Medico-grade di destinazione sterilizzabile per fetoscope ottico Distortion calibrazione Fluid-immersi

La sabbiatura è un passo importante nel processo di fabbricazione in quanto la superficie del metallo grezzo riflette la luce visibile dell'endoscopio, rendendo impossibile per i cerchi da rilevare. È difficile distinguere i cerchi anche ad occhio nudo (vedi Figura 5). Si noti che la superficie del bersaglio mostrata era già incisa con un laser. Tuttavia, ciò non diminuisce la riflessione della luce.

Figura 5: calibrazione senza sabbiatura applicata. Come si vede dalla vista dell'endoscopio sulla sinistra, il riflesso dalla luce dell'endoscopio sulla superficie del materiale rende difficile anche per occhio nudo per distinguere i cerchi (c'è un cerchio appena a est del grande riflessione). Si noti che la superficie di tale obiettivo (cioè, il "bianco") è stato già attaccato, ma questo non è utile in assenza di sabbiatura. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Prima del profilo di mordenzatura, è anche importante per incidere la superficie dell'intero campione. Ciò è necessario perché la superficie sabbiata ha molte riflessioni speculari (vedere Figura 6), che interferiscono con riconoscimento di regioni.

Figura 6: superficie sabbiata senza incisione. Anche se non è di primo piano come la superficie del metallo grezzo, le relativamente piccole riflessioni speculari (alcuni dei quali sono evidenziati con frecce gialle) sono ancora sufficienti per impedire il rilevamento blob da riuscire, in modo che nessuno di taratura possono essere eseguite con questo obiettivo.Arget = "_ blank"> Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Applicando il laser a diverse velocità dà diversi colori di sfondo. Il colore di sfondo gioca un ruolo significativo nel contrasto tra i cerchi e lo sfondo. Quindi, è importante per determinare il colore di sfondo ottimale. A tal fine, un piatto con cerchi inciso contro un insieme di diverse provenienze stato creato (vedi Figura 7). Gli sfondi sono stati testati utilizzando il modulo di rilevamento caratteristica di OpenCV ^23, che viene utilizzato nel modulo di calibrazione fotocamera OpenCV ^17. In questo lavoro, l'obiettivo è stato fatto di acciaio inossidabile, in quanto è il materiale più comune e affidabile utilizzato in cliniche per dispositivi medici. Questo materiale è liberamente disponibile, non costoso, robusto e facile da sterilizzare. Altri materiali possono potenzialmente essere utilizzati per la calibrazione, come ad esempio alluminio o iodato metalli, ma questo è il scope del lavoro futuro.

Figura 7: Piastra in acciaio inox con una tavolozza di diversi colori di sfondo incise con il laser. Esperimenti pratici sono stati condotti in combinazione con il modulo di rilevamento funzione OpenCV per determinare quale colore di sfondo fornisce il risultato ottimale in termini di blob-to-contrasto di fondo ^23. La vista endoscopio a sinistra mostra la piastra. I colori di sfondo moderati (cioè, quelle altre che le scuri e più chiari quelli) in questa palette resa migliore riconoscimento di regioni. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Uno dei vantaggi di questo lavoro è che l'esecuzione di una calibrazione usando la porta fabbricato prende 2-3 min. La maggior parte dello sforzo goES a stabilizzare manualmente l'endoscopio per ottenere una vista decente del motivo di calibrazione. Usando un supporto endoscopio fuoriserie potrebbe eliminare la necessità di stabilizzazione manuale, che a sua volta potrebbe ridurre significativamente i tempi di calibrazione.

Video 1: Video che mostra come ottica di calibrazione distorsione può essere eseguita utilizzando il target di calibrazione sviluppato in collaborazione con la software endocal. Clicca qui per visualizzare questo video. (Tasto destro del mouse per scaricare).

Un vantaggio del nostro lavoro rispetto al lavoro di Wengert et al. ¹⁵ è che il modulo di calibrazione fotocamera OpenCV ¹⁷ può essere utilizzato come è per la calibrazione, senza richiedere alcuna modifica o personalizzata paramezazione. Perché OpenCV è un pacchetto software ben consolidata e ben curato ed è molto popolare nella comunità visione artificiale, utilizzando elimina la necessità per la scrittura e il mantenimento di software personalizzato. Per comodità del lettore, un'applicazione GUI compatta è previsto ^16, che il lettore può facilmente installare e utilizzare per testare nuovi target di calibrazione. Uno svantaggio del nostro metodo rispetto a Wengert et al. ¹⁵ è che il loro metodo è più robusto per occlusioni del modello, in quanto non richiede il rilevamento di tutti i blob.

Inizialmente, un target di calibrazione con un motivo a scacchi è stato fabbricato per questo lavoro. Tuttavia, questo tipo di calibrazione è rivelata inadatta in esperimenti a causa della difficoltà di rilevare gli angoli dei quadrati scacchiera. Rilevamento d'angolo si basa su binarizzazione immagine istogramma-based (vedere il codice sorgente OpenCV ^24). Questo impsi trova la necessità di un chiaro contrasto cromatico tra i chiari e scuri piazze, che non poteva essere garantita con il nostro schema a scacchiera, in parte a causa dei riflessi speculari, come quelli illustrati nella Figura 6. Tali riflessioni speculari sono presenti anche dopo sfondo incisione; tuttavia, la rilevazione dei cerchi sembra essere meno sensibili a questo inconveniente.

Nella configurazione attuale, solo una vista perpendicolari del profilo di calibrazione consentono il rilevamento blob di successo. Ciò è dovuto alle riflessioni speculari dalla superficie del bersaglio ostacolando riconoscimento di regioni ad angoli obliqui. Siamo lavorando per migliorare ulteriormente il bersaglio in modo da consentire l'acquisizione di vista ad una più ampia gamma di angoli, che potrebbero migliorare la qualità di calibrature effettuate ^20.

In tempo reale placentare mosaicing conduttura precedentemente proposto ^11, il calcolo del transformazione che mappa coppie di immagini si basa sul rilevamento e il raggruppamento delle caratteristiche di successo. distorsioni ottiche, invece, provocano un gruppo di caratteristiche con una geometria rigida appaia diversa attraverso immagini. Di conseguenza, questa differenza comporta imprecisioni nelle trasformazioni calcolati, che provocano derive dei mosaici immagine risultanti. Perché le distorsioni ottiche più importanti sono presenti verso i bordi, immagini endoscopiche sono attualmente tagliate per le loro regioni più interne. Una buona correzione per le distorsioni ottiche potrebbe potenzialmente consentire l'incorporazione di una parte più grande di ogni immagine nel processo di mosaicatura. Il vantaggio di questo metodo è duplice. Innanzitutto, aumenterebbe il numero di caratteristiche rilevate in ogni immagine, migliorando potenzialmente il calcolo delle trasformazioni di immagine. In secondo luogo, permetterebbe l'intera superficie anatomica bersaglio essere ricostruito in un tempo più breve.