成果介绍
本发明适用于医疗器械领域,提供了一种手术机器人及其状态监测方法,该方法包括:通过安装在手术机器人的进给单元上的传感器获取进给单元的受力信号和进给单元的深度信息;根据所述获取的深度信息,在预设进给路径的深度信息与受力信号对应表中,查找所述获取的深度信息所对应的受力信号;判断所述获取的受力信号与所述查找的受力信号是否相同;如果不同,则发送异常处理指令。本发明能够在操作的深度或者受力信号与规划的不相符时,第一时间发送异常指令,可以更为及时有效的处理异常情况,其处理过程可自动完成,不需要依赖工作人员经验操作,可提高操作的精确性,减少误差,从而提高了手术的安全性和成功率。
成果亮点
一种手术机器人的状态监测方法,其特征在于,所述方法包括:通过安装在手术机器人的进给单元上的传感器获取进给单元的受力信号和进给单元的深度信息;根据所述获取的深度信息或受力信号,在预设进给路径的深度信息与受力信号对应表中,查找所述获取的深度信息所对应的受力信号或查找所述获取的受力信号所对应的深度信息;判断所述获取的受力信号与所述查找的受力信号是否相同,或者判断所述获取的深度信息与所述查找的深度信息是否相同;如果不同,则发送异常处理指令。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案