(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210613409.5 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 凯联医疗科技 （上海） 有限公司 地址 201400 上海市奉贤区环城北路5 39号 7号厂房 (72)发明人 侯景山　黄孝民　 (74)专利代理 机构 深圳市世通专利代理事务所 (普通合伙) 44475 专利代理师 孟玉美 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G16H 20/17(2018.01) (54)发明名称 一种基于光线折反射的气泡检测装置及气 泡检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于光线折反射的气泡 检测装置及气泡检测方法， 包括光源模组、 微距 摄像头以及图像处理与分析单元； 光源模组， 用 于照射输液管路， 由于传播介质密度发生变化， 光线存在折射、 反射、 聚焦及散射现象， 从而使管 壁和气泡边缘呈现出锐利明亮边界； 微距摄像头 用于接收软件指令实现输液管路的近距离拍摄 并将图像数据传输至数据分析及处理单元； 图像 处理与分析单元， 通过去色、 锐化、 边沿检测技术 手段管路图像进行分析和处理， 标记气泡部位、 统计气泡数量、 计算气泡大小， 并根据设定阈值 发出报警。 本发 明利用光线折射和反射进行气泡 检测， 检测精度高、 构造简单、 成本低廉、 稳定可 靠， 不仅能够检测气泡， 也能检测附着在管壁中 的微小液滴。 权利要求书2页 说明书6页 附图5页 CN 114897871 A 2022.08.12 CN 114897871 A 1.一种基于光线折反射的气泡检测装置， 其特征在于： 包括光源模组、 微距摄像头以及 图像处理与分析 单元； 其中， 光源模组， 用于照射输液管路， 当光线在管路、 药液及气泡间传播时， 由于传播介 质密度发生变化， 光线存在折射、 反射、 聚焦及散射现象， 从而使管壁和气泡边缘呈现出锐 利明亮的边界； 微距摄像头， 微距摄像头的信号输出端连接 图像处理与分析单元， 其采用具有自动调 焦功能的微距摄像头， 用于接收软件指令实现输液管路的近距离拍摄并将图像数据传输至 数据分析及处 理单元； 图像处理与分析单元， 通过去色、 锐化、 边沿检测技术手段管路图像进行分析和处理， 标记气泡部位、 统计气泡数量、 计算气泡大小， 并根据设定阈值发出报警。 2.一种基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： 利用权利要求1中的气泡检测装 置， 利用光源模组发出的光线照射到输液管路外壁并透射到药液中， 由于空气与管壁、 管壁 与药液、 药液与气泡介质属性不同， 具有较大的密度差， 光线在其中传播时存在多次折射和 反射； 介质间密度差越大， 光线在跨越介质边界时的折射角越大， 特定角度下两种介质中的 光线存在明显的亮度差， 从而形成明亮的可区分边界； 具体步骤如下： S1、 微距摄像头拍到的实时画面传送到后端图像处理与分析单元后， 图像处理单元首 先对图像进 行去色处理， 其算法是扫描图像， 针对图像中的每一个像素点的RGB值进 行灰度 处理； S2、 去色后的图片需要进一步进行锐化处理， 用于提高 图片的对比度， 提升图像识别准 确度； S3、 对图像进行去色和锐化处理后， 使用边沿检测算法对图像进一步处理和识别， 边沿 处理的目的是寻找气液固三相间的边界， 提高气泡的鉴别准确度； S4、 边沿检测完成后， 针对大气泡和微小气泡图形特征， 使用两种不同的方法检测管路 中的气泡， 大气泡检测方法使用径向色域法进行识别， 微小气泡使用模式匹配法进行判断； S5、 在识别出管路中存在的气泡后， 图像处理与分析单元能够及时发出报警， 并根据用 户设定进行自动处置， 极大 的降低了药液输注过程存在的风险， 降低人工检测强度和存在 的误判行为。 3.根据权利要求2所述的基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： S1中， 将彩色 图像转换为灰度图像的方法有两种： 第一种方法是令RGB三个分量的数值相等， 输出后便可以得到灰度图像； 第二种方法是将RGB转换为YCbCr格式， 将Y分量提取出来， YCbCr格式中的Y分量表示的 是图像的亮度， 所以只输出Y分量， 得到图像就是灰度图像， 利用RGB888转YCrCb计算公 式对 像素进行处 理： Y＝0.299R+0.587G+0.1 14B Cb＝0.568(B‑Y)+128＝ ‑0.172R‑0.339G+0.51 1B+128 Cr＝0.713(R ‑Y)+128＝0.51 1R‑0.428G‑0.083B+128。 4.根据权利要求1所述的基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： S2中， 锐化算权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114897871 A 2法依据拉普拉斯增强公式对图片像素进行处理， y(m， n)＝x(m， n)+λ*z(m， n)， 其中x(m， n)是 处理前图片， y(m， n)是锐化后， z(m， n)代表增强图像的边缘和细节(高频部分)， λ是增强因 子。 5.根据权利要求1所述的基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： S3中， 边沿检 测算法包括Robert算子、 Sobel算子、 Laplace算子、 右下边缘抽出算法、 prewitt算子、 Robinson算子、 Kirsc h算子以及Smo othed算子 。 6.根据权利要求1所述的基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： S4中， 径向色 域法是在垂 直管路方向上截取一小段管路图片进 行色域分析， 根据色谱内颜色分量分布和 连续性判断是否有气泡存在， 通过对选取区间内的像素进行垂直扫描， 当扫描线明暗连续 性中断时可以判断液体发生断流， 气泡体积＝连续扫描断流宽度*管路内截面积； 微小气泡识别的模式匹配法： 利用一个可变大小的视窗对图像进行矩形区域扫描， 并 对视窗内内容通过明暗亮度进 行区分， 以判断在该矩形区域内是否存在由 白像素所构成的 圆弧， 如果存在则断定为气泡并进 行标注， 设矩形边长为L， 则气泡体积大小利用V球＝4/3π r^3， 其中r＝ L/2。 7.根据权利要求1所述的基于光线折反射的气泡检测方法， 其特征在于： S4中， 微小气 泡识别的模式匹配法的具体步骤如下： 步骤一、 以矩形中心为圆心， 矩形区域内切圆记为P1， 半径为R 1； 步骤二、 以矩形中心为圆心， 半径为R2建立第二个圆， 记为P2， 其 中R1>R2， 其差值约 3‑4 个像素左右； 步骤三、 计算由P1和P2所包围区域内明暗像素的占比， 当明亮区域像素占比大于30％ 时， 判断该区域内存在气泡。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114897871 A 3