郑州大学与中国中医科学院的专利相关信息汇总
申请人郑州大学；中国医学科学院；
应用
学校
发明者
第一个发明家
Ren
右倾
郑州大学中药科学学院
类型
学校
当前的右持有人
郑州大学中药科学学院
当前权利类型
学校
省
专利权所在的省：河南省
城市
目前的专利人位于河南省郑州市
特定地址
当前专利所有者的详细地址：河南省郑州市高科技区科学大街100号。
邮政编码
当前专利 - 所有者邮政代码：
大师IPC国际分类
/20
所有IPC国际分类
/20;/30;/02;/06
专利参考数量
参考专利数量
专利索赔数量
专利文学类型
专利机构
不同的专利公司
专利
汉华;汉·彭色（Han ）；
概括
本发明揭示了机器人的智能控制方法。 S1，使用特定于特定的摄像机在指定的拍摄位置拍摄患者的面部和舌头图像，然后使用无线电设备对患者的声音信号进行采样。根据诊断模型，通过舌头和舌头分析面部和舌头。根据中国面部和舌头图像样本，语音信号和人机 - 机器人交互问卷调查，图像中的声音信号与不同的物理条件之间的声音与不同的物理条件之间的差异以及人类计算机相互作用相结合。 ，舌头诊断，听力和咨询，获取有关患者健康状况的信息；根据患者的健康信息，S2通过深度摄像头和自动穴位点算法确定 的位置信息，控制机器人以捕获AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI theapos to 振动; S3，在过程中实时监测人体的温度，并控制设定范围内穴位的温度。
宣称
1。的智能控制方法，其特征是以下步骤：
S1，使用仪器特异性摄像机在指定的拍摄位置拍摄患者的面部和舌头图像，并使用无线电设备采样患者的声音。根据诊断模型，分析了面部所示的声音信号信号，舌头图像和不同身体状况的差异。根据中国面孔和舌头图像样本，人声信号和人类计算机相互作用问卷的结果，与手机代码或人类计算机相互作用结合使用，对患者的获得，舌头诊断，诊断和咨询以获得有关身体健康的患者信息；
根据患者的健康状况信息，S2结合了中药穴位的理论，通过深度摄像头和自动穴位点算法，确定莫西布斯升压的位置信息，控制 的机器人臂，移动 Box到达莫西匹配到针灸点处的 ；
S3，在过程中，实时监测人体针灸点的温度，并控制盒和人类穴位的机器人臂调整之间的距离在设置范围内受到控制。
2。基于权利要求1的机器人的智能控制方法的特征是S1中的诊断模型的训练方法，该方法的特征是ID编号以建立每个用户的文件。首先判断它是否是新用户，新用户创建一个新文件，旧用户调用原始文件，然后遵循以下步骤：
S1.1，研究诊断的分析方法，包括以下步骤：
S1.1.1，提取面部图像样品的颜色特征RGB图，将RGB图转换为YCBCR图，确定脸部裸皮肤的分布区域，计算平均RGB值，然后将RGB图转换为HSV图和唇彩颜色特征yiq图，辅助判断肤色特征；
S1.1.2，分析深度学习方法的RGB图，HSV图和YIQ图数据特征，然后使用BP神经网络样本进行训练以获得各种肤色信息模型；
S1.2，舌诊断分析的方法，包括以下步骤：
S1.2.1，使用边缘检测算法将舌头图片分开，并指定有效的边缘，使用遍历和递归舌图像分开；
S1.2.2，获取舌头图像的RGB信息，并将其处理成HSV信息，根据HSV的值确定舌头的类型；
S1.2.3，使用多个参考模型来计算纹理特征，测量纹理质地的小舌头，并且质地的质地的粗糙度很大。
S1.2.4，输出舌色和纹理结果；
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S1.2.5与中医的传统理论相结合，采用了上述面部诊断和舌头诊断特征的聚类分析方法，以赋予测试人员的传统中药症状。
3。根据权利要求1的机器人的智能控制方法，该方法的特征是
S1.3，诊断和分析的方法，包括以下步骤：
S1.3.1，在用户建立文件后，在健康状态下，记录了健康状况下的特定内容的声音；
S1.3.2在诊断期间，与健康记录的声音信号相比，记录用户当前特定内容的声音信号使用归纳分析方法来提取声音和声音属性特征；
根据语调和语调属性的不同特征，S1.3.3与中医理论相结合，基于聚类分析方法，判断相应的中药症状；
S1.4，咨询分析的方法，包括以下步骤：
S1.4.1，使用手机代码或人类计算机交互，用户可以通过问卷的形式表达身体不适或健康需求；
根据用户的回答，S1.4.2与传统的中医咨询相结合，以判断中医综合症；并基于通过基于面部诊断，舌头诊断，诊断和咨询获得的中药症状，采用聚类分析方法方法和目标穴位，温度，时间参数，并将其发送到机器人中机器人。
4。基于权利要求1的机器人的智能控制方法的特征是确定患者接受的针灸点的位置：
S2.1.1，根据诊断和患者需求的结果， 计划了 的目标，并使用语音+触摸显示器显示指导用户以淡化衣服和准备在指定的姿势中的治疗的准备带有屏幕；
S2.1.2，使用深摄像头扫描人骨骼的三维姿势，确定目标莫西布斯振端组，并放置 组；
自动穴位搜索的算法是：
S2.2.1，使用骨骼模型将人体的穴位分布分为七个穴位：1。头部和上背部； 2，下背部和腰部； 3，胸部和腹部； 4，左和右臂的前部； 5，左侧和右臂的背面； 6; 6; ，左右腿和脚的前面； 7，左右腿和脚的背面；
S2.2.2，为每个穴位数组设计不同的特征算法，确定穴位组中的两个到三个特征点，然后根据所选特征点和兆头分布关系确定针灸位置。实时调整定位位置，然后将定位位置的定位返回到机械臂控制系统中；
s2.2.3，机器人臂正在根据返回定位的位置坐标寻找穴位，并根据刷新的令人耳目一新的坐标进行更新，并根据机器人臂的运动，悬架，网络啄食方法;
S2.2.4，在机器人的之后，声音提醒目标穴位，并依次使用下一个目标针灸点。治疗完成后，治疗记录将写入文件中。
5。根据权利要求1的机器人的智能控制方法，其特征是S3中实时在 处温度下的温度，包括以下步骤：
S3.1根据患者的健康需求和目标穴位，用户通过触摸显示设置了穴位的温度范围；
S3.2，使用安装在机器人臂正面的盒子旁边的红外温度计，以在患者的莫西布斯定位处的温度下在温度下测量温度。测试对机器人臂控制系统的真实时间兆点温度传输；
s3.3，当在莫西匹配穴位的温度上检测到莫西布斯针灸点的温度高于摄氏度上限的温度时，机器人臂控制系统控制机器人臂稍微远离 ；当温度低于摄氏度的下限时，机器人臂控制系统控制机器人臂稍微靠近 ，因此的温度控制在预设温度范围内；
S3.4通过摄像头，实时监视盒和人皮之间的距离，以确保机器人的莫西匹配安全性。
手册的全文
机器人智能控制方法的技术领域
本发明涉及机器人，尤其是机器人的智能控制方法。
背景技术
目前，国内外的方法可以分为两种类型：手动化和半自动化。手动化是指使用，，旋风啄食，恢复莫西匹配和使用盒。等待）。半自动化是指使用 手动调整仪器或机器人臂，以便可以在指定的穴位中使用处理。现在出现在市场上的仪器缺乏诊断，诊断和诊断的功能，并且自动找到了无人干预的敏化功能的兆头。就温度控制而言，机器人有很大的开发空间。
机器学习和深度学习技术正在越来越发展。计算机可以通过收集数据，预处理数据，功能工程学习，培训和测试模型的步骤从数据中完成模型，并使用模型来预测数据。在本研究中，可以应用于自动诊断和自动穴位。
发明内容
本发明的目的是为机器人提供一种智能控制方法。
为了实现上述目标，本发明可以采用以下技术解决方案：本发明中描述的机器人的智能控制方法，包括以下步骤：
S1，使用仪器特异性摄像机在指定的拍摄位置拍摄患者的面部和舌头图像，并使用无线电设备采样患者声音信号。根据诊断模型，分析了面部的声音信号，舌头图像和在不同物理条件下的声音信号之间的差异。根据中国脸部和舌头图像样本，语音信号和人类 - 机器 - 机器人的互动问卷，患者进行诊断，舌头诊断，舌头诊断，结合使用手机代码或人类计算机交互（语音+触摸显示功能）（语音+触摸显示功能）和舌头诊断，我听到并咨询，获取有关患者健康状况的信息；
根据患者的健康状况信息，S2结合了中药穴位的理论，通过深度摄像头和自动穴位点算法，确定莫西布斯升压的位置信息，控制 的机器人臂，移动 Box到达莫西匹配到针灸点处的 ；
S3，在过程中，实时监测人体针灸点的温度，并控制盒和人类穴位的机器人臂调整之间的距离在设置范围内受到控制。
在步骤S1中，诊断模型的训练方法的特征是为每个用户建立文件。当用户刷卡时，首先确定它是否是新用户，新用户创建新文件，旧用户，旧用户，然后调用原始文件，然后按照以下步骤操作：S1.1 ，视图诊断的分析方法，包括以下步骤：
S1.1.1，提取面部图像样品的颜色特征RGB图，将RGB图转换为YCBCR图，确定脸部裸皮肤的分布区域，计算平均RGB值，然后转换RGB图进入HSV图和唇彩颜色特征YIQ图，辅助判断肤色特征；
S1.1.2，使用深度学习方法分析RGB图，HSV图和YIQ图表数据的特征，然后使用BP神经网络样本进行训练以获取各种肤色信息模型；
S1.2，舌诊断分析的方法，包括以下步骤：
S1.2.1，使用边缘检测算法将舌头图片分开，并指定有效的边缘，使用遍历和递归的舌头图像分离；
S1.2.2，获取舌头图像的RGB信息，并将其处理成HSV信息，根据HSV的值确定舌头的类型；
S1.2.3，使用多个参考模型来计算纹理特征，测量纹理质地的纹理的小舌头，纹理质地的粗糙度以及纹理质地的粗糙度。
S1.2.4，输出舌色和纹理结果；
S1.2.5与中医的传统理论相结合，采用了上述面部诊断和舌头诊断特征的聚类分析方法，以赋予测试人员的传统中药症状。
S1.3，诊断分析的方法，包括以下步骤：S1.3.1，用户在建立文件后建立文件后将记录特定内容的声音信号；
S1.3.2在诊断过程中，与记录在健康状况中记录的声音信号相比，使用电感分析方法来提取音调和声音属性的特征；
根据语调和音调属性的不同特征，S1.3.3与中医理论相结合，基于聚类分析方法，判断相应的中药症状；
S1.4，咨询分析的方法，包括以下步骤：
S1.4.1，使用手机代码或人类计算机交互。用户可以通过问卷的形式表达身体不适或健康需求；
根据用户的回答，S1.4.2与中药的咨询相结合，对中医综合症进行了判断。并基于通过面部诊断，舌头诊断，诊断和咨询获得的中药症状，采用聚类分析方法和目标穴位，温度， Time参数，并将其发送到 ，以实现独立的 治疗。
在步骤S2中，根据诊断结果和患者需求的结果， Robot计划 和Stane，确定患者接受的位置的步骤是：S2.1.1使用语音+触摸显示器显示指导用户脱离用户逐渐消失的衣服，准备在带有屏幕的指定姿势中进行治疗；
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S2.1.2，使用深摄像头扫描人骨骼的三维姿势，确定目标莫西布斯振端组，并放置 组；
自动穴位搜索的算法是：
S2.2.1，使用骨骼模型将人体的穴位分布分为七个穴位：1。头部和上背部； 2，下背部和腰部； 3，胸部和腹部； 4，左和右臂的前部； 5，左侧和右臂的背面； 6; 6; ，左右腿和脚的前面； 7，左右腿和脚的背面；
S2.2.2，为每个穴位数组设计不同的特征算法，确定穴位组中的两个到三个特征点，然后根据所选特征点和兆头分布关系确定针灸位置。实时调整定位位置，然后将定位位置的定位返回到机械臂控制系统中；
s2.2.3，机器人臂正在根据返回定位的位置坐标寻找穴位，并根据刷新的令人耳目一新的坐标进行更新，并根据机器人臂的运动，悬架，网络啄食方法;
S2.2.4，在机器人的之后，声音提醒目标穴位，并依次使用下一个目标针灸点。治疗完成后，治疗记录将写入文件中。
在步骤S3中，过程中的 的温度，包括以下步骤：基于患者的健康需求和目标穴位的S3.1。 的温度范围；
S3.2，使用安装在机器人臂正面的盒子旁边的红外温度计，以在患者的莫西布斯定位处的温度下在温度下测量温度。测试对机器人臂控制系统的真实时间兆点温度传输；
s3.3，当在莫西匹配穴位的温度上检测到莫西布斯针灸点的温度高于摄氏度上限的温度时，机器人臂控制系统控制机器人臂稍微远离 ；当温度低于摄氏度的下限时，机器人臂控制系统控制机器人臂稍微靠近 ，因此的温度控制在预设温度范围内；
S3.4，通过摄像机监视盒和人皮之间的距离，以确保机器人的的安全性。
本发明受各种肤色的面部特征训练。受过训练的肤色诊断模型可以识别患者的肤色，根据分析患者的肤色，它显示了与屏幕上不同肤色相对应的常见健康问题。同时，询问患者的健康状况，选择治疗穴位的靶标，并治疗患者的靶向莫西匹配。并指导患者做治疗姿势。通过以前在不同处理姿势中的尖点分布位置，确定针灸点在三维空间中的位置。 机器人的机器人臂自动根据位置找到穴位，并启动。在治疗期间，温度检测系统起作用，穴位温度的实时检测，调整盒，并通过机器人臂接收穴位的处理，以保持固定温度范围内的针刺点的温度。附件描述
图。 1是本发明的流程图。
图。 2是本发明描述的分析方法的流程图。
图。 3是本发明中描述的舌头诊断分析方法的流程图。
图。 4是本发明描述的分析方法的流程图。
图。 5是本发明中描述的分析方法的流程图。
图。 6是本发明中描述的机器人的图。
特定实施方法
以下将与本发明实施方案中的附着数字合并，以清楚并完成本发明实施方案中的技术解决方案。显然，描述的实施例只是本发明的实施的一部分，而不是全部。例子。基于本发明中的实施例，普通技术人员在非创造力的前提下在艺术中获得的所有其他实施方案都属于保护本发明的范围。应该解释的是，本发明实施方案中的所有方向说明（例如上，向下，左，右，前，后...）仅用于解释特定手势之间的部分（如图中所示）。相对位置关系，运动状况等。如果特定的姿势发生了变化，则方向指示也相应地改变。
如图186所示，本发明中描述的机器人的智能控制方法，包括以下步骤：S1，操作 Robot 1机器人臂2专用摄像头3在指定的射击位置，位于舌头的诊断模型。根据肤色诊断，通过对诊所获得的中国面部和舌头图像样本模型的面部，舌头图像和语音+触摸显示功能进行诊断，获取有关患者健康状况的信息；
根据患者的健康状况信息，S2通过深度摄像头和自动穴位点算法确定穴位的位置，控制机器人臂2抓住的的的 Box 4项目
S3，在过程中实时监视穴位的温度，并控制机器人ARM 2的调节距离以调节距离，以便在设定温度范围之间控制 的温度。
在步骤S1中，诊断模型的训练方法的特征是为每个用户建立文件。当用户刷卡时，首先判断它是否是新用户，新用户新文件，旧用户，旧用户，然后调用原始文件，然后按照以下步骤操作：S1.1，视图的分析方法诊断，如图2所示，包括以下步骤：
S1.1.1，提取面部图像样品的颜色特征RGB图，将RGB图转换为YCBCR图，确定脸部裸皮肤的分布区域，计算平均RGB值，然后转换RGB图进入HSV图和唇彩颜色特征YIQ图，辅助判断肤色特征；
S1.1.2，使用深度学习方法分析RGB图，HSV图和YIQ图表数据的特征，然后使用BP神经网络样本进行训练以获取各种肤色信息模型；
S1.2，如图3所示，舌头诊断分析的方法包括以下步骤：
S1.2.1，使用边缘检测算法将舌头图片分开，并指定有效的边缘，使用遍历和递归舌图像分开；
S1.2.2，获取舌头图像的RGB信息，并将其处理成HSV信息，根据HSV的值确定舌头的类型；
S1.2.3，使用多个参考模型来计算纹理特征，测量纹理质地的小舌头，并且质地的质地的粗糙度很大。
S1.2.4，输出舌色和纹理结果；
S1.2.5与中医的传统理论相结合，采用了上述面部诊断和舌头诊断特征的聚类分析方法，以赋予测试人员的传统中药症状。
S1.3，《听力诊断分析的方法》，如图4所示，包括以下步骤：S1.3.1，用户将在档案后的健康状况下记录特定内容的声音信号建立；
S1.3.2，在诊断期间，记录用户当前特定内容的声音信号，并与在上述健康状况中记录的声音信号进行比较，使用电感分析方法来提取声音和声音属性的特征；
根据语调和音调属性的不同特征，S1.3.3与中医理论相结合，基于聚类分析方法，判断相应的中药症状；
S1.4，咨询分析方法，如图5所示，包括以下步骤：
S1.4.1，使用手机代码或人类计算机交互。用户可以通过问卷的形式表达身体不适或健康需求；
根据用户的回答，S1.4.2与中药的咨询相结合，对中医综合症进行了判断。并基于通过面部诊断，舌头诊断，诊断和咨询获得的中药症状，采用聚类分析方法和目标穴位，温度， Time参数，并将其发送到 ，以实现独立的 治疗。
在步骤S2中，确定患者接受的位置的步骤是：S2.1.1，根据诊断结果和患者需求， Robot 1规划目标 点，并使用语音+触摸显示显示器指导用户在用屏幕的指定姿势中删除您的衣服并准备治疗；
S2.1.2，使用深摄像头扫描人骨架的三维姿势，确定目标莫西布斯振端组，并放置 组；
自动穴位搜索的算法是：
S2.2.1，使用骨骼模型将人体的穴位分布分为七个穴位：1。头部和上背部； 2，下背部和腰部； 3，胸部和腹部； 4，左和右臂的前部； 5，左侧和右臂的背面； 6; 6; ，左右腿和脚的前面； 7，左右腿和脚的背面；
S2.2.2，为每个穴位数组设计不同的特征算法，确定穴位组中的两个到三个特征点，然后根据所选特征点和兆头分布关系确定针灸位置。实时调整定位位置，然后将定位位置的定位返回到机械臂控制系统中；
S2.2.3，机器人臂2根据上载位置的位置坐标找到针灸点，并根据清爽的刷新坐标更新位置螺旋状的，悬架和临界啄食的和近距离啄食的旋近，莫西匹配和莫西匹配；
S2.2.4，提醒 Robot 1对目标穴位，声音提醒下一个目标穴位。治疗完成后，治疗记录将写入文件中。
在步骤S3中，过程中的 的温度，包括以下步骤：基于患者的健康需求和目标兆头S3.1。 的温度范围；
S3.2，使用 Box 4旁边的红外热态5，机器人组2的前端在患者的 处的温度下进行真实的时间温度测量。之后，将实时兆头温度传输到机器人臂控制系统。
S3.3，当红外恒温器5的温度在温度下在温度下的温度下检测到莫西布施加到温度的温度时，机械臂控制系统控制机器人臂2稍微远离 ；当穴位的温度低于预设温度的下限时，机器人臂控制系统控制机器人臂2稍接近 ，因此在预设温度内控制了的温度控制范围;
S3.4，通过相机监视 Box 4和人皮之间的距离，以确保 1 的安全性。
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