腦卒中手指康復訓練中視覺監控設備的設計

仇嘉慧 馬兆敏

（廣西科技大學電氣與信息工程學院，廣西 柳州 545000）

我國患腦血管病的群體正在年輕化，其中有大約60%以上的患者在發病后遺留有手部功能障礙[1]，因此要求對腦卒中患者的手指康復訓練的需求越來越大。而在目前的研究中對手部康復的研究主要是以智能機器人為主，以硬件對手部進行相應的康復訓練而缺乏了訓練監控的一個過程[2]。也就導致了在手康復訓練過程中，并不能了解到手指的訓練情況，康復訓練是否到位，是否每個手指都得到了足夠的訓練等。因此為實現腦卒中后病人手指的自動康復訓練，可考慮引入機器視覺開發手指康復監控設備。已有研究對手指姿勢的研究相對比較多[3-5]，但其準確性和精準度無法得到保證。在手指康復訓練上[6]，也有相應的算法研究。但這些研究沒有將手指康復過程監控作為目標。針對這一現象，可以考慮引入機器視覺技術進行手指康復訓練監控設備的開發。監控設備主要包括兩個部分：一是手指運動監控部分，二是康復運動控制部分。

1 手指運動監控部分

為更好的監控手指的康復運動，系統引入雙目攝像頭進行圖像采集。分別為上攝像頭和側攝像頭，上攝像頭主要用于識別康復動作的手指，而側攝像頭則是為了識別手指動作的位置。雙攝像頭同時拍攝，獲取同一時間兩個不同手指方位的手指圖像，當得到圖片后都進行圖像分割將手指部分和背景分割開，而且分割時只分割所需區域，將得到分割好的圖像后進行圖像二值化處理。側面的攝像機采集的圖像進行二值化處理后追蹤相應的像素點，通過特定的像素點得到手指動作情況。頂端的攝像機采集的圖像進行二值化處理后，與第一張無手指動作的圖像的二值圖相減，得到剩余的像素點的位置便是手指伸出的位置，通過查找相應像素點便可得出正在動作的是哪個手指。

對于手部的圖像分割來說，采用閾值分割的方法。圖像閾值分割是一種比較經典和常用的一種分割方法，其中閾值的確定是分割的關鍵一步，無論是閾值取得太大還是閾值過小都會直接影響分割效果，而且不同的分割閾值都會得到不同的分割結果，因此閾值的選擇是關鍵，第二就是每個像素點都應該要有對應的值，這個對應值就被稱之為特征值，其中提取這個特征值的方法就叫作特征提取。為此需要構造一個光源充足的背景單一的環境，并且在手上戴上純紅色手套，這就可以將手部與背景有一個非常明顯的對比。因此本研究就采用了閾值分割法，而且分割的特征就為紅色，直接提取紅色部分的點，即為所要分割的手的圖像。因為本實驗構造了良好的分割環境，因此分割效果也是有相應的保障的。

本實驗將整個實驗環境搭建好后，就對采集到的照片通過提取紅色為分割特征值，然后將有用區域的像素點進行相應統計，得到相應的分割閾值。選擇好相應的分割特征和閾值后，開始對這兩組圖像進行相應的圖像分割。分割結果見圖1 和圖2。

圖1 側面圖像分割

圖2 頂端圖像分割

2 康復運動控制部分

康復運動控制部分主要包括信號控制機構、機械結構、電源三大部分構成。

信號控制結構主要由超聲波傳感器和西門子logo 組成。利用超聲波傳感器將超聲波信號轉換成電信號，通過感應電磁鐵的位置狀況，再把信號傳給西門子logo 中，然后通過邏輯編程控制電磁鐵的通斷狀態從而實現手指的抬升訓練，而且西門子logo 是八輸入四輸出的結構，可以根據自己的需要進行外擴展端口，而且西門子logo 的編程可以通過梯形圖和邏輯圖兩種方式編程，這里采用的是邏輯圖編程（見圖3）。其中I1 為輸入，Q1和Q2 為輸出，因為超聲波感應到推桿位置時就會立即將信號傳給西門子logo 中，而西門子就會立即給信號給推桿動作，而推桿一動作超聲波傳感器就會立即沒有信號，由于此間的間隔時間過短，就會導致電磁鐵通電時間太短動力不足，因此應該在上面加一個斷電延時模塊，保證電磁鐵能正常工作。

圖3 邏輯控制圖

機械部分主要就是電磁鐵，電磁鐵有個特點就是通電就動作，什么時候斷電什么時候才恢復原狀，而且電磁鐵不能長期通電，不然很容易發燙甚至損壞。電磁鐵的行程由自己所需的推動的東西決定，而在這里選擇了行程為50mm 的電磁鐵，電磁鐵通過推動固定在指板下方的三角形木塊從而帶動指板上下運動，從而實現手指的抬升訓練。

電源給整個機構提供動力源，保證整個設備的正常運作。主要是根據設備所需的電源所確定，有24v 電源、36v 電源等，由于所用的電磁鐵需要的是24v 電源，因此所選的電源就是24v 電源。整個動力機構主要就是給電磁鐵、西門子logo 還有傳感器提供穩定的動力。

設備整體框架為木制結構，分為上下結構，底下是一個u 型木板，用于將電磁鐵固定與電源的放置，u 型木板上放置的是一塊平滑的木板，并在合適的位置利用合頁固定好小長方形板，作為支撐手指的木板，在小木板底下固定好一個小木塊，作為電磁鐵推動的目標，再通過木塊帶動手指運動。（見圖4）

圖4 實物圖

3 結論

通過雙目攝像頭對在康復訓練的手指在不同方位的圖像采集，將得到的圖像進行相應的圖像分割、圖像特征值提取等處理后是可以得到手指的動作狀態的。在成像上，采用雙目視覺，因此在視覺監控上比單目視覺更加全面，不僅可以得到手指抬升情況還可以得到在動作的手指是哪一個。

從目前的研究來看，對于腦卒中患者康復中，基本都是使用機器直接套在相應部位，很少與機器視覺搭配在一起，基本都是分為專門進行手指監控或者只做手指康復的設備儀器。而利用視覺的方式對手部抬升情況進行處理，可得出手指動作時它相應的動作手指和抬升情況。就探討手指康復和視覺監控相結合，當手指在進行康復時，要一直進行視覺監控，對手指的狀態和抬升情況進行分析，如果在未來的發展中視覺技術與設備相結合，通過當前手部位置進行相應的手指康復訓練，利用視覺技術監控腦卒中患者手部康復的狀態，可以對患者手部康復有一個實時情況的了解。