结构可自动地对种植体的结构进行质量检测。与相关技术相比，本发明可实现种植体的自动化结构测量和质量检测，简化种植体的结构测量步骤和质检步骤，降低了种植体的结构测量难度的同时，有效地提高了种植体的质检效率和结构测量精度。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干程序用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行程序的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供程序执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从程序执行系统、装置或设备取程序并执行程序的系统）使用，或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供程序执行系统、装置或设备或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的程序执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种种植体的结构扫描检测装置，其特征在于，包括：

安装台，安装有激光测距仪；

导架，包括两条垂直而设的滑轨，所述安装台的一侧与其中一条滑轨滑动连接，所述安装台的另一侧与另一条滑轨滑动连接，所述安装台连接有第一电机组件，所述第一电机组件用于带动所述安装台沿着两条滑轨进行往复运动；

夹具组件，包括转动轴和放置机构，所述转动轴的一端与所述放置机构的一端连接，所述转动轴的另一端连接有第二电机组件，所述放置机构的另一端用于放置种植体，所述第二电机组件用于带动所述转动轴旋转，以使所述放置机构绕其中心旋转；

控制器，用于控制所述第一电机组件、所述第二电机组件和所述激光测距仪。

2.一种种植体的结构扫描检测方法，应用于如权利要求1所述的一种种植体的结构扫描检测装置，其特征在于，包括如下步骤：

当种植体被竖向放置于放置机构时，控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的外螺纹轮廓，之后控制第一电机组件复位；

根据所述外螺纹轮廓计算得到所述种植体的螺纹结构参数，对所述螺纹结构参数进行分析，得到第一质检信息；

控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，控制第二电机组件以使在安装台运动时放置机构旋转，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的多个三维采样点，之后控制第一电机组件和第二电机组件复位；

处理多个所述三维采样点，生成所述种植体的表面轮廓，根据所述表面轮廓计算得到所述种植体的锥面结构参数，对所述锥面结构参数进行分析，得到第二质检信息；

当所述种植体被横向放置于放置机构时，控制第一电机组件以使安装台沿着滑轨从下往上运动，并控制激光测距仪扫描所述种植体，得到所述种植体的内锥轮廓；

根据所述内锥轮廓计算得到所述种植体的内锥结构参数，对所述内锥结构参数进行分析，得到第三质检信息，之后汇总所述第一质检信息、所述第二质检信息和所述第三质检信息，生成所述种植体的最终质检信息。

3.根据权利要求2所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述得到第一质检信息，包括：

获取外螺纹轮廓，所述外螺纹轮廓由多个二维采样点构成；

根据所述外螺纹轮廓识别出种植体的中轴线和底面，以种植体的底面的圆心为原点，以种植体的中轴线为纵轴，建立第一二维坐标系；

其中，所述种植体的顶端用于植入牙龈，所述种植体的冠端为靠近牙冠的一端，所述底面为所述冠端所在的平面，所述中轴线过所述底面的圆心且垂直于所述底面；

将所述种植体分为两个检测段，对于每个检测段均进行如下螺纹检测步骤：

根据在第一二维坐标系下当前检测段的所有二维采样点的坐标信息，确定多个螺纹最深点和多个螺纹最高点，所述螺纹最深点定义为所述种植体的螺纹的凹陷的中点，所述螺纹最高点定义为所述种植体的螺纹的凸起的顶点；

根据多个所述螺纹最深点和多个所述螺纹最高点的坐标信息，计算得到当前检测段的螺纹的深度参数、锥度参数、螺距参数和形状参数，进而得到当前检测段的螺纹结构参数；

当所有检测段均完成上述螺纹检测步骤时，对每个检测段的螺纹结构参数进行分析，得到所述种植体的第一质检信息。

4.根据权利要求3所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，当前检测段的螺纹结构参数的计算步骤包括：

从所有螺纹最深点中随机选取两个螺纹最深点，根据位于这两个随机选取的螺纹最深点之间的螺纹最深点的数量，确定螺距数量，并根据这两个随机选取的螺纹最深点的坐标信息，结合所述螺距数量，计算得到当前检测段的螺纹的螺距参数；

基于这两个随机选取的螺纹最深点的坐标信息进行直线拟合，生成第一初始直线；

对于所有螺纹最深点，计算每个螺纹最深点到所述第一初始直线的第一直线距离，利用最小二乘法最小化所有第一直线距离之和，得到最优斜率和最优纵轴截距，将所述最优斜率作为当前检测段的螺纹的锥度参数；

根据所述最优斜率和所述最优纵轴截距构建第一拟合直线，计算在第一二维坐标系下所述第一拟合直线与所述种植体的顶点水平线的交点的坐标信息，将所述交点的坐标信息中的横坐标作为当前检测段的螺纹的深度参数；

其中，所述顶点水平线为所述种植体的顶端所在的水平线；

随机选取一个螺纹最高点，识别出与该随机选取的螺纹最高点距离最近的螺纹最深点，之后基于所选取的螺纹最高点和所选取的螺纹最深点进行直线拟合，得到第二拟合直线，将所述第二拟合直线的斜率作为当前检测段的螺纹的形状参数。

5.根据权利要求3所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述得到第二质检信息，包括：

以种植体的底面的圆心为原点，以种植体的中轴线为Z轴，构建三维坐标系；

获取并处理在三维坐标系下多个三维采样点的坐标信息，生成种植体的表面轮廓；

将种植体等分为两个检测段，对于每个检测段均进行如下表面检测步骤：

根据所述种植体的表面轮廓，识别得到当前检测段的表面轮廓；

获取当前检测段的锥面的最大正偏差和最大负偏差，基于所述最大正偏差和所述最大负偏差对当前检测段的表面轮廓进行分析，得到当前检测段的第二子质检信息；

当所有检测段均完成上述表面检测步骤时，对所有检测段的第二子质检信息进行汇总，得到种植体的第二质检信息。

6.根据权利要求5所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述处理在三维坐标系下多个三维采样点的坐标信息，生成种植体的表面轮廓，包括：

确定三维坐标系的Z轴的取值区间并将其分为多个等宽区间，根据多个所述三维采样点的坐标信息，分别将所有三维采样点分类至对应的等宽区间中；

对于每一个等宽区间，计算当前等宽区间内的每个三维采样点与所述种植体的中轴线的第二直线距离，筛选得到当前等宽区间内第二直线距离最大的三维采样点，记作当前等宽区间的三维轮廓点；

根据所有等宽区间的三维轮廓点，构建所述种植体的表面轮廓。

7.根据权利要求6所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述获取当前检测段的锥面的最大正偏差和最大负偏差，基于所述最大正偏差和所述最大负偏差对当前检测段的表面轮廓进行分析，得到当前检测段的第二子质检信息，包括：

基于当前检测段的锥面的最大正偏差确定当前检测段的上限曲面方程，并基于当前检测段的锥面的最大负偏差确定当前检测段的下限曲面方程；

将当前检测段的每个三维轮廓点的坐标信息分别代入至当前检测段的上限曲面方程和下限曲面方程中，得到每个三维轮廓点对应的上限半径和下限半径；

获取当前检测段的每个三维轮廓点的第二直线距离，将当前检测段的每个三维轮廓点的第二直线距离分别与其对应的上限半径和下限半径进行比对，得到当前检测段的第二子质检信息。

8.根据权利要求3所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述得到第三质检信息的步骤包括：

获取内锥轮廓，所述内锥轮廓由多个样点构成；

根据所述内锥轮廓识别出所述种植体的顶端点和中轴线，以种植体的顶端点为原点，以种植体的中轴线为X轴，建立第二二维坐标系；

计算在第二二维坐标系下所有样点的坐标信息，并根据所有样点的坐标信息依次筛选出第一样点、第二样点、第三样点和第四样点；

其中，所述第一样点和所述第二样点沿着所述种植体的中轴线呈轴对称，所述第三样点和所述第四样点沿着所述种植体的中轴线呈轴对称，所述第二样点和所述第四样点的纵坐标均为负值，所述第一样点的横坐标为所有样点中的横坐标的最大值，所述第四样点的纵坐标的绝对值为所有样点中的纵坐标的最小值；

根据所述第一样点、所述第二样点、所述第三样点和所述第四样点的坐标信息，计算得到所述种植体的内锥的外径参数、锥度参数和粗糙度参数，即所述种植体的内锥结构参数，之后对所述内锥结构参数进行分析，得到第三质检信息。

9.根据权利要求8所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述种植体的内锥的外径参数和锥度参数的计算步骤包括：

基于所述第一样点和所述第三样点进行直线拟合，生成第三拟合直线，并基于所述第二样点和所述第四样点进行直线拟合，生成第四拟合直线；

根据所述第三拟合直线和所述第四拟合直线的斜率，计算得到所述种植体的内锥的锥度参数；

基于所述第一样点和所述第二样点的坐标信息，计算得到所述第一样点和所述第二样点的直线距离并将其作为所述种植体的内锥的外径参数。

10.根据权利要求9所述的一种种植体的结构扫描检测方法，其特征在于，所述种植体的内锥的粗糙度参数的计算步骤包括：

根据所述第一样点和所述第三样点，从所有样点中筛选出纵坐标值位于第一样点范围内的样点，计算筛选出的每个样点与所述第三拟合直线之间的直线距离；

从筛选出的所有样点的直线距离中找寻第一最大直线距离和第一最小直线距离，计算所述第一最大直线距离与所述第一最小直线距离的差值并将其作为所述种植体的内锥的粗糙度参数；

或者，根据所述第二样点和所述第四样点，从所有样点中筛选出纵坐标值位于第二样点范围内的样点，计算出筛选出的每个样点与所述第四拟合直线之间的直线距离；

从筛选出的所有样点的直线距离中找寻第二最大直线距离和第二最小直线距离，计算所述第二最大直线距离与所述第二最小直线距离的差值并将其作为所述种植体的内锥的粗糙度参数；

其中，所述第一样点范围的值域为，/>为第三样点的纵坐标值，/>为第一点样的纵坐标值，所述第二样点范围的值域为/>，/>为第二样点的纵坐标值，/>为第四样点的纵坐标值。