基于边缘检测的图像分割的超声诊断机器人控制系统设计.pdf

本文主要介绍了一种基于边缘检测的图像分割技术在超声诊断机器人控制系统中的应用设计。传统的超声诊断系统在嵌入信息后，由于较高的峰值信噪比，导致图像分割结果与实际效果存在较大差距，进而影响了控制系统的诊断精度。为解决这一问题，作者王可庆提出了一个新颖的控制设计方案。 在硬件结构方面，该控制系统采用STM32F103C8T6单片机作为核心控制器，配合3MC58型号的步进电机驱动器，通过精确控制脉冲个数来实现更准确的定位。这种设计使得机器人在进行超声诊断时能够更精确地移动和定位，从而提高诊断的准确性。 在软件设计上，文章重点强调了图像边缘检测和图像分割技术。通过对图像边缘特征的检测，可以提高图像分割的精度和准确度，有助于诊断机器人识别和分析超声图像中的关键信息。这一技术的应用使得机器人在处理复杂或模糊的超声图像时，能够更有效地提取有用信息，增强其诊断功能。 为了验证新系统的效果，作者进行了实验分析，比较了在不同嵌入率下新旧系统的峰值信噪比。实验结果显示，即使在峰值信噪比较高的情况下，新系统仍能保持图像分割结果与实际效果的一致性。在0.8bpp的嵌入率下，新系统的图像分割处理效果平均达到89%，超声诊断准确率平均为88.6%，这充分证明了新设计的控制系统的优越性能。 这一研究成果对于医学、航空航天以及军事等领域具有重要的实用价值。在医学领域，高精度的超声诊断可以帮助医生更准确地识别疾病；在航空航天和军事领域，精确的图像处理和控制技术可以用于远程诊断或监测任务，提升设备的智能化水平。 基于边缘检测的图像分割技术在超声诊断机器人控制系统中的应用，有效解决了传统系统因峰值信噪比高而导致的诊断不准确问题，提高了控制系统的整体性能。这一创新设计不仅提升了超声诊断的准确率，也为相关领域的设备开发提供了新的思路和技术支持。