隨著中國社會老齡化加劇,有康復需求的人群大量增加。本課題利用機器視覺等人工智能技術,針對輕度認知障礙（Mild Cognitive Impairment,MCI）進行輔助康復。輕度認知障礙是一種認知障礙癥候群,已證明可以通過人為干預的方式進行一定程度的延緩和康復。但由于相關醫(yī)療資源的匱乏以及分布不均,患者的康復過程往往不及時不到位,缺乏持續(xù)性和有效性。針對此,本課題設計了一套基于機器視覺的輔助認知康復機器人系統(tǒng),用以提高MCI等疾病的康復效率。首先,基于韋氏成人智力量表（Wechsler Adult Intelligence Scale,WAIS）,確定輕度認知障礙康復中所針對的認知能力,并且選用積木拼圖康復策略作為主要康復方式,根據(jù)其過程進行輔助,初步設計了“一對多”的輔助康復模式。其次,針對系統(tǒng)中所用到的視覺部分,完成了目標檢測、圖像匹配以及參數(shù)提取等任務。利用傅里葉描述算子將圖像信息從時域轉(zhuǎn)化到頻域,并通過比對參考對象和待測對象的描述算子,完成目標檢測。之后提出了模長位移算法,利用圖像的復數(shù)域信息,在不需考慮圖像邊緣起始點的情況下,轉(zhuǎn)動目標圖形復數(shù)域中的所有模長分量來模擬旋轉(zhuǎn)變換... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

積木設計測試Fig1.1Blockdesigntest

3圖 1.2 健康人和阿爾茲海默癥患者的腦電波圖Electroencephalogram of the brain in healthy people and patients withAldisease

圖 1.3 大腦的退化和康復Fig 1.3 Degeneration and rehabilitation of brain（2）機器視覺國外研究現(xiàn)狀在人類通過感官獲取環(huán)境信息的過程中，80%是通過視覺，因此可知視覺是人智能不可或缺的一部分，其主要目的，是通過硬件和軟件算法的結(jié)合，實現(xiàn)包目標識別和圖像匹配等任務。針對目標識別，20 世紀 80 年代，傳感器信息融合法被提出。但該方法在復雜的光、電干擾環(huán)境中，目標識別精度、抗干擾能力工作可靠性都會降低[18]。隨后，一種基于模型（Model Based, MB）的方法被提，該方法提取了目標的特征，并用這些數(shù)據(jù)對目標的特征進行預測。然而，在方法的使用過程中，很難得到目標的精確幾何模型[19]。之后，學者們采用基于傳感器信息融合的方法進行目標識別[20]。近年來，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificialeural Network, ANN）與專家系統(tǒng)相結(jié)合的方法被用目標識別，并完成相應的特提取[21]。隨著視覺算法逐漸成熟，2005 年，Riesenhuber 和 Poggio 提出了層次[22]

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]六軸工業(yè)機器人的軌跡規(guī)劃與控制系統(tǒng)研究[D]. 宋金華.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[2]上下料機械手的運動學及動力學分析與仿真[D]. 邢婷婷.青島科技大學 2012
[3]冗余七自由度串并聯(lián)擬人手臂的設計研究[D]. 李洪波.河北工業(yè)大學 2003



本文編號：3441993