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:
? copyright 2014 xilinx inc.
如需转载,请注明出处
OpenLight推出光电统一工艺设计套件
Facebook面临第二次伦敦高等法院集体诉讼
工业机器视觉在其他领域的应用
直流接触器助力安全可靠的电动汽车
华为小米2020年半导体投资项目汇总
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
英创信息技术脉冲计数功能在ESM335x-Linux主板上的实现
中国联通正式公布了2019-2021年光纤活动连接器集中采购项目中标结果
快速了解NSA批准的两层商业加密
特斯拉将于明年在其上海工厂生产Model Y?
基于闪存平台的嵌入式文件存储空间管理系统的设计与实现
台式机如何连接wifi_台式机找不到无线网络
江淮钇为向用户批量交付全球首款钠电池车
两种穿戴健身记录仪的方式
百万像素摄像机芯片技术解析
电流检测在车载系统中的应用
DIP插件加工注意事项
电动机启动、调速等电气控制图
发光二极管的原理和应用
目标成为国家能源政策指引,麻省理工学院发布未来电业报告