先进制造技术

本公开实施例涉及一种基于YOLO的按摩机器人穴位检测与定位方法，方法包括：A10、采集贴有圆形穴位贴的人体原始图像；A20、采用YOLO网络模型对圆形穴位贴进行粗定位，得到粗定位的穴位区域；A30、对粗定位的穴位区域进行预处理，并采用Canny算法，获取穴位贴的边缘点；A40、基于穴位贴的边缘点，确定最大连通区域，将确定的最大连通区域作为穴位贴的边缘，并基于提取的最大连通区域采用最小二乘法的方式获取精确的穴位中心信息。通过本方法实现了人体穴位识别和定位的准确性问题，提高了结果的可靠性。

该基于YOLO的按摩机器人穴位检测与定位方法通过深度学习视觉识别技术，可实时精准定位人体穴位，误差范围控制在±2mm内，显著提升智能按摩设备的治疗效果。其自适应算法能兼容不同体型与姿势，适用于家庭健康护理、中医理疗馆及康复中心等场景，推动传统中医与现代机器人技术的融合创新。

1.本发明将最高版本的YOLO(You Only Look Once version 5)网络模型运用于圆形穴位贴的粗定位，实现了在复杂场景下检测圆形穴位贴目标区域的问题，提高了检测结果的速度和可靠性，且能够降低环境光线的要求，同时可有效排除相似目标干扰的问题。

2.由于在检测过程中先粗定位，再精确定位，缩小了Canny算法的检测区域，使得检测结果的鲁棒性更强，检测结果精度更高，速度更快，不遗漏存在遮挡的穴位贴。

3.可以推广到任何一个基于视觉定位设备中使用，其使得智能理疗机器人的应用广泛化。