在机器人技术广泛渗透各行各业的大背景下,我国大力推动医疗机器人的发展,而当前大型医院的手术器械分拣任务通常由医护人员徒手完成,在机器人领域的研究仍处于空白。由于手术器械的使用量大且结构特殊,这种人工处理方式不仅耗时费力,而且容易增加感染风险甚至导致分拣错误。为避免这些威胁,本文将基于双臂协同对手术分拣机器人展开研究,搭建分拣机器人系统,在视觉信息引导下实现手术器械的各种分拣操作和实验测试,替代医护人员执行高度机械化、重复化的分拣操作。下面将从手术器械分拣机器人系统搭建、双臂协同柔顺控制策略、目标器械视觉信息提取与检测等三个部分依次展开介绍。针对医院实际手术器械分拣过程,设计适用于双臂机器人的分拣任务规划,搭建基于双臂协同的手术器械分拣机器人的硬件系统并设计其软件控制平台,并对双臂机器人系统进行建模与分析,实现双臂协同条件下对手术器械的吸起、抓取、解锁、张开及归类放置等操作。考虑双臂机器人协调作业过程中由于操作产生的位置误差可能引起很大的作用力,建立协同运动的柔顺坐标系和约束关系,分析三种双臂紧协同操作的闭链运动学模型,提出一种适用于手术剪分拣操作的模糊力/位混合柔顺控制策略,能够自适应地调整解锁手术剪操作过程的接触力,通过三种不同控制策略的对比实验验证其有效性。为了对随机放置的目标器械实施有效夹取,利用双目立体视觉对手术器械进行三维重建,通过模板匹配法和矩阵转换分别实现目标器械的识别与定位,提出一种基于纹理分析的手术剪夹取姿态估计方法。为了对术后的手术器械有无沾染血迹进行判别,建立染血器械与非染血器械数据集,构建深度神经网络模型,实现术后器械的血迹检测,为器械分类提供重要的评估指标。