利用3D光学和声学影像的抽血机器人可实现几乎100%一次抽血成功

作者：国家仪器学术营销总监 Dave Wilson

在美国，抽血师每年大约要抽血14亿次。这是使用的最为广泛的医学临床手段。随着一代人的变老，每年的抽血检查次数也会更多。一次性的准确度依赖于患者的生理机能和医生的经验。人类的准确度估计大约在50%左右。这并不高，特别如果你是一个很难找到静脉的人。

VenousPro的原型设计提出了三个主要挑战：
• 首先，设备需要是安全的，这意味着可重复性和确定性的执行
• 其次，设备需要高便携性，以便在临床环境下大范围使用。
• 最后，系统需要通过FDA严格的评估

首套原型编程使用MathWorks的MATLAB完成。随着VenousPro设计更加复杂和工程团队的扩增，VascuLogic意识到他们需要一个更集成的开发平台。公司提出申请并且收到了国家仪器（NI）的医用设备创新基金，同时还同意定制NI硬件，LabVIEW和NI培训和认证项目。VascuLogic使用国家仪器的CompactRIO 可重配置的监控系统来控制机器人，建造了第二代VenousPro原型。

两个增强灵敏度的近红外GigE vision的摄像头和一个超声波探针为CompactRIO控制器提供了影像信息。一块 Xilinx Spartan-6 FPGA实现了图像流水线。图像处理流水线使用了NI视觉开发模块的先进的算法，图像中提取的3D位置和速度信息以每秒20帧与CompactRIO运动控制模块通信。CompactRIO系统指挥机器针的机械手。

VenousPro设备的核心含有NI CompactRIO-9025实时控制器的5个I/O模块，其中4个 NI 9514 C系列带有编码反馈模块的伺服驱动接口指挥4自由度的微型机器手，1个NI 9401 C系列数字I/O模块提供了双向通信的8个通道。

公司将MATLAB代码转换成LabVIEW可视化设计并开发了直观的用户界面。VenousPro设备运用了NI LabVIEW的机器人模块里的的运动学、PID和路线规划VI，例如用针尖的3D笛卡尔坐标关联 机器人臂的关节角。它还使用了LabVIEW控制设计和仿真模块，根据当前卡尔曼滤波后的速度分布，来预测未来的位置。通过使用LabVIEW Multicore Analysis和Sparse MatrixToolkit，加速大型矩阵的复杂的数学运算。

原本第二个原型的开发计划有3个月的开发周期，但只花了3周因为LabVIEW环境的灵活性和模块化设计。因此，VascuLogic超前完成了人前、体外、概念证明的测试。

迄今，VascuLogic已经证明在多个体外研究下超过98%的一次性准确率。公司打算升级到新的多核CompactRIO硬件，将用户界面引入 NI触摸板，取消PC主机。在NI平台上开发，VascuLogic能够提前五个月以低于预算$50,000的价格交付设备，以供临床测试。

注意：VascuLogic的Alvin Chen和Max Balter将这个项目提交给2014 NI工程影响力奖评选。它在机器控制组中获胜。它还获得了NI社区选择奖和NI的人道主义奖。

原文链接：
http://forums.xilinx.com/t5/Xcell-Daily-Blog/Vision-guided-robotic-phleb...