[发明专利]一种牙病诊断方法、诊断设备及智能图像采集装置

权利要求书

1.一种牙病诊断方法，其特征在于，包括：

获取待检测的牙齿区域图像；

将所述待检测的牙齿区域图像输入至牙病识别模型进行牙病识别，并输出牙病识别结果，所述牙病识别结果包括牙病位置及牙病类型。

2.根据权利要求1所述的一种牙病诊断方法，其特征在于，所述获取待检测的牙齿区域图像的步骤包括：

利用智能图像采集装置采集待检测图像；

基于AdaBoost检测算法检测所述待检测图像是否存在牙齿区域，若是，则判定所述待检测图像为待检测的牙齿区域图像。

3.根据权利要求1所述的一种牙病诊断方法，其特征在于，所述将所

述待检测的牙齿区域图像输入至牙病识别模型进行牙病识别的步骤之前还包括：

对所述待检测的牙齿区域图像进行对比度和亮度评价得到对比度偏离度值和亮度偏离度值，当所述对比度偏离度值大于第一阈值和/或所述亮度偏离度值大于第二阈值时对所述待检测的牙齿区域图像进行增强处理。

4.根据权利要求1所述的一种牙病诊断方法，其特征在于，所述牙病识别模型为基于MASK-RCNN卷积神经网络分类器训练得到，包括：

输入多张牙齿区域样本图像至所述MASK-RCNN卷积神经网络分类器得到所述多张牙齿区域样本图像的牙病粗定位及分类结果；

基于所述牙病粗定位及分类结果过滤所述多张牙齿区域样本图像；

对所述过滤后的牙齿区域样本图像进行颜色和纹理匹配处理得到处理后的牙病样本图像；

根据所述牙病样本图像建立牙病识别模型。

5. 据权利要求4所述的一种牙病诊断方法，其特征在于，所述MASK-RCNN卷积神经网络分类器包括上层网络和下层网络，所述上层网络用于提取所述牙齿区域样本图像的候选牙病位置边界框，所述下层网络用于从每个牙病位置边界框中提取特征并进行分类和边界回归，所述上层网络为具有掩码分支的Faster R-CNN网络，所述下层网络为ResNet网络。

6.根据权利要求4述的一种牙病诊断方法，其特征在于，所述对所述过滤后的牙齿区域样本图像进行颜色和纹理匹配处理得到处理后的牙病样本图像的步骤包括：

采用直方图方法对所述过滤后的牙齿区域样本图像进行颜色特征匹配；

采用Tamura算法对所述过滤后的牙齿区域样本图像进行纹理特征匹配；

对所述过滤后的牙齿区域样本图像进行牙病位置和牙病类型标注得到牙病样本图像。

7.一种牙病诊断设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测的牙齿区域图像；

识别模块，用于将所述待检测的牙齿区域图像输入至牙病识别模型进行牙病识别，并输出牙病识别结果，所述牙病识别结果包括牙病位置及牙病类型。

8.一种智能图像采集装置，其特征在于，包括上端的采集部和下端的手持部，所述手持部和采集部之间为连接杆，所述采集部的外部设置有防水罩，其内部设置图像采集模块，所述手持部包括设置于正面的第一按钮和设置于侧面的第二按钮。

9.根据权利要求8所述的一种智能图像采集装置，其特征在于，所述图像采集模块包括：主处理器单元，与所述主处理器模块连接的图像采集单元、LED补光单元、陀螺仪传感单元、通信单元、电源管理单元和存储单元，所述主处理器单元包括ARM处理器和视频编码处理器，用于实现视频编码处理、图像处理、接口控制以及补光控制，所述图像采集单元包括微距镜头和图像传感器，所述LED补光单元包括蓝光LED灯和白光LED灯，所述陀螺仪传感单元用于测量图像采集过程中的转动或偏转信号，所述通信单元为WiFi通信，所述电源管理单元包括电池子单元和无线充电子单元。

10.根据权利要求8所述的一种智能图像采集装置，其特征在于，所述防水罩内部为防水内壳，所述防水罩下端设有卡槽，所述卡槽与卡紧端固定卡紧，所述防水罩与卡紧端的外部设置防水膜及凸环，所述卡紧端设置于弹性条的一端，所述弹性条的另一端与连接杆连接固定，所述连接杆在与弹性条连接的一端设有保持筒，所述保持筒与连接杆之间通过台体连接，所述台体与防水罩端面贴紧，所述连接杆内部还设有中空的连接内筒；

所述保持筒上设有第一通槽和第二通槽，所述保持筒内设有限位环，其外壁设有密封圈，所述密封圈与防水罩内壁贴紧密封，所述保持筒内部安装有卡紧筒，所述的卡紧筒外部设有分别穿过第一通槽、第二通槽与防水罩内壁卡紧的第一卡紧部、第二卡紧部，所述第一通槽、第二通槽分别设置在密封圈上下两侧，所述第一通槽和第二通槽均匀设置在保持筒周向上。