(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210833187.8 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 山西讯龙智能科技有限公司 地址 030000 山西省太原市万柏林区晋祠 路一段8号中海寰宇天下4 号楼1002 (72)发明人 杨帆　 (74)专利代理 机构 太原九得专利代理事务所 (普通合伙) 14117 专利代理师 高璇 (51)Int.Cl. G16H 50/80(2018.01) G16H 40/60(2018.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06T 1/00(2006.01) (54)发明名称 人工智能核酸采样机 器人及采样方法 (57)摘要 本发明提供的人工智能核酸采样机器人及 采样方法， 包括： 身份证扫描模块， 用于获取证件 人脸图像； 人脸识别模块， 用于获取被采样人的 现场人脸图像； 身份核验模块， 用于对证件人脸 图像和现场人脸图像进行比对， 完成身份核验； 路径规划模块， 用于建立采样机器人的采样动 作， 生成采样机器人动作执行指令序列； 口腔模 型建立模块， 用于建立口腔模型， 确定咽后壁位 置信息， 并根据咽后壁位置信息确定最佳采样点 位置信息； 采样模块， 用于接收开始采样指令， 并 通过实时压力数值和最佳采样点位置信息， 协调 采样机器人在口腔中运动， 完成核酸样本的采 集； 本发明具有可全天候工作、 能够自主完成核 酸采样过程、 提高核酸采样效率的有益效果， 适 用于机器人领域。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115171914 A 2022.10.11 CN 115171914 A 1.人工智能核酸采样机器人， 其特 征在于： 包括： 身份证扫描模块(1)， 用于扫描被采样人提供的身份 证信息， 并获取证件人脸图像； 人脸识别模块(2)， 用于获取被采样人的现场人脸图像； 身份核验模块(3)， 用于对证件人脸 图像和现场人脸图像进行比对， 完成身份核验； 当 核验结果 为匹配时， 输出开始采样指令； 路径规划模块(4)， 用于建立不同采样方式下， 采样机器人的采样动作； 并根据采样动 作， 生成采样机器人动作执 行指令序列； 口腔模型建立模块(5)， 用于建立口腔模型， 并确定咽后壁位置信息， 并根据咽后壁位 置信息确定最佳采样点 位置信息； 采样模块(6)， 用于接收开始采样指令， 执行采样机器人动作执行指令序列， 并通过实 时压力数值和 最佳采样点位置信息， 协调采样机器人在口腔 中运动， 以完成核酸样本的采 集。 2.根据权利要求1所述的人工智能核酸采样机器人， 其特征在于： 所述采样模块(6)包 括： 机器人柜体(61)， 其上装有万向轮可移动， 用于安装采样机器人涉及的所有相关装置， 以及保护采样机器人受外界环境干扰； 柜体桌面(62)， 位于 机器人柜体(61)中部， 用于安装机 械臂(63)及其配套装置； 机械臂(63)， 用于协作采样机器人通过末端法兰盘安装的压力传感器(64)和电夹爪 (65)来完成棉签抓取、 试 管抓取和拧紧拧松试 管盖的任务； 压力传感器(64)， 设置在机械臂(63)末端法兰盘上， 用于实时获取机器人末端压力值， 根据该压力值 来判断机器人在口腔中的位置配合核酸采样； 电夹爪(65)， 为两个， 分别设置在机械臂(63)末端法兰盘和 柜体桌面 内侧， 用于抓取试 管、 抓取棉签和拧紧拧松试 管盖； 试管棉签架(6 6)， 设置在柜体桌 面(62)上用于安置试 管和棉签； 核酸采集咬口(67)， 设置在机器人柜体(61)前方， 用于使被采样人咬合后， 进行核酸采 集； 消毒装置(68)， 设置在柜体桌 面(62)， 用于给核酸采集咬口(6 6)消毒； 棉签裁剪器(69)， 设置在柜体桌 面下侧， 用于口腔核酸采样后裁 剪棉签； 高清显示器(610)， 设置在机器人柜体(61)上， 用于实时显示口腔压力， 口腔实时视频 信息和身份 证信息。 3.基于核酸采样机器人的核酸采样方法， 其特 征在于： 包括： S10， 建立不同采样模式下， 采样机器人的采样动作， 并根据采样动作， 生成采样机器人 动作执行指令序列； S20， 根据口腔模型， 确定咽后壁位置信息， 并根据咽后壁位置信息确定最佳采样点位 置信息； S30， 对被采样人进行身份验证， 当核验结果 通过时， 输出开始采样指令； S40， 接收开始采样指令， 执行采样机器人动作执行指令序列； 采样时， 通过实时压力数 值和最佳采样点位置信息， 协调采样机器人抓取 的棉签在被采样人 的口腔中运动， 以便完 成口腔内核酸样本的采集。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115171914 A 24.根据权利要求3所述的基于核酸采样机器人的核酸采样方法， 其特征在于： 所述步骤 S10中， 所述 根据采样动作， 生成采样机器人动作执 行指令序列， 具体包括： S101， 根据核酸采样专业动作要求和 实际业务需求确定核酸采样动作； 所述的核酸采 样动作包括： 从试管棉签架抓取 试管至指定位置并拧开试 管盖； 从试管棉签架抓取棉签缓慢伸入口腔内采集核酸样本； 完成核酸样本采集后， 将棉签头放置 于试管中； 启动棉签裁剪器裁剪棉签将棉签头 置于试管内， 将剩余棉签放置 于棉签回收盒中； 将试管盖拧紧； 消毒装置对核酸咬口器进行消毒； S102， 对核酸采样动作进行分解， 分解 为多个子动作； S103， 为每个子动作设置最优移动路径， 每个最优移动路径均一一对应有动作执行指 令； 其中， 最优移动路径包括： 移动方式， 包括： 直线运动和/或关节运动； 移动速度， 包括： 线速度快慢、 或角速度快慢， 或加速度快慢； 移动位置， 包括： 初始点 位置、 中间点 位置。 5.根据权利要求3所述的基于核酸采样机器人的核酸采样方法， 其特征在于： 所述步骤 S30中， 对被采样人进行身份验证， 当核验结果 通过时， 输出开始采样指令； 具体包括： S301， 获取被采样人身份证中的证件人脸图像信息记为Pidcard， 利用opencv工具将其转 化为numpy格式并保存； S302， 通过人脸抓拍算法， 获取被采样人的现场人脸图像记为Pdetection， 利用opencv工 具将其转化为numpy格式并保存； S303， 通过改进的MTCNN模型分别将numpy格式的证件人脸图像Pidcard、 现场人脸图像 Pdetection转化为特征向量Fidcard和特征向量Fdetection； S304， 通过特征对比算法计算特 征向量Fidcard和特征向量Fdetection之间的相似度Dis； 其中， 相似度Dis的计算表达式为： Dis＝1‑np.dot(x,y)/(np.l inalg.norm(x)×np.linalg.norm(y))； Dis表示相似度， np表示 numpy工具包的调用； S305， 将相似度Dis与预设的人脸特征对比阈值Td进行比较， 当Dis≥Td时， 表示人证一 致， 核验结果 为通过。 6.根据权利要求5所述的基于核酸采样机器人的核酸采样方法， 其特征在于： 所述步骤 S303中， 通过改进的MTCNN模型分别将numpy格式的证件人脸图像Pidcard、 现场人脸图像 Pdetection转化为特征向量Fidcard和特征向量Fdetection； 具体包括： S3031， 基于特征金字塔网络FPN提取输入图像的特征； 其中， 所述的输入图像为： 证件 人脸图像Pidcard或现场人脸图像Pdetection； S3032,通过改进的MTCNN模型对输入图像进行人脸置信度、 人脸位置和人脸特征点的 提取， 得到输入图像对应的特征向量； 所述的特征向量为： 特征向量Fidcard或特征向量 Fdetection； 其中， 改进的MTCN N模型， 具体包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115171914 A 3