自主机器人骨微铣削系统：自动标定与三维表面拟合

利用机器人系统自动化骨微铣削面临挑战，原因在于骨组织的外部和内部特征均存在不确定性。例如，在小鼠颅窗制作过程中，需要使用微钻头在小鼠颅骨上铣削半径为2至4毫米的圆形路径。小鼠颅骨的不平整表面和非均匀厚度使得完全自动化这一过程变得困难，要求系统具备先进的感知和自适应能力。本研究通过将微观立体相机系统（MSCS）集成到机器人骨微铣削系统中，并提出一种新颖的目标表面在线预测量流程来解决这一挑战。从未经标定的相机出发，该流程通过基于卷积神经网络（CNN）的关键点检测实现自动标定和三维表面拟合。结合现有的基于反馈的系统，我们开发了世界上首个能够快速、实时感知并自适应表面不平整和非均匀厚度的自主机器人骨微铣削系统，从而实现了无需人工辅助的端到端颅窗制作工作流。对安乐死小鼠的验证实验表明，改进后的系统实现了85.7%的成功率和平均2.1分钟的铣削时间，不仅在性能上较先前系统实现了显著提升，而且在精度、速度和稳定性方面与人工操作相比也表现出色。