一种led无影灯照明系统中的智能调光控制器的制造方法

文档序号:8098029
一种led无影灯照明系统中的智能调光控制器的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种LED无影灯照明系统中的智能调光控制器,采用模糊视觉图像处理技术将手术视野的图像进行特征分析和处理,提取照明环境的亮度和色度信息,通过智能处理算法计算LED光源的电流控制参数,首先将手术视野的图像转换为数字图像信号,通过视频图像采集模块将该信号读取到系统内部,再由图像分析与处理模块将其进行解析,提取照度和色度分布信息,通过照度和色度特征提取模块提取相应的照度和色度特征向量,经模糊图像分割模块将遮挡物产生的阴影区域分割出来,再由模糊神经网络算出相应的LED光源的驱动电流值,发送给LED控制器调节相应LED的亮度,实现消除阴影、照度均匀和恒光控制的目的,实现自动调光控制,不需人工干预,完全消除阴影。
【专利说明】-种LED无影灯照明系统中的智能调光控制器

【技术领域】
[0001] 本发明涉及到灯光照明领域,尤其涉及一种LED无影灯照明系统中的智能调光控 制器。

【背景技术】
[0002]目前医院手术室所使用的无影灯大部分采用普通热光源(如白炽灯、卤钨灯等), 其光源发热量大、功率高、寿命短,且由于手术无影灯光效强、持续时间长,所以容易对医 生眼睛造成损害。此外,还有一种光源采用荧光发光,属于冷光源,该类光源能耗较低、亮 度大,但是色温选择单一、寿命与热光源差不多,而且光衰较大,且指向性不够,有较大局限 性。发光二级管LED(LightEmittingDiode,简写为LED)属于冷光源,因具有光照均匀、响 应迅速、超长寿命、绿色环保等优点,近年来广泛应用于手术无影灯,并将逐步替代传统光 源。
[0003] 手术无影灯是医院手术室必备的重要医疗设备之一,手术无影灯的光亮度及无影 度等性能的好坏直接关系到手术质量和病人健康。传统的无影灯多采用人工方式调节,这 种调节是操作者依据自身的舒适度人为调整的,光亮度的准确度难以保证,存在很大的局 限性,其光照位置及亮度能否得到准确、及时的调整将影响到手术的正常进行。另外手术 时,医生的身体、头、手和器械均会对手术部位造成遮挡,形成阴影,如果不及时消除就会影 响手术质量。现有的无影灯虽然配有亮度调节器,可进行亮度调节,但是,不能完全消除阴 影,只能减弱阴影的影响;同时,这种调节是通过操作者手动完成的,具有一定的模糊性,实 时性、精确性不够高,且容易造成手术环境污染,影响手术正常进行。目前,手术无影灯的实 时自动调光技术的报道尚不多见。随着全球医疗设备的数字化、信息化、智能化的发展,手 术无影灯的自动数字化调光技术正逐步成为一个研究热点。
[0004] 可见,目前现有的手术无影灯技术存在使用不方便,调节效果不理想等问题。本发 明的目的在于提供一种基于模糊逻辑的LED无影灯智能调光控制器,旨在解决现有的技术 中存在的使用不方便,调节效果不理想等问题。


【发明内容】

[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于模糊逻辑的LED无影灯智能调光控制 器,解决现有的技术中存在的使用不方便,调节效果不理想等问题的一种LED无影灯照明 系统中的智能调光控制器。
[0006] 为了解决上述技术问题,本发明提供了一种LED无影灯照明系统中的智能调光控 制器,本发明是实现医用无影灯调光控制的智能化处理,以达到自动调光的目的,通过信息 化处理技术,运用模糊视觉处理技术和人工神经网络理论,设计了一种智能化的照度检测 和跟踪算法,实现了一种智能化的LED无影灯调光控制器。该控制器能够根据CMOS摄像头 采集的视频图像信息,通过图像分析和处理算法获取工作区域的照度和色度分布信息,通 过模糊图像分割算法将照明区域因遮挡而产生的阴影区域和位置分离出来,由模糊神经网 络映射出需调节的LED光源的驱动电流值,控制LED光源的发光亮度,实现对LED无影灯工 作区域照度和色温的准确调节和自适应控制,从而达到实时调节无影灯的亮度使得工作区 域照度均匀、恒定、无影的目的。
[0007] 本发明采用摄像传感技术实现系统的闭环控制。该控制器包括:图像采集模块,图 像分析与处理模块,模糊图像分割模块,照度和色度特征提取模块,模糊神经网络系统等单 元。本系统采用了一种基于模糊视觉图像处理的方法,运用数字图像处理技术将现场摄像 头获取的视频图像进行特征分析和处理,提取照明环境的亮度和色度信息。具体实现过程 如下:通过CMOS摄像头采集照明区域的视频图像并转换为数字图像信号,通过视频图像采 集模块将该信号读取到系统内部,再由图像分析与处理模块将视频图像信号进行解析,提 取照度和色度分布信息,通过照度和色度特征提取模块提取相应的照度和色度特征向量, 送入模糊神经网络系统;同时,由模糊图像分割模块将遮挡物产生的阴影区域分割出来,并 将分割区域的位置参数作为输入值送入模糊神经网络,最后通过模糊神经网络内部强大的 映射和计算能力算出相应的LED光源的驱动电流值,并将这些信息发送给LED控制器,调节 相应LED的亮度达到消除阴影和恒光控制的目的。
[0008] 图像是人类感知世界的视觉基础,然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中, 并不是所有的信息内容都是我们所需要的,所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特 性质的区域。图像分割,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴 趣目标。对无影灯而言就是要找到造成阴影的遮挡物的位置及区域,然后进行有效的分割 获取遮挡物的特征信息,合理的分割结果能更好的找到图像中的有用信息并方便对其进行 处理。
[0009] (1)基于模糊逻辑的阴影分割算法
[0010]通过图像得到的有用信息就是遮挡物在工作面上产生的阴影区域,而图像固有的 内在模糊性给图像分割带来了许多困难,但是却为模糊集与系统理论的应用提供了用武之 地,所以在本发明中我们采用模糊集与系统理论来理解、表示、处理和分割遮挡物图像。
[0011] 一幅图像拥有不同的特征值,本发明通过图像灰度对图像进行分割。对于一幅 MXN图像,其灰度级为0?255。首先通过原有分割算法对图像进行预分割,通过预分割 得到背景(BackgroundRegion,BR)及目标区域(ObjectRegion, 0R)。随机选取有限个背 景和目标区域像素点,结合灰度直方图计算其灰度均值,得到和I;分别为背景与目标区 域阈值。获得目标区域0R,模糊区域(FuzzyRegion,FR)以及背景区域BR的灰度范围为

【权利要求】
1. 一种LED无影灯照明系统中的智能调光控制器,其特征在于:采用摄像传感技术实 现照明区域光照度的闭环控制,该控制器核心单元包括:图像采集模块,图像分析与处理模 块,模糊图像分割模块,照度和色度特征提取模块,模糊神经网络系统等单元,该控制器采 用一种基于模糊视觉图像处理的方法,运用数字图像处理技术将现场摄像头获取的视频图 像进行特征分析和处理,提取照明环境的亮度和色度信息,通过智能处理算法计算LED光 源的电流控制参数,从而调节LED光源的亮度,系统通过CMOS摄像头采集照明区域的视频 图像并转换为数字图像信号,通过视频图像采集模块将该信号读取到系统内部,再由图像 分析与处理模块将视频图像信号进行解析,提取照度和色度分布信息,通过照度和色度特 征提取模块提取相应的照度和色度特征向量,送入模糊神经网络系统;同时,由模糊图像分 割模块将遮挡物产生的阴影区域分割出来,并将分割区域的位置参数作为输入值送入模糊 神经网络,最后通过模糊神经网络内部强大的映射和计算能力,算出相应的LED光源的驱 动电流值,并将这些信息发送给LED控制器,调节相应LED的亮度,以实现消除阴影、照度均 匀和恒光控制的目的。
2. 根据权利要求1所述的LED无影灯照明系统中的智能调光控制器,其特征在于:对 图像中的遮挡物与背景进行分割,需要将图像分为确定的背景区域与目标区域,将背景参 考区域和目标参考区域视为灰度值论域[〇,1,…,F-1]上的两个模糊子集,该系统选用贴 近度法中的距离贴进度,其中设论域U= {x,,x9, . . .,xj,对任意的模糊集合A,模糊度为:
由该式可以计算出目标区域OR和背景区域BR的模糊度为Lbk和Lqk。 对模糊区内Spre [II,Ι?],将其所分割范围[I;,gf]和[g£,fi]分别加入到OR和BR中,gf为gFK集合的分割值,得到两个新的模糊子集,记为OR'和BR': ORi =ORU{gFS}=0RU[g0,gf] (2) BRi =BRU{gFg}=BRU[g£,gj] 由式(I)计算出新的和,在模糊子集加入了新的元素的情况下,其模糊度函数 值会变大(即>LotLbi^ >Lbk),将其分别与Lrai和Lbk做归一化,得到两个模糊度影响因 子,记为:
通过比较1和H2的大小,判断gFK的加入是对背景还是目标区域的影响更大。若H1 >η2,则gFK对目标区域模糊子集影响更大,即与目标区域相似度更高,所以应将gFK划入 背景区域的模糊集;反之,则将gFK划入遮挡物区域的模糊集。对模糊区域的灰度做同样处 理,则会有某一灰度值8<1,使Jijgd) =n2(gd),则gd为分割阈值。
3. 根据权利要求1所述的LED无影灯照明系统中的智能调光控制器,其特征在于:所 述工作区亮度和色度的确定方法为:彩色图像一股以RGB颜色空间表示,所有颜色都可看 作是3个基本颜色红R、绿G、蓝B的不同组合,该RGB颜色空间可以建立在笛卡儿坐标系 统里;彩色图像还可用HSI颜色空间表示,HSI颜色空间从人的视觉系统出发,用色调H、饱和度S和亮度I来描述色彩;HSI颜色空间可以用圆锥空间描述,两种颜色空间之间 存在着转换关系。给定一幅RGB彩色格式的图像,对任何一组归一化到[0,1]范围内的 RGB的值都可通过相应的转换公式得到对应的HSI分量值;RGB到HSI颜色空间的 转换公式为: O XΔ?)?)
色调H(Hue),与光波的波长有关,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色、绿色、蓝 色等,它可表示照明区域图像的色度信息,如暖色、冷色等。强度I(Intensity),对应成像亮 度和图像灰度,是颜色的明亮程度,它可表示照明区域图像的照度信息。
4.根据权利要求1所述的LED无影灯照明系统中的智能调光控制器,其特征在于:采 用模糊神经网络的视觉图像目标识别方法,是以模糊系统模型为基础,将每帧视频图像中 需要识别的目标遮挡物与背景组成的场景看成一个模糊系统,用每一帧中提取的活动目标 的位置和形状信息作为特征矢量,将该特征矢量作为模糊聚类神经网络(FCNN)系统的输 入,利用模糊聚类辨识算法,构建一种能够对LED的光强分布进行映射的模糊聚类神经网 络(FCNN)模型,对系统的输出进行预测,给出一组在当前场景状况下LED光源光强分布和 位置分布的最佳控制参数,通过调节LED灯盘的光源照射强度和角度,实现照射工作区域 恒光、无影的目的;整个系统由两个部分组成:第一部分是模糊分类器,它由一个三层BP网 络构成,输入层由P个节点组成,对应输入向量的P个分量;隐层由C个节点构成,其第i个 节点表示输入向量与第i个聚类中心之间的偏差,它们的传递函数为:
输出层也由C个节点组成,每个节点的输出代表输入向量对某一类别的隶属度。输入 节点与隐层节点之间的连接权代表了某一类的聚类中心Vi,它需要由学习算法进行优化; 隐层节点与输出节点之间采用无加权连接,它与各子网络的输出共同组成第三层节点的输 入,第二部分由C个子网络组成,每个子网络由一个双层网络构成,连接权矩阵Wi = (wn, '^2,,一,、)1',其中'^=(? ]_。(1),%(1),《]_2(1),一,《]1>( 1)),输入向量915=(1,?1,?2,···, xkP)τ,第i个子网络的输出为:A,它完成第k个输入样本的第i类规则的后件输出 的计算,系统总的输出为
系统输出yk将给出当前图像场景中LED光源阵列的分布图映射,该映射反映LED光源 将以怎样的亮度分布才能实现使被照区域的照度到达规定的值并保持恒定,同时又消除工 作区阴影的目的,输出yk将作为调节量控制LED光源驱动电流和LED灯盘投射角度。
【文档编号】H05B37/02GK104320881SQ201410588302
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年10月28日 优先权日:2014年10月28日
【发明者】刘宇红, 傅建国, 李乐乐, 吴配贵 申请人:江苏天语雅思医疗设备有限公司
再多了解一些
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1