Page 26 - 《中国医疗器械杂志》2026年第2期

Chinese Journal of Medical Instrumentation 2026年 第50卷 第2期

医 疗 机 器 人

式中：u、v为标记点的2D像素坐标值；Z 为标记点 遗腰痛等引起的腰痛。
c
的深度信息；K是相机的内参矩阵，代入即可得到 智能化艾灸机器人系统的临床操作流程以机器
标记点在相机坐标系下的3D坐标矩阵P 。 人为核心、医师为辅，患者取俯卧位，腰部施灸区
C
采用张正友标定法 对系统进行手眼标定，标 域向上。医师根据周氏灸法取穴原则，确定肾俞、
[12]
定目标是求解摄像机坐标系{C}与机械臂末端坐标 腰阳关、关元、气海等关键穴位，并使用黑色X标
系{E}之间的变换矩阵，即手眼关系矩阵X： 记贴进行定位。医师通过触控显示屏启动视觉识别
[ ] 系统。固定在机械臂末端的RGB-D相机自动扫描
R x t x
X = (19)
0 1 患者腰部区域，识别并捕捉所有标记点，实时将穴
式中：R 是旋转矩阵；t 是平移向量。 位坐标显示在软件界面上。医师可逐一确认或调整
x
x
具体标定步骤为将相机固定在机械臂末端，标 系统自动识别的穴位坐标。随后，为每个穴位设置
定板固定在环境中，确保机械臂运动时始终在相机 个性化的艾灸计划，包括艾灸时长设置为20 min、
视野内；然后控制机械臂末端移动至少15组不同位 艾灸温度设置为(48±2) ℃，以及悬停灸和雀啄灸
姿，且包含非共面旋转，在每个位姿下记录机器人 手法 。
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末端位姿和拍摄到的标定板图片并保存。将记录下 图9所示为智能化艾灸机器人模拟治疗腰痛的
的结果代入Python标定程序即可得到R 、t ，随即 工作场景。计划生成后，医师点击“开始艾灸”按
x
x
得到手眼关系矩阵： 钮，机械臂即按照预设路径自动运行。系统界面实
 
 0.96 0.19 0.20 −0.09  时显示当前灸疗的穴位、剩余时间、灸温和灸距数
 
 
 −0.21 0.98 0.05 

 0.40   据。医师可通过界面上的“微调”按钮，随时根据
 
X =     (20)
 −0.09 0.09 0.98 0.06  

  患者的主观热感反馈，对机械臂的悬停高度进行调
 
0 0 0 1
整。在整个过程中，排烟系统持续工作，机械臂亦
基于标记点在相机坐标系下的3D坐标和手眼
会按计划自动间歇性执行清灰操作。
关系矩阵X，可得标记点在机械臂基坐标系下的三

维坐标P ：
E
[ ]
P C
P E = T E × X × (21)
1
式中：T 为机械臂末端位姿。至此得到了多穴位标
E
记点在机械臂基坐标系下的3D坐标P 。
E
为确保本文所提出的视觉识别与定位算法在真
实临床环境中的可靠性与实用性，现测试不同外部 (a) 艾灸模拟实验
(a) Moxibustion simulation experiment
环境干扰及不同体表条件下的识别率。在实验室环
境下，使用可调光源模拟正常光照、弱光环境和强
光环境，选取具有不同皮肤特征的志愿者体表区域
进行测试，包括不同肤色、有少量毛发、存在皮肤
褶皱或轻微瘢痕的情况。在各种条件下，使用相同
的X形标记点进行重复识别实验，在识别阈值滑块
调整下，标记点识别成功率为98%以上，处理单帧
图像平均耗时50 ms，测试结果表明本识别算法具
(b) X形标记中心点识别
有良好的鲁棒性和实时性。 (b) Recognition of X-mark center point
4 艾灸机器人治疗腰痛的应用 图9 智能化艾灸机器人工作场景
Fig.9 Operational scenario of the intelligent moxibustion robot
在传统中医艾灸理论中，周楣声教授提出“通 单次计划完成后或由医师手动结束，机械臂会
则不病，病则不通”的发病观，认为腰痛的病因病 自动移开并返回待机位，准备下一次治疗。所有治
机总责于不通，即通则不痛，痛则不通。艾灸疗法 疗数据（如各穴位实际灸温、操作时间等），均由
可适用于慢性腰肌劳损、腰椎间盘突出症、腰麻后 系统自动记录，可供后续分析与病历归档。

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