(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211232623.2 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 西安福音康复健康产业有限公司 地址 710016 陕西省西安市经济技 术开发 区凤城九路与未央路十字东北角经开 万科中心 A座15层01- 04、 09号 (72)发明人 赵秋群　乔信超　高照　寇晓洁　 (74)专利代理 机构 西安文贝专利代理事务所 (普通合伙) 61297 专利代理师 冯成国 (51)Int.Cl. A61B 5/107(2006.01) A61F 5/01(2006.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/64(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 一种跟骨测量方法及数据化定制矫形器的 方法 (57)摘要 本发明涉及一种跟骨测量方法及数据化定 制矫形器的方法， 采用电子摄像装置对采集台上 待测足的跟骨拍照得到跟骨图像后使用halcon 实现算法提取所述跟骨图像的轮廓， 然后依次标 记内外踝的范围， 据此计算机自动识别计算出内 外踝高度、 内外踝距离、 内外踝倾角、 跟骨内外翻 度数； 并通过识别的数据来判断跟骨的发育情 况， 根据跟骨发育情况对跟骨矫形器进行数据化 设计， 为被测者定制匹配的矫形器， 定制出的矫 形器与被测者适配性更高， 可以更加精准的控制 和调整被测者的踝关节力线， 缩短被测者的治疗 时间。 权利要求书4页 说明书8页 附图4页 CN 115500816 A 2022.12.23 CN 115500816 A 1.一种跟骨测量方法， 其特 征在于， 所述方法包括如下步骤： S1. 待测足平踏于测评设备的采集台上， 待测人背对跟骨采集摄 像头站立； S2. 采用电子摄像装置对所述采集 台上待测足的跟骨拍照， 得到跟骨图像,并通过usb 将所述跟骨图像传输 至图像显示处 理设备； S3. 使用halco n实现算法实现对所述跟骨图像中跟骨皮肤的提取； S4. 使用halco n实现算法绘制出 所述提取到的跟骨皮肤的轮廓图； S5. 在所述提取到的跟骨 皮肤图像上手动标记内外踝范围， 据 此计算机自动识别出关 键点踝关节外侧最凸点A、 踝关节内侧最凸点B、 内外踝中心 点C、 跟腱中心 点D和足跟 最低点 E； S6. 计算跟骨数据内踝高、 外踝高、 内外踝倾角； S7. 计算跟骨内外翻度数， 由所述跟腱中心点D、 所述内外踝中心点C和所述足跟最低 点E构成一个三角形D CE， ∠DCE的补角就是跟骨内外翻的度数， 其中∠DCE在三角形D CE中可 以使用余弦公式计算得到， ∠DC E的补角=180 ° ‑∠DCE。 2.根据权利要求1所述， 其特征在于， 所述电子摄像装置主要是由两个 高清图像采集摄 像头构成， 两个 摄像头分别负责采集左右脚跟骨图像。 3.根据权利 要求1所述， 其特征在于， 所述使用halcon实现算法实现对所述跟骨图像 中 跟骨皮肤的提取的步骤是： (1)获取/设置灰度值： 输入所述跟骨图像Image,先获取到所述跟骨图像中每个像素点 的灰度值Grayval， 然后再将灰度 值设置为  0.50000 * Grayval[0]   ‑ 0.41869*  Grayval [1]  ‑ 0.08131 * Grayval[2]  + 128， 完成跟骨 皮肤和背景特征区分， 得到一个黑白的跟 骨图像， 其中跟骨部分显示 为白色； (2)二值化： 使用binary_threshold算子对所述灰度化后的图像进行二值化， 求出此图 像的深色和浅色部分的分割阈值， 然后用该阈值 提取出浅色跟骨图像； (3)提取跟骨皮肤： 先使用connection算子按照对比度把所述跟骨图像中的图像按照 对比度进行区分， 从而分成几个不同的区域块； 然后使用area_center 算子获取每个区域块 的面积和中心,并使用tuple_max算子计算最大面积； 当执行完上述操作后， 通过特征直方 图， 按面积特征， 使用select_shape算子过滤提取出满足面积范围的目标区域， 得到大致的 跟骨图像； (4)提取后处理： 提取出大致的跟骨图像后， 对所述跟骨图像做腐蚀、 膨胀操作后得到 更细致的跟骨图像； 其中腐蚀操作erosion_circle是对所选区域进行收缩的一种操作， 可 以消除边缘和杂 点； 膨胀操作dilation_circle算子是对边界点进行扩充， 填充 内部孔洞； 并且使用fi ll_up算子以给定形状填充所述跟骨图像内部的孔洞； (5)绘制最终图像： 执行完以上4个步骤后， 得到要提取的跟骨区域， 求此 区域与原始所 述跟骨图像的差集,用到的算子为： complement， 得到要提取的跟骨皮肤以外的区域 region， 使用白色填充所述区域regi on， 得到最终的无干扰项的跟骨皮肤图像， 用到的算子为： overpai nt_region。 4.根据权利 要求1所述， 其特征在于， 所述使用halcon实现算法绘制出所述提取到的跟 骨皮肤的轮廓图的步骤是： (1)图像灰度 化： 加载要提取轮廓的所述跟骨图像， 然后使用rgb1_to_gray算子将所述权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115500816 A 2跟骨图像从彩色转换为灰色， 可简化矩阵， 提高运 算速度； (2)提取轮廓： 使用edges_sub_pix算子对所述灰度化后的跟骨图像进行亚像素边缘提 取， 得到所述跟骨图像的轮廓图,参数传递为edges_sub_pix(I mage, Edges1, 'lanser1',  6, 30, 50)， 其中I mage为输入图像， Edges1为输出图像， lanser1为滤波器， 6、 30、 50分别为 滤波参数、 滞后性阈值的下限值和滞后性阈值的上限值； 然后使用select _contours_xld算 子根据特征选择所述轮廓中轮廓长度满足(8 0,99999)这个范围内的部 分， 过滤掉周围的杂 点和干扰项； 再使用union_a djacent_contours_xld算子连接 所有轮廓， 使得细小线段拼接 起来； (3)绘制轮廓： 使用gen_region_contour_xld算子将上述操作后的轮廓图转化为区域， 再使用gen_image_proto算子创建一个指定灰度值为255， 即白色的图像， 然后将所述区域 绘制到所述的白色图像上， 得到一个白色背景的所述跟骨图像 轮廓图。 5.根据权利要求1所述， 其特 征在于， 所述标记内外踝范围和识别关键点的步骤是： （1） 踝关节外侧最凸点： 先点击在所述图像显示处理设备上显示的所述左跟骨图像的 踝关节外侧的上下两个点(点a和点b)， 确定踝关节外侧最凸点的取值范围， 然后计算机识 别取出所述左跟骨轮廓上点a和点b范围内的所有点中横坐标最小的点就是踝关节外侧 最 凸点(右跟骨时取出所述跟骨轮廓上点a和点b范围内的所有点中横坐标最大的点就是踝关 节外侧最凸点)； （2） 踝关节内侧最凸点： 先点击在所述图像显示处理设备上显示的所述左跟骨图像的 踝关节内侧的上下两个点(点c和点d)， 确定踝关节内侧最凸点的取值范围， 然后计算机识 别取出所述左跟骨轮廓上点c和点d范围内的所有点中横坐标最大 的点就是踝关节内侧 最 凸点(右跟骨时取出所述跟骨轮廓上点c和点d范围内的所有点中横坐标最小的点就是踝关 节内侧最凸点)； （3） 内外踝中心点： 根据所述踝关节外侧最凸点和踝关节内侧最凸点可以得到内外踝 中心点， 即内外踝最凸点的横坐标之和的二分之一与内外踝最凸点的纵坐标之和的二分之 一构成内外踝中心点的坐标； （4） 跟腱中心点： 识别跟骨上三分之一范围内所有像素点中横坐标最大的像素Max(X, Y)和最小的像素Min(X,Y)， 所述跟腱中心点的横坐标为(MinX+MaxX)/2,所述跟腱中心点的 纵坐标为Mi nY； （5） 足跟最低点： 识别所述跟骨图像中纵坐标最大的点 就是足跟最低点。 6.根据权利要求1所述， 其特 征在于， 计算跟骨数据的步骤是： （1） 连接坐标(0,所述足跟最低点的纵坐标)、 (所述跟骨图片宽度， 所述足跟最低点的 纵坐标)形成足跟横线d; (2)计算比例尺： 确定采集跟骨图像的站位然后对测试参照物进行拍照， 在所述图像显 示设备上标记一个固定的距离得到图上距离A， 然后测量实际的被测距离B， 可以计算出图 上距离与实际距离的比例尺C =A/B; (3)内踝高： 计算踝关节内侧标记点到踝关节内侧标记点与所述足跟横线d的垂直相交 的点之间的距离就是内踝高的图上距离， 所述内踝高=所述内踝高的图上距离/所述比例尺 C； (4)外踝高： 计算踝关节外侧标记点到踝关节外侧标记点与所述足跟横线d的垂直相交权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115500816 A 3