수술용 로봇은 수술 전 경로 계획을 통해 중요한 조직 손상을 방지할 수 있으며 높은 조작 정밀도를 가지고 있어 천자 생검 수술에 널리 적용되고 있습니다. 현재 수술용 로봇은 천자 바늘의 형태 정보 정확한 실시간 획득에 부족함이 있어 천자 과정에서 자율 장애물 회피 및 정확한 목표 조작이 불가능합니다. 따라서 천자 바늘 형태 인식 방법 연구는 수술용 로봇의 자율/주종 천자에 형태 정보 피드백을 제공하여 천자 수술의 안전성과 정확성을 향상시키는 데 중요한 의미가 있습니다. 이에 분산 광섬유 격자 센서 기술과 인공지능을 융합한 형상 자가 인식 천자 바늘을 제안합니다. 기계 학습 알고리즘을 이용하여 정적 보정 실험을 통해 얻은 다양한 굽힘 상태에서 광섬유 격자의 중심 파장 데이터와 형상 데이터를 학습시켜 광섬유 격자 중심 파장 이동량과 형상 함수 및 굽힘 방향각 간의 신경망 모델을 얻었으며, 해당 신경망 모델을 호출하여 천자 바늘의 3차원 형상 복원을 구현했습니다. 시험 결과 천자 바늘 몸체 형상 복원 최대 오차 값은 0.90 mm, 굽힘 방향각 최대 오차는 5.03°였습니다. 동적 성능 검증 실험에서는 형상 복원 최대 오차가 0.84 mm, 굽힘 방향각 최대 오차가 1.02°로 모델의 신뢰성을 추가로 검증했습니다. 따라서 제안한 형상 자가 인식 천자 바늘은 형상 정보를 정확하게 실시간 획득할 수 있어 수술용 로봇의 자율 천자 및 주종 조작 과정에서 바늘 형상 인식 및 제어의 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.

광섬유 격자 센서;천자 바늘 형상 복원;BP 신경망;영상 처리