Nghiên cứu phương pháp quét 3D răng ứng dụng trong nha khoa
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (5.12 MB, 97 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
-----------------------
NGUYỄN VĂN HÒA
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP QUÉT 3D RĂNG ỨNG DỤNG
TRONG NHA KHOA
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
CHẾ TẠO MÁY
Hà Nội – 2018
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
-----------------------
NGUYỄN VĂN HÒA
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP QUÉT 3D RĂNG ỨNG DỤNG
TRONG NHA KHOA
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
CHẾ TẠO MÁY
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN:
TS. HOÀNG HỒNG HẢI
Hà Nội - 2018
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
MỤC LỤC
DANH SÁCH HÌNH ẢNH ................................................................................. 5
MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 8
CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ..................................................... 10
1.1.Phƣơng pháp truyền thống (Lấy dấu răng): ........................................ 10
1.2.Phƣơng pháp kỹ thuật số (không tiếp xúc)........................................... 11
a) Phương pháp kỹ thuật số thông thường .................................................... 11
b) Phương pháp kỹ thuật số siêu tốc (không tiếp xúc): ................................. 12
CHƢƠNG II: KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH TRONG NHA KHOA VÀ
NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA MÁY QUÉT 3D .................................... 16
2.1.Kỹ thuật xử lý ảnh trong Nha khoa ...................................................... 16
2.1.1. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh...................................................... 16
2.1.2. Kĩ thuật mặt nạ cơ bản ........................................................................ 18
2.1.3. Các kỹ thuật lọc nhiễu......................................................................... 19
2.1.4. Các kĩ thuật dò cạnh. ........................................................................... 22
2.1.5. Các kĩ thuật dị góc.............................................................................. 29
2.2.Ngun lý hoạt động của máy quét 3D.................................................. 34
CHƢƠNG III: THUẬT TOÁN ICP VÀ GO-ICP ......................................... 39
3.1.Tổng quan về thuật toán ICP ................................................................. 39
a) Giải thuật ICP............................................................................................ 39
b) Phương pháp ghép thô SAC-IA ................................................................ 44
c) Quá trình liên kết từng cặp đám mây điểm thành vật thể hồn chỉnh ...... 59
3.2.Thuật tốn GO-ICP ................................................................................ 65
CHƢƠNG IV: HỆ THỐNG THÍ NGHIỆM .................................................. 69
4.1.Quét mẫu hàm răng dƣới thạch cao bằng máy Quét 3D Laserdenta. 69
a) Hiệu chỉnh máy Quét 3D .......................................................................... 69
b) Tiến hành quét mẫu ................................................................................... 75
HV: Nguyễn Văn Hòa
1
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
c) Sử dụng thuật toán GO - ICP (Global Optimization – Iterative Closest
Point) ............................................................................................................. 78
d) Sử dụng phần mềm Geomagic Control ..................................................... 79
4.2.Sử dụng phần mềm 3D builder để chỉnh sửa và tạo khối ................... 85
4.3.Thiết kế răng giả dựa trên file .stl đã đƣợc hoàn chỉnh ...................... 87
4.4.Sử dụng phần mềm Sum3D để đƣa ra file G-code gia công răng trên
máy CNC ........................................................................................................ 91
KẾT LUẬN ........................................................................................................ 93
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 94
HV: Nguyễn Văn Hòa
2
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
LỜI NĨI ĐẦU
Hiện nay, công nghệ quét 3D đang nhận được nhiều sự quan tâm của các
nhà nghiên cứu và các công ty ứng dụng quy trình tạo mẫu ngược vào sản xuất.
Các ứng dụng của công nghệ quét 3D đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực
như quét mẫu đúc, tạo hình cơ khí, phục hình nha khoa,... Trong nha khoa, cơng
nghệ quét 3D đang được áp dụng rộng rãi với vai trị hỗ trợ gia cơng chính xác
biên dạng răng. Tuy nhiên, với biên dạng phức tạp của hàm răng người, việc đưa
ra mơ hình 3D hồn thiện là trở ngại lớn nhất đối với công nghệ quét 3D hiện
nay.
Để nâng cao độ chính xác của mơ hình 3D, thuật tốn interative closest
point được viết bằng ngơn ngữ lập trình C++ được áp dụng giúp cho việc xây
dựng biên dạng răng người một cách chính xác, hạn chế việc mơ hình bị vỡ
điểm ảnh.
Mặc dù đã hạn chế được việc mô hình bị vỡ điểm ảnh. Tuy nhiên, do kiến
thức cịn hạn hẹp và thời gian thực hiện hạn chế nên đề tài của tôi vẫn chưa được
tối ưu nhất. Tôi mong sự đóng góp và sửa chữa để đề tài này mang lại kết quả
tốt nhất.
Tôi xin chân thành cảm ơn thầy TS. Hồng Hồng Hải đã hướng dẫn tơi
hồn thành luận văn này.
HV: Nguyễn Văn Hòa
3
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
Lời cam đoan
Tơi tên là: Nguyễn Văn Hịa
Lớp: 16BCTM.KT
Khóa 2016B
Chun ngành: Chế tạo máy
Đề tài: Nghiên cứu phương pháp quét 3D răng ứng dụng trong Nha khoa
Tôi xin cam đoan các kết quả nghiên cứu trong luận văn là của riêng tôi và
chưa được cơng bố trong bất kì cơng trình nghiên cứu nào.
Hà nội, ngày
tháng
năm
Học viên
HV: Nguyễn Văn Hòa
4
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
DANH SÁCH HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Tạo răng giả bằng phương pháp truyền thống .................................. 10
Hình 1.2: Tạo răng giả bằng phương pháp kỹ thuật số ..................................... 12
Hình 1.3: Tạo răng giả bằng phương pháp kỹ thuật số siêu tốc........................ 13
Hình 2.1: Phương pháp dùng mặt nạ để tìm đường biên theo chiều dọc .......... 20
Hình 2.2: Nhiễu phụ thuộc vào dữ liệu .............................................................. 21
Hình 2.3: Nhiễu Gaussian trước và sau khi xử lí ............................................... 21
Hình 2.4: Nhiễu muối tiêu trước và sau khi xử lí ............................................... 22
Hình 2.5: Kết quả trích xuất cạnh sử dụng phương pháp dị cạnh Robert Cross
............................................................................................................................. 25
Hình 2.6: Kết quả trích xuất cạnh sử dụng phương pháp dị cạnh Sobel .......... 26
Hình 2.7: Kết quả trích xuất cạnh sử dụng phương pháp dị cạnh Canny ........ 28
Hình 3.1: Nguyên lý hoạt động của máy quét 3D .............................................. 34
Hình 3.2: Phương pháp tam giác điểm .............................................................. 36
Hình 3.3: Hình ảnh quá trình quét ..................................................................... 37
Hình 4.1: Kết quả ghép nối hai đám mây điểm dùng ICP ................................. 40
Hình 4.2: Kết quả ghép nối hai đám mây điểm dùng ICP khi góc lệch hai đám
mây điểm gần bằng 30° ....................................................................................... 41
Hình 4.3: Kết quả ghép nối ICP sai số nhiều khi đám mây điểm có góc lệch lớn.
............................................................................................................................. 42
Hình 4.4: Ước lượng vector pháp tuyến bề mặt: pháp tuyến tại một điểm được
ước lượng từ các lân cận của nó nằm trong mặt cầu có bán kính 0,03 m ......... 45
Hình 4.5: Biểu diễn khung Darboux và góc đặc tính PFH cho cặp điểm 𝑝𝑠 và 𝑝t
cũng với vector pháp tuyến tương ứng ns và nt. .................................................. 48
Hình 4.6: Biểu đồ vùng tính tốn PFH. Điểm truy vấn (đỏ) và k-điểm lân cận
(xanh) được nối với nhau thành lưới .................................................................. 49
Hình 4.7: Ví dụ biểu diễn PFH của hai lớp điểm trong cùng đám mây điểm.... 50
Hình 4.8: Biểu đồ vùng tính tốn đặc tính Fast Point Feature Histogram. ...... 51
HV: Nguyễn Văn Hòa
5
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
Hình 4.9: Vector pháp tuyến bề mặt can nhựa................................................... 52
Hình 4.10: Biểu đồ FPFH của đám mây điểm can nhựa ................................... 53
Hình 4.11: Hai đám mây điểm chưa ghép nối. được nhìn từ hai góc khác nhau
............................................................................................................................. 57
Hình 4.12: Hai đám mây điểm đã ghép nối, bên trái chỉ sử dụng ICP, bên phải
là SAC-IA............................................................................................................. 57
Hình 4.13: Các đám mây điểm sau khi ghép nối thô sử dụng SAC-IA, và ghép
nối tinh chỉnh sử dụng ICP ................................................................................. 57
Hình 4.14: Hình ảnh 2D của vật thể sử dụng làm mẫu ..................................... 58
Hình 4.15: Mười hai đám mây điểm thu được từ mọi góc nhìn khác nhau của
vật thể, đủ để tái tạo hoàn toàn mơ hình của vật thể .......................................... 61
Hình 4.16: Sơ đồ ghép nối từng cặp đám mây điểm .......................................... 62
Hình 4.17: Hai đám mây điểm của một nửa trái, phải của vật thể, (mỗi đám
mây được ghép từ sáu đám mây ban đầu ở mỗi phía). ....................................... 62
Hình 4.18: Đám mây điểm hồn chỉnh sau khi ghép nối, nhìn từ hai góc khác
nhau ..................................................................................................................... 63
Hình 5.1: Trình tự thực hành.............................................................................. 67
Hình 5.2: Màn hình khởi động ........................................................................... 68
Hình 5.3: Chỉnh tâm camera ....................................................................................... 68
Hình 5.4: Chỉnh gốc tọa độ ................................................................................ 69
Hình 5.5: Bật đèn phát laser .............................................................................. 69
Hình 5.6: Điều chỉnh đèn phát Laser ................................................................. 70
Hình 5.7: Cài đặt gốc tọa độ cho tất cả bộ phận ........................................................ 70
Hình 5.8: Màn hình tạo dữ liệu .......................................................................... 71
Hình 5.9: Chọn vị trí răng tương ứng ................................................................ 72
Hình 5.10: Quét mẫu răng.................................................................................. 73
Hình 5.11: Mơ hình 3D hàm răng ...................................................................... 73
Hình 5.12: Mơ hình 3D hàm răng và răng......................................................... 75
Hình 5.13: Thơng số ma trận ghép đám mây điểm ............................................ 76
HV: Nguyễn Văn Hòa
6
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
Hình 5.14: Q trình ghép răng thơ ................................................................... 76
Hình 5.15: Q trình ghép răng tinh.................................................................. 77
Hình 5.16: Mơ hình 3D hồn thiện .................................................................... 77
Hình 5.17: Mơ hình 3D hàm răng đã được qt bằng máy imetric L1m và mơ
hình 3D hàm răng đã được tối ưu hóa bằng thuật tốn GO-ICP....................... 78
Hình 5.18: So sánh sai lệch giữa 2 mơ hình ...................................................... 79
Hình 5.19: Bảng so sánh sai lệch ....................................................................... 79
Hình 5.20: Màn hình khởi động phần mềm 3D builder ..................................... 80
Hình 5.21: Mơ hình 3D hàm răng đã được tạo khối .......................................... 81
Hình 5.22: Cắt bỏ phần khơng cần thiết trên mơ hình 3D ................................. 81
Hình 5.23: Chọn đường hồn tất thơ ................................................................. 82
Hình 5.24: Chọn đường hồn tất tinh ................................................................ 82
Hình 5.25: Chọn mẫu răng trong thư viện ......................................................... 83
Hình 5.26: Chọn thơng số độ dày....................................................................... 83
Hình 5.27: Chỉnh sửa biên dạng răng ................................................................ 84
Hình 5.28: Mơ hình chiếc răng hồn chỉnh ....................................................... 84
Hình 5.29: Màn hình khởi động phần mềm Sum3D ........................................... 85
Hình 5.30: Chọn phơi và vật liệu ....................................................................... 85
Hình 5.31: Chỉnh vị trí gia cơng và chân răng .................................................. 86
HV: Nguyễn Văn Hòa
7
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công nghệ quét 3D là một quá trình xác định hình dạng bề mặt của vật thể
trong khơng gian ba chiều để tạo ra mơ hình kỹ thuật số 3D. Quét 3D đã mở ra
một bước ngoặt mới trong cơng nghệ 3D, bất kỳ mơ hình vật chất nào tồn tại
trên thế giới đều có thể mơ hình hóa bằng dữ liệu kỹ thuật số chỉ trong vịng vài
giờ đồng hồ. Cơng nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ sản xuất,
khảo cổ học, y tế đến giao thông, xây dựng…
Trong y học, công nghệ quét 3D được phát triển rất nhanh. Từ nhu cầu của
việc cần thiết tạo chính xác số lượng lớn mơ hình 3D hàm răng của các ngành
Nha khoa phục hồi và chỉnh hình. Hiện nay, có rất nhiều thiết bị quét 3D cho
ngành Nha khoa phục hồi được phát triển trên toàn thế giới. Tuy nhiên, các thiết
bị này đều gặp phải vấn đề là mơ hình khi qt ra đa số bị phân mảnh, khơng thể
qt được tồn bộ đám mây điểm của vật thể, điều này gây ảnh hưởng đến việc
gia cơng chính xác biên dạng răng.
Xuất phát từ tầm quan trọng của việc nâng cao độ chính xác của mơ hình
3D răng. Do vậy, tơi chọn đề tài “Nghiên cứu phƣơng pháp quét 3D răng ứng
dụng trong Nha khoa”. Đối tượng được sử dụng để nghiên cứu là mơ hình mẫu
răng thạch cao của người.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu đề tài là nghiên cứu ứng dụng của công nghệ quét 3D trong Nha
khoa và xây dựng một thuật toán ghép đám mây điểm của từng chiếc răng vào
mơ hình 3D tổng thể của hàm răng người để khắc phục việc mơ hình 3D hàm
răng bị vỡ điểm ảnh qua đó hỗ trợ trong việc gia công răng khi sử dụng máy
quét 3D Laserdenta.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết về quét 3D.
- Nghiên cứu cấu tạo, nguyên lý hoạt động của máy quét 3D Laserdenta.
HV: Nguyễn Văn Hòa
8
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
- Nghiên cứu kỹ thuật lập trình C++
- Nghiên cứu thuật tốn ICP, GO-ICP
- Đề tài thuộc hình thức nghiên cứu ứng dụng.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Thu thập và phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài
- Phân tích và thực hành sử dụng máy quét 3D laserdenta
- Triển khai xây dựng chương trình ứng dụng.
- Kiểm tra, thử nghiệm và đánh giá kết quả.
5. Bố cục đề tài
Đề tài nghiên cứu gồm 4 chương:
- Chương I: Giới thiệu tổng quan
- Chương II: Kỹ thuật xử lý ảnh trong nha khoa và nguyên lý hoạt động
của máy quét 3D
- Chương III: Thuật toán ICP và GO-ICP
- Chương IV: Hệ thống thí nghiệm
Trong chương một, giới thiệu về tổng quan về phương pháp làm răng giả
hiện nay. Chương hai, giới thiệu về lý thuyết về kỹ thuật cơ bản xử lý ảnh trong
nha khoa và nguyên lý hoạt động của máy quét 3D. Chương ba, là chương về lý
thuyết thuật toán ICP và GO-ICP. Chương bốn là chương trọng tâm, sử dụng
máy quét 3D để đưa ra mô hình và ứng dụng thuật tốn GO-ICP để cải thiện
chất lượng mơ hình qt, hạn chế vỡ điểm ảnh, đánh giá kết quả và sử dụng mơ
hình đã được tối ưu hóa để đưa ra sản phẩm.
HV: Nguyễn Văn Hịa
9
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Công nghệ quét 3D được ứng dụng rất rộng rãi trong Nha khoa. Tùy thuộc
vào từng nhu cầu của khách hàng mà việc phát triển ứng dụng công nghệ quét
3D cũng khác nhau. Hiện nay, có 2 phương pháp tạo răng giả chủ yếu được áp
dụng trên thế giới:
- Phương pháp truyền thống
- Phương pháp kỹ thuật số
1.1. Phƣơng pháp truyền thống (Lấy dấu răng):
Phương pháp làm răng truyền thống là phương pháp sử dụng dụng cụ lấy
dấu răng để tạo ra bản sao hàm răng của bệnh nhân thơng qua mơ hình thạch cao
của hàm răng người. Khi đã có mơ hình thạch cao sẽ tiến hành quét mẫu thạch
cao.
Trình tự thực hiện như sau:
- Nha sĩ tiến hành mài cùi răng của khách hàng.
Hình 1.1: Tạo răng giả bằng phương pháp truyền thống
HV: Nguyễn Văn Hòa
10
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
- Tiến hành lấy dấu răng bằng cách dùng dụng cụ lấy dấu răng đã được đổ
vật liệu lấy dấu (alginate hoặc silicon) sau đó đưa cho khách hàng để tiến hành
lấy dấu.
- Sau khi lấy dấu xong, nha sĩ sẽ gửi dấu răng đến phịng thí nghiệm
- Kỹ thuật viên sẽ đổ thạch cao vào, khi thạch cao cứng lại sẽ tạo thành mẫu
thạch cao.
- Khi đã có mẫu hàm thạch cao, kỹ thuật viên sẽ sử dụng máy quét 3D để
tiến hành quét đưa ra file ảnh 3D (.stl).
- Sau khi đã quét xong, kỹ thuật viên sẽ sử dụng các phần mềm chỉnh sửa
ảnh 3D để tạo khối sau đó sử dụng các phần mềm CAD/CAM để xuất Gcode
cho máy CNC.
- Gia công thô biên dạng chân răng trên máy CNC
- Sau khi đã gia công thô trên máy phay CNC, kỹ thuật viên sẽ tiếp tục bước
nguyên công cuối:
Chỉnh sửa lại biên dạng theo ý muốn.
Tráng lớp sứ.
Nung tăng cứng răng.
Đánh bóng bề mặt.
- Khi đã xong các bước tạo răng, kỹ thuật viên sẽ chuyển răng giả cho Nha sĩ
để tiến hành cấy răng cho khách hàng.
1.2. Phƣơng pháp kỹ thuật số (không tiếp xúc)
Trong kỹ thuật làm răng giả kỹ thuật số, ta chia làm 2 loại:
- Phương pháp kỹ thuật số thông thường
- Phương pháp kỹ thuật số siêu tốc
a) Phƣơng pháp kỹ thuật số thông thƣờng
- Nha sĩ mài cùi răng của khách hàng.
- Tiến hành lấy mơ hình qt 3D bằng cách dùng máy quét 3D cầm tay quét
hàm răng của khách hàng rồi gửi file mơ hình qt 3D cho Phịng thí nghiệm
HV: Nguyễn Văn Hịa
11
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
- Kỹ thuật viên sẽ download dữ liệu và dùng phần mềm chỉnh sửa ảnh 3D để
tạo khối và sử dụng các phần mềm CAD/CAM để xuất Gcode cho máy CNC
- Gia công thô chân răng và biên dạng đỉnh răng trên máy CNC
- Sau khi đã gia công thô trên máy phay CNC, Kỹ thuật viên sẽ tiếp tục bước
nguyên công cuối:
Chỉnh sửa lại biên dạng theo ý muốn.
Tráng lớp sứ.
Đánh bóng bề mặt.
Nung tăng cứng răng.
- Khi đã xong các bước tạo răng, nhân viên kỹ thuật sẽ chuyển răng giả cho
nha sĩ để tiến hành cấy răng cho khách hàng.
Hình 1.2: Tạo răng giả bằng phương pháp kỹ thuật số thông thường
b) Phƣơng pháp kỹ thuật số siêu tốc (không tiếp xúc):
- Nha sĩ tiến hành chọn trong thư viện răng có sẵn của máy CNC gần giống
nhất với răng của khách hàng để máy nhận diện biên dạng ngồi của răng cần
gia cơng.
HV: Nguyễn Văn Hòa
12
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
- Tiến hành mài cùi răng và quét hàm răng của khách hàng bằng máy quét
3D cầm tay.
- Phần mềm tự động xuất ra mơ hình 3D của răng và file gia cơng rồi đưa
chương trình chạy vào máy CNC.
- Máy CNC tiến hành gia công thô răng.
- Sau khi đã gia công thô trên máy phay CNC, Nha sĩ sẽ tiếp tục bước
nguyên công cuối:
Chỉnh sửa lại biên dạng theo ý muốn.
Tráng lớp sứ.
Đánh bóng bề mặt.
Nung tăng cứng răng.
- Nha sĩ tiến hành trồng răng giả.
Hình 1.3: Tạo răng giả bằng phương pháp kỹ thuật số siêu tốc
Ƣu nhƣợc điểm của các phƣơng pháp tạo răng
Ƣu điểm
- Giải quyết được tất cả nhu
Phƣơng
pháp truyền cầu của khách hàng (Làm răng
đơn, cầu nhiều răng, cả hàm,
thông
…)
- Chi phí đầu tư rẻ.
HV: Nguyễn Văn Hịa
Nhƣợc điểm
- Qua nhiều nguyên công,
công đoạn, vận chuyển khiến
cho thời gian làm răng lâu.
- Chất lượng sản phẩm phụ
thuộc vào phịng thí nghiệm.
- Tốn vật liệu lấy dấu, thạch
cao, …
- Giá thành sản phẩm cao.
- Mất thời gian cho việc xử
lý bảo hành sản phẩm
13
Luận văn tốt nghiệp
- Giải quyết được tất cả nhu
Phƣơng
pháp
kỹ cầu của khách hàng (Làm răng
thuật
số đơn, cầu nhiều răng, cả hàm,
…)
thông
- Không tốn vật liệu lấy dấu,
thƣờng
(Không tiếp thạch cao, …
- Lược bỏ được nhiều nguyên
xúc)
công, công đoạn vận chuyển
không cần thiết.
- Thời gian làm răng nhanh
hơn so với phương pháp
truyền thống
- Thời gian làm răng nhanh
Phƣơng
pháp
kỹ - Giá thành sản phẩm rẻ.
thuật số siêu - Không phụ thuộc vào phịng
tốc (Khơng thí nghiệm.
- Thời gian xử lý bảo hành
tiếp xúc)
nhanh.
GVHD: TS. Hồng Hồng Hải
- Chi phí đầu tư cao.
- Chất lượng sản phẩm phụ
thuộc vào phịng thí nghiệm.
- Giá thành sản phẩm cao.
- Mất thời gian cho việc xử
lý bảo hành sản phẩm.
- Chỉ giải quyết được nhu
cầu răng đơn.
- Chi phí đầu tư rất cao.
- Yêu cầu Nha sĩ ngồi
chun mơn về Nha khoa,
cần chun mơn về phần
mềm và kỹ thuật cơ khí
chính xác.
Nghiên cứu ở Việt Nam hiện nay:
Tại Việt Nam, đa số các phòng khám đang sử dụng phương pháp truyền
thống trong Nha khoa chỉnh hình và phục hồi. Do vậy, việc ứng dụng công nghệ
quét 3D để tạo răng giả thường sẽ do công ty trung gian chuyên thiết kế và gia
công răng đảm nhiệm. Các phòng khám sau khi lấy dấu răng xong sẽ chuyển
mẫu đến công ty này và họ sẽ đảm nhiệm công việc thiết kế, chỉnh sửa và gia
công để đưa ra sản phẩm theo yêu cầu của Nha sĩ. Tuy nhiên, với sự phát triển
mạnh mẽ của công nghệ quét 3D trên toàn thế giới, những năm gần đây, đã xuất
hiện những phòng khám lớn với sự đầu tư bài bản về thiết bị, công nghệ đã sử
dụng phương pháp kỹ thuật số và kỹ thuật số siêu tốc và họ đã chủ động hơn
trong việc gia công răng giúp tối ưu hóa được thời gian và lợi nhuận. Những ứng
dụng quét 3D mới nhất đã khắc phục hoàn toàn các nhược điểm của phương
pháp truyền thống. Với công nghệ này, từ khâu thăm khám đến khâu lấy dấu
HV: Nguyễn Văn Hòa
14
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
hàm, chế tạo răng sứ hoàn toàn được thực hiện bằng các thiết bị 3D tiên tiến như
máy chụp X-Quang Cone Beam CT 3D, máy Quét 3D, hệ thống chế tạo răng sứ
CAD/CAM 3D, phần mềm Simplant 3D… Nhờ có sự hỗ trợ của máy móc tiên
tiến mà chiếc răng sau khi được chế tạo đạt độ chính xác đến từng gờ rãnh,
mang lại kết quả vượt trội.
Ứng dụng công nghệ trồng răng sứ 3D tân tiến sẽ phát huy tối đa ưu điểm
của răng sứ và khắc phục tốt nhất những nhược điểm của phương pháp truyền
thống, nhờ đó mà mang lại những ưu điểm như:
- Tính thẩm mỹ cao: Chiếc răng sau khi phục hình sẽ có màu sắc, hình
dáng, kích thước đẹp như răng thật.
- Hình ảnh 3D sống động trên phần mềm chuyên dụng, cho phép tái tạo lại
chiếc răng sứ vừa khít, nướu đẹp và chuẩn xác tới từng milimet.
- Khả năng chịu lực cao và tuổi thọ lâu dài: Răng sứ được nung ở nhiệt độ
200-1400°C trong thời gian 8h nên đảm bảo cho răng cứng chắc, ăn nhai tốt,
không dễ bị bể vỡ, bung bật và có thể duy trì lâu dài trên cung hàm.
- Ít gây xâm lấn hay tác hại xấu đến răng: Răng trụ được mài với tỷ lệ tiêu
chuẩn, hạn chế tới mức tối đa xâm lấn không cần thiết đến răng thật vì thế khơng
xảy ra tình trạng ê buốt, đau nhức răng sau khi thực hiện.
Mặc dù có những ưu điểm vượt trội so với phương pháp truyền thống. Tuy
nhiên, với giá thành thiết bị rất cao, phạm vi ứng dụng chưa thay thể thay thế
hoàn toàn cho phương pháp truyền thống, nên tại Việt Nam, ứng dụng phương
pháp kỹ thuật số siêu tốc vẫn còn khá hạn chế và mới chỉ giới hạn ở một vài
phòng khám lớn sử dụng.
Để có thể nghiên cứu một cách tổng quan, đầy đủ nhất về quy trình làm
răng giả trong Nha khoa phục hồi và ứng dụng của công nghệ quét 3D trong
Nha khoa. Bài luận văn này nghiên cứu về ứng dụng công nghệ quét 3D trong
phương pháp Nha khoa phục hồi truyền thống.
HV: Nguyễn Văn Hòa
15
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
CHƢƠNG II: KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH TRONG
NHA KHOA VÀ NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA
MÁY QUÉT 3D
Trong chương này, chúng ta sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản trong kĩ
thuật cơ bản trong xử lí ảnh và ứng dụng của nó trong thực tế.
2.1.Kỹ thuật xử lý ảnh trong Nha khoa
2.1.1. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
Trên máy tính đối với ảnh màu người ta sử dụng kỹ thuật pha trộn màu để
tạo nên hình ảnh hiển thị với nhiều màu sắc khác nhau.
Chúng ta có các hệ màu phổ biến sau:
- Hệ màu RGB: mơ hình màu RGB sử dụng mơ hình bổ sung, trong đó ánh
sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức
khác nhau để tạo thành các màu khác nhau. Viết tắt RGB trong tiếng Anh là: R
(red – màu đỏ), G (green – màu xanh lá cây), B (Blue – màu xanh lam).
Cũng lưu ý rằng mơ hình màu RGB tự bản thân nó khơng định nghĩa thế
nào là “đỏ”, “xanh lá cây” và “xanh lam” một cách chính xác, vì thế với cùng
các giá trị như nhau của RGB có thể mơ tả các màu tương đối khác nhau trên
các thiết bị khác nhau có cùng một mơ hình màu. Trong khi chúng cùng chia sẻ
một mơ hình màu chung, khơng gian màu thực sự của chúng dao động một cách
đáng kể.
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của mơ hình màu RGB là việc
hiển thị màu sắc trong các ống tia âm cực, màn hình tinh thể lỏng hay màn hình
plasma, chẳng hạn như màn hình máy tính hay ti vi. Mỗi điểm ảnh trên màn
hình có thể được thể hiện trong bộ nhớ máy tính như các giá trị độc lập của màu
đỏ, xanh lá cây và xanh làm. Các giá trị này được chuyển đổi thành các cường
độ và gửi tới màn hình. Bằng việc sử dụng các tổ hợp thích hợp của các cường
độ ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam, màn hình có thể tái tạo phần lớn các
HV: Nguyễn Văn Hòa
16
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
màu trong khoảng đen và trắng. Các phần cứng hiển thị điển hình được sử dụng
cho các màn hình máy tính trong năm 2003 sử dụng tổng cộng 24 bit thông tin
cho mỗi điểm ảnh (trong tiếng Anh thông thường được biết đến như bits per
pixel hay bpp). Nó tương ứng với mỗi 8 bit cho màu đỏ, xanh là cây và xanh
lam, tạo thành một tổ hợp 256 các giá trị có thể, hay 256 mức cường độ cho mỗi
màu. Với hệ thống như thế, khoảng 16,7 triệu màu rời rạc có thể tái tạo.
Biểu thị màu RGB trên máy tính: trong phần dữ liệu của một ảnh thô được
biểu diễn như sau: R|G|B|R|G|B|R|G|B|R|G|B|…với:
R: 8 bit lưu giá trị của màu đỏ
G: 8 bit lưu giá trị của màu xanh lục
B: 8 bit lưu giá trị của màu xanh lam
Cứ mỗi nhóm giá trị R, G, B trong dữ liệu của hình ảnh sẽ được phần cứng
máy tính xử lý và đưa ra một pixel được biểu diễn trên màn hình.
Do đó, một hình ảnh theo chế độ màu RGB là một hình ảnh được tổ hợp
bởi 3 hình ảnh Red, Green và Blue.
- Hệ màu HSB: khơng gian màu HSB cịn gọi là không gian màu HSV, là
một không gian màu dựa trên ba thông số:
H: (Hue) vùng màu
S: (Saturation) Độ bão hòa màu
B hay V: (Bright hay Value) Độ sáng
Như đã đề cập ở trên, từ 3 màu chính đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh
lam (blue), pha trộn lại ta sẽ có được các màu sắc khác nhau. Còn trong hệ màu
HSV, sự trộn màu được biểu diễn khác trong RGB. Biểu diễn như sau:
Bố trí vị trí của 3 màu Red, Green, Blue trên một vòng tròn
Kết hợp 2 màu:
- Đỏ và xanh lá cây ta được vàng
- Xanh lá cây và xanh dương ta được màu lục làm. Xanh dương và đỏ ta
được màu hồng.
- Tiếp tục: trộn hai màu đỏ và vàng ta được màu cam
HV: Nguyễn Văn Hòa
17
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
- Cứ tiếp tục trộn ta sẽ được một vòng tròn màu liên tục thay đổi theo 360
độ.
Đó chính là cách biểu diễn của một chiều của hệ màu HSB. Ta cũng nhận
thấy rằng màu sắc cũng thay đổi theo hai chiều khác nữa. Một trong đó là độ
sáng - tối. Một màu sáng hoặc tối như nào phụ thuộc vào độ sáng của màu, ký
hiệu là B (hay đôi khi là Value – ký hiệu là V). Phạm vi của độ sáng là từ 0 đến
100%. Khi giá trị là 0 thì vùng màu sẽ đen hoàn toàn. Khi giá trị tăng độ sáng sẽ
tăng, kết hợp với HUE và S sẽ đưa ra các màu khác nhau. Khi tăng đến 100% thì
màu sẽ trắng hồn tồn.
Và chiều cuối cùng đó là độ bão hịa, biểu thị độ xám trong khơng gian
màu. Phạm vi của độ bão hòa là từ 0 đến 100%. Cạnh ngồi cùng của vịng màu
HUE là các màu gốc. Khi di chuyển vào trung tâm của vòng màu thì màu gốc sẽ
bị mờ dần và đến trung tâm của vịng màu thì màu HUE sẽ bị mất hồn tồn, trở
thành màu trắng.
Ngồi ra chúng ta cịn có mơ hình màu đơn giản nhất là Grayscale là cấp độ
xám biến thiên từ màu đen đến trắng. Độ xám lớn nhất là màu đen, hấp thu toàn
bộ ánh sáng. Độ xám nhỏ nhất là màu trắng, phản xạ hoàn toàn ánh sáng chiếu
tới. những khoảng màu ở giữa được biểu diễn bằng độ chói (brightness) của ba
màu chính (red, green, blue). Lợi điểm của loại mơ hình này là có thể sử dụng cả
trong công nghiệp in ấn lẫn dùng trong việc thể hiện ảnh lên các thiết bị xuất số.
2.1.2. Kĩ thuật mặt nạ cơ bản
a) Khái niệm về mặt nạ
Mặt nạ trong xử lí ảnh thường được gọi là mặt nạ Kernel hay Kernel. Một
Kernel thường là những ma trận nhỏ như 3x3, 2x3, 5x5, v.v… được dùng trong
các phép xử lí ảnh như: lọc nhiễu, dị cạnh.
Kích thước Kernel phải nhỏ hơn kích thước của ma trận ảnh. Các Kernel
được sử dụng bằng cách nhân chập các giá trị của nó với một vùng pixel (điểm
ảnh) tương ứng trên ảnh.
HV: Nguyễn Văn Hòa
18
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
b) Kỹ thuật nhân chập
Dùng mặt nạ là ma trận 3x3 để tính toán. Tổng các 9 điểm ảnh nhân với hệ
số tương ứng sẽ là giá trị của điểm ảnh trung tâm.
Hình 2.1: Phương pháp dùng mặt nạ để tìm đường biên theo chiều dọc
2.1.3. Các kỹ thuật lọc nhiễu
a) Khái quát về nhiễu ảnh
Trên mỗi pixel trên cảm biến của máy quay (camera hay webcam) có chứa
một hay nhiều diode dị sáng để chuyển ánh sáng chiếu tới thành tín hiệu điện,
rồi xử lí thành những giá trị màu của những pixel tạo nên ảnh sau cùng. Nếu trên
cùng một pixel không được chiếu sáng cùng một lượng ánh sáng trong khoảng
thời gian thu ảnh thì giá trị màu trên pixel đó sẽ khơng được tương ứng với thực
tế. Theo thống kế thì số lượng pixel như vậy là rất ít, và nó được gọi là nhiễu
(noise).
Phân loại nhiễu :
- Nhiễu độc lập với dữ liệu ảnh (independent noise) :
Là một loại nhiễu cộng : ảnh thu được là tổng của ảnh đúng (true image) và
nhiễu.
Thơng tin ảnh có tần số thấp, còn nhiễu ảnh hưởng đến tần số cao và ảnh
hưởng này có thể được giảm đi khi sử dụng bộ lọc thông thấp
Lọc nhiễu bằng bộ lọc tần số hay bộ lọc không gian.
- Nhiễu phụ thuộc vào dữ liệu (data dependent noise) :
HV: Nguyễn Văn Hòa
19
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
Nhiễu này xuất hiện khi có sự bức xạ đơn sắc nằm rải rác trên bề mặt ảnh,
độ lớn chởm trên bề mặt phụ thuộc vào bước sóng của ảnh.
Do có sự giao thoa giữa các sóng ảnh nên làm xuất hiện những vết lốm
đốm trên ảnh.
Hình 2.2: Nhiễu phụ thuộc vào dữ liệu
- Nhiễu Gaussian :
Nhiễu này có được do bản chất rời rạc của bức xạ (hệ thống ghi rửa ảnh
bằng cách đếm các photon lượng tử ánh sáng).
Là nhiễu cộng và độc lập
Mỗi pixel trong ảnh nhiễu là tổng giá trị pixel thật và pixel ngẫu nhiên.
Hình 2.3: Nhiễu Gaussian trước và sau khi xử lí
- Nhiễu muối – tiêu (salt and pepper noise):
HV: Nguyễn Văn Hòa
20
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
Nhiễu này sinh ra do xảy ra sai số trong quá trình truyền dữ liệu.
Những pixel đơn được gán luân phiên mang giá trị 0 hay giá trị cao nhất
(maximum) tạo ra hình muối tiêu trên ảnh.
Hình 2.4: Nhiễu muối tiêu trước và sau khi xử lí
b) Các phƣơng pháp lọc nhiễu cơ bản
Cách thức chung là biến đổi các giá trị của mỗi pixel dựa vào tính tốn trên
các giá trị của các pixel lân cận.
Các pixel lân cận được xác định bởi một Kernel và giá trị được tính đặt ở
trung tâm của cửa sổ. Cách thức xử lí là dùng các cửa sổ Kernel nhân chập lần
lượt qua các pixel trong ảnh từ trái qua phải, từ trên xuống dưới.
Phương pháp lọc nhiễu trung bình (mean filter):
Lọc Mean là phương pháp lọc nhiễu tuyến tính bằng cách thay thế giá trị
trung tâm trong Kernel bằng giá trị trung bình của tất cả các pixel nằm trong cửa
sổ đó.
- Ưu điểm:
Đơn giản trong tính tốn
Ảnh đạt độ trơn mịn
- Khuyết điểm:
Khơng hồn tồn loại bỏ được nhiễu, các pixel đơn lẻ (nhiễu sẽ ảnh
hướng đến giá trị trung bình của các pixel lân cận.
Độ sắc nét của ảnh kém
HV: Nguyễn Văn Hòa
21
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
Độ tương phản thấp
Phương pháp lọc trung vị (median filter)
Lọc Median là phương pháp lọc khơng tuyến tính bằng cách thay thế giá trị
trung tâm trong cửa sổ bằng giá trị có cấp bậc ở giữa của tất cả các pixel nằm
trong cửa sổ đó.
Phương pháp lọc Gaussian (Gaussian smoothing)
Lọc Gaussian được dùng để làm trơn hình ảnh, loại bỏ một số các chi tiết
và nhiễu. Nó được dùng tương tự như lọc Mean nhưng sử dụng Kernel khác với
những tính chất đặc biệt. Ý tưởng lọc Gaussian dùng phân bố 2 chiều này. Điều
này được thực hiện bởi sự nhân chập. Bởi vì hình ảnh được lưu trữ là tập hợp
các pixel riêng biệt, do đó cần tạo ra một sự xấp riêng biệt với hàm Gaussian
trước khi có thể thực hiện nhân chập. Theo lý thuyết, phân bố Gaussian khác 0 ở
mọi điểm, điều này yêu cầu một Kernel lớn vô hạn, nhưng trên thực tế việc thực
hiện có hiệu quả với Kernel độ lệch là 3 từ vị trí trung bình.
2.1.4. Các kĩ thuật dị cạnh.
a) Khái quát về dò cạnh
Các cạnh là những vùng ảnh mà có độ tương phản cao. Vì thế các cạnh
thường xun xuất hiện tại những vị trí được thấy như là những đường bao
quanh vật trên hình ảnh, xác định cạnh thường được dùng phổ biến trên những
hình ảnh có nhiều vật thể khác nhau khi ta muốn chia hình ảnh thành những
vùng khác nhau có chứa vật thể. Biểu diễn một hình ảnh bằng các cạnh thì có
nhiều thuận lợi hơn là làm giảm được dữ liệu ảnh trong khi vẫn đảm bảo giữ
được những thông tin về vật thể trên ảnh.
Các cạnh chủ yếu có tần số cao nên theo lý thuyết, dò cạnh sử dụng lọc tần
số cao bằng phương pháp Fourier hay bằng cách nhân chập hình ảnh với những
Kernel thích hợp trong miền khơng gian Fourier. Trên thực tế, dị cạnh được
thực hiện trong miền khơng gian vì thực hiện dễ dàng hơn và thường cho ra kết
quả tốt hơn.
HV: Nguyễn Văn Hòa
22
Luận văn tốt nghiệp
GVHD: TS. Hoàng Hồng Hải
Cách xác định cạnh: vì các cạnh tương ứng với sự chiếu sáng mạnh, chúng
ta có thể làm nổi bật lên bằng cách tính tốn đạo hàm của hình ảnh.
Chúng ta có thể thấy rằng vị trí của cạnh có thể được ước lượng với giá trị
lớn nhật của đạo hàm bậc nhất hay với điểm uốn của đạo hàm bậc 2. Vì thế
chúng ta muốn tìm một kĩ thuật để tính tốn đạo hàm của một hình ảnh 2 chiều.
Những Kernel dùng cho việc xác định cạnh được tính dựa theo cơng thức
trên cho phép chúng ta tính tians đạo hàm bậc một và bậc hai của một hình ảnh 2
chiều. Có 2 tiến trình chung tính đạo hàm bậc một trong một hình ảnh hai chiều,
dị cạnh Pretwitt compass và dị cạnh gradient.
b) Các phƣơng pháp dò cạnh
Phƣơng pháp Robert Cross
Theo Roberts, để xác định cạnh ta cần dựa vào các tính chất sau: cạnh được
tạo ra cần được xác định rõ, nền của ảnh có ít nhiễu và cường độ của cạnh được
xác định bằng mắt thường. Với những đặc tính đó, Roberts đưa ra phương trình
sau:
𝑦
√𝑥
𝑧
√(𝑦
(2.1)
𝑦
)
𝑦
(𝑦
)
(2.2)
Với x là cường độ sáng ban đầu của ảnh, z là đạo hàm tính được và i, j là
tọa độ của điểm ảnh.
Kết quả tính được sẽ thay đổi cường độ sáng theo đường chéo. Phương
pháp này đơn giản, nhân kernel nhỏ và chỉ chứa giá trị nguyên, tuy nhiên,
phương pháp này nhạy cảm với nhiễu.
Để dò cạnh sử dụng phương pháp Robert Cross, ta nhân ma trận ảnh gốc
với 2 nhân kernel:
0
HV: Nguyễn Văn Hòa
1𝑣 0
1
(2.3)
23
