CN117168661B - 基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法及装置，涉及压力检测技术领域，首先拍摄智能医疗床垫上任一通孔在初始状态下的图片；然后拍摄通孔在不同受力状态下的图片并获取通孔受到的不同的力；再对各初始状态下的图片和各受力状态下的图片依次进行灰度化处理、阈值反二值化处理和边缘轮廓识别，得到若干个初始状态下的轮廓图和若干个受力状态下的轮廓图；再计算形态变化特征，并进行拟合，得到转换函数；最后基于实时受力图片和转换函数得到实时压力矩阵，并进行插值处理得到压力分布数据。本发明对拍摄的图像进行处理后反向推导各个通孔处的受力情况，实现压力分布检测，避免因传感器电路耦合，在局部破损时导致的整体失效。
Description
技术领域
本发明涉及压力检测技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法及装置。
背景技术
现有的智能医疗床垫压力分布检测主要依靠电阻式、电容式或光纤式压力传感器实现，在设定尺寸的智能医疗床垫内大面积铺设压力传感器，通过串联、并联、分布式等方法将传感器组合成传感系统，设计硬件检测电路将传感器检测所得的信号转化成压力数据，搭建压力分布检测系统。此类检测方案传感器数量与检测点位数量一一对应，需要大量布置传感器。其次，传感器在电路上的耦合关系会导致在个别传感器失灵的情况下，导致同一支路失效。因此，此类检测系统成本较高，不易维护，并未得到广泛应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法及装置，借助摄像头作为传感检测元件，对智能医疗床垫进行设计，利用机器视觉检测算法，在机械结构的协同作用下，实现传感检测模块复用，有效减少传感器数量，利用机器视觉算法，将受力单元的形变特征转换成受力情况。
一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，所述智能医疗床垫上阵列分布若干个贯穿所述智能医疗床垫的通孔；所述监测方法包括：
S1，拍摄任一通孔在初始状态下的图片；自下向上基于透视视角对所述通孔进行拍摄，图片包括所述通孔的上表面和下表面；
S2，拍摄所选的所述通孔在受力状态下的图片并获取所选的所述通孔受到的力；
S3，改变通孔的受力状态，并重复执行S1-S2，得到若干个初始状态下的图片、若干个受力状态下的图片和若干个受到的力；
S4，对各初始状态下的图片和各受力状态下的图片进行灰度化处理，得到若干个初始状态下的灰度图和若干个受力状态下的灰度图；
S5，对各初始状态下的灰度图和各受力状态下的灰度图进行阈值反二值化处理，得到若干个初始状态下的二值图和若干个受力状态下的二值图；
S6，对各初始状态下的二值图和各受力状态下的二值图进行边缘轮廓识别，得到若干个初始状态下的轮廓图和若干个受力状态下的轮廓图；
S7，基于初始状态下的轮廓图与受力状态下的轮廓图之间的对应关系，得到若干个形态变化特征；
S8，基于形态变化特征和受到的力之间的对应关系进行拟合，得到转换函数；
S9，获取实时受力图片，基于所述实时受力图片和所述转换函数实时得到压力矩阵，对所述压力矩阵进行插值处理得到最终压力分布数据。
优选地，灰度化处理公示如下：
GRAY(i,j)＝a*R(i,j)+b*G(i,j)+c*B(i,j)；
式中：GRAY(i，j)为图片中(i，j)像素点灰度化后的灰度值，R(i，j)为图片中(i，j)像素点的R通道值，G(i，j)为图片中(i，j)像素点的G通道值，B(i，j)为图片中(i，j)像素点的B通道值，a为R通道权重系数，b为G通道权重系数，c为B通道权重系数。
优选地，所述形态变化特征包括面积变化特征值和质心偏移特征值；所述质心偏移特征值包括x轴方向偏移值和y轴方向偏移值；通孔受到的力包括正向力、x轴方向力和y轴方向力，基于各面积变化特征值和与其对应的正向力进行拟合得到正向力转换函数，基于各x轴方向偏移值和与其对应的x轴方向力进行拟合得到x轴方向力转换函数，基于各y轴方向偏移值和与其对应的y轴方向力进行拟合得到y轴方向力转换函数；所述转换函数包括所述正向力转换函数、所述x轴方向力转换函数和所述y轴方向力转换函数。
优选地，所述正向力转换函数如下式：
所述x轴方向力转换函数如下式：
所述y轴方向力转换函数如下式：
式中：Fp为正向力，ΔS为面积变化特征值，Fx为x轴方向力，Δx为x轴方向偏移值，Fy为y轴方向力，Δy为y轴方向偏移值，Ai为正向力权重系数值，Bi为x轴方向力权重系数值，Ci为y轴方向力权重系数值。
优选地，所述对所述压力矩阵进行插值处理得到最终压力分布数据，具体为：
采用最小二乘法对所述压力矩阵的每一行进行拟合，得到每一行的拟合函数，基于每一行的拟合函数对所述压力矩阵的每一行进行插值处理，得到行插值压力矩阵；
对所述行插值压力矩阵的每一列进行拟合，得到每一列的拟合函数，基于每一列的拟合函数对所述行插值压力矩阵的每一列进行插值处理，得到所述最终压力分布数据。
本发明还提供了一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，所述监测装置包括：支撑模块、传动模块、图像采集模块和上位机；
所述支撑模块为空心基架，所述传动模块设置在在所述空心基架的下表面上；所述空心基架的下表面和四个侧面均设置有遮光板；
所述智能医疗床垫设置在所述空心基架的上表面上；所述智能医疗床垫受力产生形变；所述智能医疗床垫上阵列分布若干个个贯穿所述智能医疗床垫的通孔；
所述图像采集模块设置在所述传动模块上，所述传动模块运动带动所述图像采集模块运动，以使所述图像采集模块对各所述通孔进行拍摄，得到所述通孔在初始状态下的图片或受力状态下的图片；
所述上位机用于基于上述的监测方法控制所述传动模块和所述图像采集模块得到所述智能医疗床垫的最终压力分布数据。
优选地，所述空心基架的上表面上设置有透明板，所述智能医疗床垫设置在所述透明板上。
优选地，所述智能医疗床垫上还设置有柔性织物。
优选地，所述空心基架的水平剖面为长方形，所述空心基架的下表面的四个边按照顺时针方向分别定义为第一边、第二边、第三边和第四边；定义所述第二边和所述第四边的方向为x轴方向，定义所述第一边和所述第三边的方向为y轴方向；
所述传动模块包括第一丝杆轴承、第二丝杆轴承、丝杆、丝杆滑块、联轴器、电机和安装座；
所述第二丝杆轴承设置在所述第四边上、所述第一丝杆轴承设置在所述第二边上，所述安装座与所述第二边固定且与所述第二边处于同一平面；
所述电机固定在所述安装座上，所述联轴器的第一端与所述电机的输出轴连接，所述丝杆的第一端与所述第一丝杆轴承转动连接且穿过所述第一丝杆轴承与所述联轴器的第二端连接，所述丝杆的第二端与所述第二丝杆轴承转动连接；所述丝杆滑块套接在所述丝杆上且与所述丝杆螺纹连接；所述电机与所述上位机连接。
优选地，所述图像采集模块包括安装板、PCB电路板、若干个摄像头和若干个LED灯；所述第一边上设置有第一导轨，所述第三边上设置有第二导轨；
所述安装板固定设置在所述丝杆滑块上，所述PCB电路板设置在所述安装板上，若干个所述LED灯均匀设置在所述PCB电路板上且均与所述PCB电路板电连接和通信连接；所述PCB电路板与所述上位机电连接和通信连接；所述安装板的第一端通过第一滑块与所述第一导轨滑动连接，所述安装板的第二端通过第二滑块与所述第二导轨滑动连接；
若干个所述摄像头均匀分布在所述PCB电路板上且均与所述PCB电路板电连接和通信连接。
本发明的效果如下：
1)本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，图像采集模块在传动模块的作用下发生平移运动，可拍摄多行通孔处的图像信息，反向推导检测区域内的受力情况，同时获取垂直方向所受压力和水平方向的横向力，实现摄像头复用，减少传感器数量，降低成本。
2)本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，图像采集模块为模块化结构，结构简单，各个单元损坏后只需进行简单替换即可恢复原有功能。
3)本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，以机器视觉的方法，对拍摄的图像进行处理后反向推导各个通孔处的受力情况，实现压力分布检测，避免因传感器电路耦合，在局部破损时导致的整体失效。
附图说明
图1是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法流程图；
图2是本发明摄像头拍摄视角示意图；
图3是本发明通孔受力形变示意图；
图4是本发明图片处理过程示意图；
图5是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置结构示意图；
图6是本发明支撑模块结构示意图；
图7是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置侧向结构示意图；
图8是本发明传动模块结构示意图；
图9是本发明图像采集模块结构示意图；
图10是本发明压力矩阵和压力分布云图示意图。
图中：1、智能医疗床垫；2、支撑模块；3、传动模块；4、图像采集模块；5、行程开关；11、透明板；12、柔性织物；13、通孔；21、空心基架；22、第一边；23、第二边；24、第三边；25、第四边；26、第一导轨；27、第二导轨；28、遮光板；31、第一丝杆轴承；32、第二丝杆轴承；33、丝杆；34、丝杆滑块；35、联轴器；36、电机；37、安装座；41、安装板；42、PCB电路板；43、摄像头；44、LED灯；45、第一滑块；46、第二滑块。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
图5是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置结构示意图，图7是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置侧向结构示意图。如图5和图7所示，本发明提供了一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，监测装置包括：支撑模块2、传动模块3、图像采集模块4和上位机(图中未示出)。
支撑模块2为空心基架21，传动模块3设置在在空心基架21的下表面上；空心基架21的下表面和四个侧面均设置有遮光板。
智能医疗床垫1设置在空心基架21的上表面上；智能医疗床垫1受力产生形变；智能医疗床垫1上阵列分布若干个个贯穿智能医疗床垫1的通孔13。通孔13的水平剖面的形状为圆形、长方形和多边形中任意一者，本实施例中，通孔13的水平剖面的形状采用圆形。
图像采集模块4设置在传动模块3上，传动模块3运动带动图像采集模块4运动，以使图像采集模块4对各通孔13进行拍摄，得到通孔13在初始状态下的图片或受力状态下的图片。
上位机用于控制传动模块3和图像采集模块4得到智能医疗床垫1的最终压力分布数据。
空心基架21的下表面和四个侧面均设置有遮光板28，以防止外界光线产生的干扰。
空心基架21的上表面上设置有透明板11，智能医疗床垫1设置在透明板11上，智能医疗床垫1上设置有柔性织物12。
具体地，传动模块3只需能实现相关功能即可，并不对传动模块3的具体结构进行限制，下述给出一个传动模块3的具体结构示例：
如图6所示，空心基架21的水平剖面为长方形，空心基架21下表面的四个边按照顺时针方向分别定义为第一边22、第二边23、第三边24和第四边25；定义第二边23和第四边25的方向为x轴方向，定义第一边22和第三边24的方向为y轴方向。第一边22上设置有第一导轨26，第三边24上设置有第二导轨27。
如图8所述，传动模块3包括第一丝杆轴承31、第二丝杆轴承32、丝杆33、丝杆滑块34、联轴器35、电机36和安装座37。
第二丝杆轴承32设置在第四边25上、第一丝杆轴承31设置在第二边23上，安装座37与第二边23固定且与第二边23处于同一平面。
电机36固定在安装座37上，联轴器35的第一端与电机36的输出轴连接，丝杆33的第一端与第一丝杆轴承31转动连接且穿过第一丝杆轴承31与联轴器35的第二端连接，丝杆33的第二端与第二丝杆轴承32转动连接；丝杆滑块34套接在丝杆33上且与丝杆33螺纹连接；电机36与上位机连接。可选地，空心基架21上还设置有行程开关5，行程开关5用于手动控制电机36转动。
智能医疗床垫1受力产生形变；智能医疗床垫1上阵列分布P×Q个贯穿智能医疗床垫1的通孔13；P为x轴方向上通孔13的数量，Q为y轴方向上通孔13的数量，P和Q均为大于1的正整数。
进一步地，图像采集模块4只需能实现相关功能即可，并不对图像采集模块4的具体结构进行限制，下述给出一个图像采集模块4的具体结构示例：
如图9所示，图像采集模块4包括安装板41、PCB电路板42、P个摄像头43和若干个LED灯44。
安装板41固定设置在丝杆滑块34上，PCB电路板42设置在安装板41上，若干个LED灯44均匀设置在PCB电路板42上且均与PCB电路板42电连接和通信连接；PCB电路板42与上位机电连接和通信连接；安装板41的第一端通过第一滑块45与第一导轨26滑动连接，安装板41的第二端通过第二滑块46与第二导轨27滑动连接。
P个摄像头43直线分布在PCB电路板42上且均与PCB电路板42电连接和通信连接；P个摄像头43与x轴方向上的一排P个通孔13一一对应。
本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置原理如下：
上位机驱动电机36复位到初始位置并控制各LED灯44开始工作，此时上位机控制各摄像头43进行拍摄，得到x轴方向上第一排中每个通孔13的图片，然后上位机驱动电机36转动，电机36转动带动丝杆33转动，丝杆33转动带动图像采集模块4在y轴方向上移动，待图像采集模块4在y轴方向上移动设定距离后，上位机驱动电机36停止转动，此时上位机控制各摄像头43进行拍摄，得到x轴方向上第二排中每个通孔13的图片，以此类推，直至得到每一排中每个通孔13的图片，上位机基于每个通孔13的图片采用下述方法进行反向推到得到每个通孔13处收到的压力，并进行插值得到最终的压力分布数据。
图1是本发明基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法流程图。如图1所示，本发明提供了一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，监测方法基于上述的监测装置实现，监测方法包括：
S1，基于摄像头拍摄任一通孔在初始状态下的图片。如图2所示，摄像头自下向上基于透视视角对通孔进行拍摄，图片包括通孔的上表面S1和下表面S3。
S2，基于摄像头拍摄所选的通孔在受力状态下的图片，基于压力传感器获取所选的通孔受到的力。如图3所示，通孔在受力产生形变，通孔的上表面S1发生位移，由初始位置P1移动到形变后位置P2。图3中，B1表示通孔的下表面轮廓，B2表示通孔变形前的上表面轮廓，B3表示通孔变形后的上表面轮廓。
S3，改变通孔的受力状态，并重复执行S1-S2，得到若干个初始状态下的图片、若干个受力状态下的图片和若干个受到的力。本实施例中，通孔受到的力包括正向力、x轴方向力和y轴方向力。
S4，对各初始状态下的图片和各受力状态下的图片进行灰度化处理，得到若干个初始状态下的灰度图和若干个受力状态下的灰度图。
对拍摄所得的彩色RGB图片进行初次处理，通孔的上表面S1与通孔的上表面S2为同一材质且颜色相近，通孔的上表面S2与通孔的上表面S3覆盖的柔性织物存在明显色差，对拍摄所得的彩色RGB图片进行灰度化处理，弱化通孔的下表面轮廓的特征，采用平均加权的形式对图片三个颜色通道对应的R、G、B值进行加权平均，将彩色图像进行灰度化处理，使拍摄所得的图像由三通道转换成单通道，如图4(a)和图4(b)所示。灰度化处理公示如下：
GRAY(i,j)＝a*R(i,j)+b*G(i,j)+c*B(i,j)；
式中：GRAY(i，j)为图片中(i，j)像素点灰度化后的灰度值，R(i，j)为图片中(i，j)像素点的R通道值，G(i，j)为图片中(i，j)像素点的G通道值，B(i，j)为图片中(i，j)像素点的B通道值，a为R通道权重系数，b为G通道权重系数，c为B通道权重系数。
权重系数a、b、c可根据拍摄环境、智能医疗床垫材料颜色、柔性织物颜色进行调整，从而弱化通孔的下表面轮廓B1的特征，强化通孔变形前的上表面轮廓B2的特征。
S5，对各初始状态下的灰度图和各受力状态下的灰度图进行阈值反二值化处理，得到若干个初始状态下的二值图和若干个受力状态下的二值图。
对灰度图进行二次处理，采用阈值反二值化的方式，进行像素转换，将灰度值大于设定阈值的像素点置零，将灰度值小于或等于设定阈值的像素点置为255，经过阈值反二值化处理后的图片，用B4表示通孔变形前的上表面轮廓，通孔变形前的上表面轮廓进一步强化，如图4(b)和图4(c)所示。阈值反二值化公式如下：
式中：THRESH(i，j)表示图片中(i，j)像素点阈值反二值化后的像素值，阈值thresh可根据拍摄环境、智能医疗床垫材料颜色、柔性织物颜色而调整，从而进一步强化通孔变形前的上表面轮廓的特征。
只受到正向力作用下的二值图如图4(d)所示，不仅受到正向力，还受到侧向力的二值图如图4(e)所示，图4中，d1表示初始状态下通孔的上表面的直径，D表示通孔的下表面的直径，d2表示只受到正向力状态下通孔的上表面的直径，d3表示不仅受到正向力，还受到侧向力状态下通孔的上表面的短轴长度，B5表示通孔只受到正向力时的上表面在二值图中的轮廓，B6表示通孔不仅受到正向力，还受到侧向力时的上表面在二值图中的轮廓。
S6，对各初始状态下的二值图和各受力状态下的二值图进行边缘轮廓识别，得到若干个初始状态下的轮廓图和若干个受力状态下的轮廓图。
S7，基于初始状态下的轮廓图与受力状态下的轮廓图之间的对应关系，得到若干个形态变化特征。
优选地，形态变化特征包括面积变化特征值和质心偏移特征值；质心偏移特征值包括x轴方向偏移值和y轴方向偏移值。
S8，基于形态变化特征和受到的力之间的对应关系进行拟合，得到转换函数。
具体地，转换函数包括正向力转换函数、x轴方向力转换函数和y轴方向力转换函数。基于各面积变化特征值和与其对应的正向力进行拟合得到正向力转换函数，正向力转换函数如下式：
基于各x轴方向偏移值和与其对应的x轴方向力进行拟合得到x轴方向力转换函数，x轴方向力转换函数如下式：
基于各y轴方向偏移值和与其对应的y轴方向力进行拟合得到y轴方向力转换函数，y轴方向力转换函数如下式：
式中：Fp为正向力，ΔS为面积变化特征值，Fx为x轴方向力，Δx为x轴方向偏移值，Fy为y轴方向力，Δy为y轴方向偏移值，Ai为正向力权重系数值，Bi为x轴方向力权重系数值，Ci为y轴方向力权重系数值。
若x轴方向偏移值或y轴方向偏移值为0，则舍弃掉，不进行x轴方向力转换函数或y轴方向力转换函数拟合。
S9，基于监测装置和转换函数实时得到压力矩阵，对压力矩阵进行插值处理得到最终压力分布数据。
具体地，基于监测装置得到每个通孔处的形态变化特征，再结合转换函数，分别得到正向力、x轴方向力和y轴方向力，再将正向力、x轴方向力和y轴方向力进行合成计算，得到每个通孔处的总受力，继而得到压力矩阵，采用最小二乘法对压力矩阵的每一行进行拟合，得到每一行的拟合函数，基于每一行的拟合函数对压力矩阵的每一行进行插值处理，得到行插值压力矩阵。对行插值压力矩阵的每一列进行拟合，得到每一列的拟合函数，基于每一列的拟合函数对行插值压力矩阵的每一列进行插值处理，得到最终压力分布数据。
优选地，利用可视化软件对最终压力分布数据进行压力分布云图绘制，如图10所示。基于绘制的压力分布云图可进行睡姿识别、受压位置识别和受压时间计算。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，所述智能医疗床垫上阵列分布若干个贯穿所述智能医疗床垫的通孔；其特征在于，所述监测方法包括：
S1，拍摄任一通孔在初始状态下的图片；自下向上基于透视视角对所述通孔进行拍摄，图片包括所述通孔的上表面和下表面；
S2，拍摄所选的所述通孔在受力状态下的图片并获取所选的所述通孔受到的力；
S3，改变通孔的受力状态，并重复执行S1-S2，得到若干个初始状态下的图片、若干个受力状态下的图片和若干个受到的力；
S4，对各初始状态下的图片和各受力状态下的图片进行灰度化处理，得到若干个初始状态下的灰度图和若干个受力状态下的灰度图；
S5，对各初始状态下的灰度图和各受力状态下的灰度图进行阈值反二值化处理，得到若干个初始状态下的二值图和若干个受力状态下的二值图；
S6，对各初始状态下的二值图和各受力状态下的二值图进行边缘轮廓识别，得到若干个初始状态下的轮廓图和若干个受力状态下的轮廓图；
S7，基于初始状态下的轮廓图与受力状态下的轮廓图之间的对应关系，得到若干个形态变化特征；
S8，基于形态变化特征和受到的力之间的对应关系进行拟合，得到转换函数；
S9，获取实时受力图片，基于所述实时受力图片和所述转换函数实时得到压力矩阵，对所述压力矩阵进行插值处理得到最终压力分布数据。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，其特征在于，灰度化处理公式如下：
GRAY(i,j)＝a*R(i,j)+b*G(i,j)+c*B(i,j)；
式中：GRAY(i，j)为图片中(i，j)像素点灰度化后的灰度值，R(i，j)为图片中(i，j)像素点的R通道值，G(i，j)为图片中(i，j)像素点的G通道值，B(i，j)为图片中(i，j)像素点的B通道值，a为R通道权重系数，b为G通道权重系数，c为B通道权重系数。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，其特征在于，所述形态变化特征包括面积变化特征值和质心偏移特征值；所述质心偏移特征值包括x轴方向偏移值和y轴方向偏移值；通孔受到的力包括正向力、x轴方向力和y轴方向力，基于各面积变化特征值和与其对应的正向力进行拟合得到正向力转换函数，基于各x轴方向偏移值和与其对应的x轴方向力进行拟合得到x轴方向力转换函数，基于各y轴方向偏移值和与其对应的y轴方向力进行拟合得到y轴方向力转换函数；所述转换函数包括所述正向力转换函数、所述x轴方向力转换函数和所述y轴方向力转换函数。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，其特征在于，所述正向力转换函数如下式：
所述x轴方向力转换函数如下式：
所述y轴方向力转换函数如下式：
式中：Fp为正向力，ΔS为面积变化特征值，Fx为x轴方向力，Δx为x轴方向偏移值，Fy为y轴方向力，Δy为y轴方向偏移值，Ai为正向力权重系数值，Bi为x轴方向力权重系数值，Ci为y轴方向力权重系数值。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测方法，其特征在于，所述对所述压力矩阵进行插值处理得到最终压力分布数据，具体为：
采用最小二乘法对所述压力矩阵的每一行进行拟合，得到每一行的拟合函数，基于每一行的拟合函数对所述压力矩阵的每一行进行插值处理，得到行插值压力矩阵；
对所述行插值压力矩阵的每一列进行拟合，得到每一列的拟合函数，基于每一列的拟合函数对所述行插值压力矩阵的每一列进行插值处理，得到所述最终压力分布数据。
6.一种基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，其特征在于，所述监测装置包括：支撑模块、传动模块、图像采集模块和上位机；
所述支撑模块为空心基架，所述传动模块设置在在所述空心基架的下表面上；所述空心基架的下表面和四个侧面均设置有遮光板；
所述智能医疗床垫设置在所述空心基架的上表面上；所述智能医疗床垫受力产生形变；所述智能医疗床垫上阵列分布若干个个贯穿所述智能医疗床垫的通孔；
所述图像采集模块设置在所述传动模块上，所述传动模块运动带动所述图像采集模块运动，以使所述图像采集模块对各所述通孔进行拍摄，得到所述通孔在初始状态下的图片或受力状态下的图片；
所述上位机用于基于权利要求1-5任意一项所述的监测方法控制所述传动模块和所述图像采集模块得到所述智能医疗床垫的最终压力分布数据。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，其特征在于，所述空心基架的上表面上设置有透明板，所述智能医疗床垫设置在所述透明板上。
8.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，其特征在于，所述智能医疗床垫上还设置有柔性织物。
9.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，其特征在于，所述空心基架的水平剖面为长方形，所述空心基架的下表面的四个边按照顺时针方向分别定义为第一边、第二边、第三边和第四边；定义所述第二边和所述第四边的方向为x轴方向，定义所述第一边和所述第三边的方向为y轴方向；
所述传动模块包括第一丝杆轴承、第二丝杆轴承、丝杆、丝杆滑块、联轴器、电机和安装座；
所述第二丝杆轴承设置在所述第四边上、所述第一丝杆轴承设置在所述第二边上，所述安装座与所述第二边固定且与所述第二边处于同一平面；
所述电机固定在所述安装座上，所述联轴器的第一端与所述电机的输出轴连接，所述丝杆的第一端与所述第一丝杆轴承转动连接且穿过所述第一丝杆轴承与所述联轴器的第二端连接，所述丝杆的第二端与所述第二丝杆轴承转动连接；所述丝杆滑块套接在所述丝杆上且与所述丝杆螺纹连接；所述电机与所述上位机连接。
10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的智能医疗床垫压力分布监测装置，其特征在于，所述图像采集模块包括安装板、PCB电路板、若干个摄像头和若干个LED灯；所述第一边上设置有第一导轨，所述第三边上设置有第二导轨；
所述安装板固定设置在所述丝杆滑块上，所述PCB电路板设置在所述安装板上，若干个所述LED灯均匀设置在所述PCB电路板上且均与所述PCB电路板电连接和通信连接；所述PCB电路板与所述上位机电连接和通信连接；所述安装板的第一端通过第一滑块与所述第一导轨滑动连接，所述安装板的第二端通过第二滑块与所述第二导轨滑动连接；
若干个所述摄像头均匀分布在所述PCB电路板上且均与所述PCB电路板电连接和通信连接。
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