基于同心嵌套方形标记与深度-RGB多坐标融合的手术器械尖端实时定位方法

为解决手术导航中传统ArUco标记因器械位姿变化导致的检测不稳定问题，研究人员提出一种融合同心嵌套方形标记与多坐标系数据的实时定位方法。通过几何增强与深度数据融合，将平均定位误差降低至1.55 mm，稳定性提升40.1%，为高精度手术提供可靠解决方案。

　　

精准的手术器械尖端定位(Tooltip Localization)是计算机辅助手术导航的核心挑战。传统基于ArUco标记的系统在器械倾斜或光线变化时易出现检测漂移。这项研究创新性地设计了同心嵌套方形标记——在标准ArUco码外围增加几何约束框架，通过多坐标系(Multi-coordinate Frame)数据融合实现亚毫米级定位。

方法上，团队开发了双层级标记结构：内层ArUco提供基础位姿估计，外层嵌套方形通过几何特征增强稳定性。结合深度相机(RGB-D)数据后，系统可自动补偿视角倾斜带来的误差。为验证性能，研究人员采用带ArUco基准的立方体标定物建立毫米级真值，在距离(0.5-2 m)、倾斜角(0°-60°)、光照(200-1000 lux)等多变量场景下测试。

结果显示，嵌套结构使平均定位误差较传统ArUco降低40.1%，深度数据融合后误差进一步压缩至1.55±0.32 mm。对比实验表明，该方法在倾斜30°时仍保持1.8 mm精度，显著优于AprilTag、QR码等方案。这种紧凑型标记可直接集成到现有手术工具，其开源代码已发布在GitHub平台。