本發(fā)明屬于醫(yī)療器械，涉及一種激光打標方法，具體涉及一種眼科手術器械的激光打標方法。

背景技術：

1、眼科手術器械指用于眼科手術的醫(yī)療器械，主要包括手術用剪、鉗、鑷、鉤及開瞼器等。眼科手術器械作為醫(yī)療器械中的一種重要類別，其質量與精度對眼科手術效果至關重要。產品質量追溯是指通過對產品的生產、流通和銷售等環(huán)節(jié)進行詳細記錄和追蹤（常用一物一碼數字身份證來作為載體），以確保產品質量的過程。如果能夠實現對眼科手術器械的質量追溯，就可厘清責任者的姓名、時間和地點，職責分明、查處有據，極大加強職工的責任感。

2、激光打標是一種利用高能量激光束在材料表面進行標記的技術，其原理是通過激光束的熱效應或光化學反應，在材料表面形成永久性標記。相比傳統(tǒng)的打標技術，如噴墨打印、壓印等，激光打標具有無接觸、無污染、高精度、標記持久等優(yōu)勢，因而在高精度、高要求的領域（如醫(yī)療器械制造領域）應用廣泛。為了確保醫(yī)療器械的性能和可追溯性，制造過程中通常會在醫(yī)療器械表面進行激光打標，以標識品牌、型號、批次及其他關鍵信息。然而，由于醫(yī)療器械材質多為高強度合金或特殊醫(yī)用材料，這些材料對激光能量的吸收與反應差異顯著。若激光參數設置不當，可能導致醫(yī)療器械表面受損，影響其力學性能和生物相容性。因此，如何優(yōu)化激光打標參數，以確保標記清晰且不影響醫(yī)療器械的使用，成為亟需解決的問題。

3、申請?zhí)枮?02010718686.3的中國發(fā)明專利公開了一種醫(yī)療器械激光打標系統(tǒng)及方法，方法包括以下步驟：通過控制終端獲取待打標的標志圖案；設定激光束的參數，并控制激光器發(fā)出對應參數的激光束；根據待打標的標志圖案控制激光束采用正焦或離焦的方式在醫(yī)療器械表面打出黑色標志，得到帶黑色標志的醫(yī)療器械。該申請主要通過激光束能量密度的控制實現醫(yī)療器械的表面材料快速熱處理，使得醫(yī)療機械表面永久性黑化，以得到帶醒目的黑色標志的醫(yī)療器械。這與眼科手術器械表面形成可追溯信息的目的并不相同，此外也缺乏對控制終端的精確控制，難以滿足眼科手術器械的高標準要求。

技術實現思路

1、基于上述缺陷，本發(fā)明提供一種眼科手術器械的激光打標方法，能夠自動尋找最佳的激光打標參數，從而提高打標的精度與一致性。

2、為了實現上述技術目的，本發(fā)明提供了一種眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，包括以下步驟：

3、（a）數據采集：對用于眼科手術器械的目標材料表面進行初步激光打標實驗，采集激光打標參數和對應打標參數下的效果數據得到打標數據集；

4、（b）數據預處理：對所述打標數據集進行預處理；所述預處理包括去除噪聲、填補缺失值和使用max-min歸一化將打標數據映射到同一尺度；

5、（c）神經網絡模型建立：設置bp神經網絡的參數以建立bp神經網絡模型；所述bp神經網絡的參數包括隱藏層的神經元數量、隱藏層的數量、神經元停止傳輸數據的概率、學習率、adam優(yōu)化器的超參數、初始權重和偏置和激活函數；

6、（d）訓練與優(yōu)化：將步驟（b）得到的數據利用所述bp神經網絡模型進行多次訓練；

7、（e）參數優(yōu)化與驗證：通過所述bp神經網絡模型預測不同參數組合下的打標效果，計算并記錄每個參數組合的打標精度；當打標精度預測值與打標精度實際值誤差最小時，利用對應的打標參數對眼科手術器械進行激光打標。

8、優(yōu)化地，步驟（a）中，所述打標參數至少包括激光功率、打標速度和焦點直徑，所述效果數據至少包括打標精度預測值和打標精度實際值。

9、進一步地，步驟（c）中，還在所述bp神經網絡模型中加入bn層，以在每次迭代中保證權重和偏置參數的穩(wěn)定性。

10、更進一步地，步驟（d）中，在訓練時調整網絡權重和偏置以優(yōu)化模型的預測能力；

11、采用rmse損失函數衡量所述bp神經網絡模型對打標精度預測值與打標精度實際值之間的誤差，通過adam優(yōu)化器進行參數調整以加速收斂。

12、具體地，步驟（e）中，所述打標精度的計算按以下步驟進行：

13、使用加權求和算法和激活函數將高維數據轉化為所述bp神經網絡模型的打標精度預測值；使用rmse損失函數計算打標精度實際值與打標精度預測值之間的誤差，當損失函數值未到達全局最小，進行反向傳播，使用adam優(yōu)化器對神經元的權重與偏置值進行調整，再進行正向傳播算法，直到rmse損失函數值停止減小；當反向傳播后仍然無法使打標精度達到需求，對adam優(yōu)化器的超參數進行迭代調整，直到打標精度預測值與打標精度實際值的誤差最小；使用決定系數衡量預測精度，保存最佳打標機參數以及bp神經網絡模型的權重、偏置值。

14、更進一步地，步驟（c）中，所述bp神經網絡包含一個輸入層、兩個隱藏層、兩個bn層和一個輸出層，

15、從輸入層到隱藏層之間的計算公式為：；

16、式中，為隱藏層的加權輸入，為隱藏層的加權輸出，f為設定的激活函數，為權重矩陣，為偏置向量；

17、從輸入層到輸出層之間的計算公式為：；

18、式中，是輸出層的加權輸入，是最后一個隱藏層和輸出層之間的權重，是最后一個隱藏層和輸出層之間的偏置；是激活層的激活輸出，g是輸出層的激活函數。

19、具體地，步驟（e）中，所述rmse損失函數按以下公式計算：

20、，

21、式中，y是打標精度實際值，是打標精度預測值。

22、具體地，步驟(e)中，使用下式進行反向傳播計算所述輸出層的梯度，

23、具體地，步驟（e）中，使用梯度下降法按下式調整bp神經網絡模型中神經元的權重和偏置值，使損失函數值到達最?。?/p>

24、；

25、；

26、式中，是bp神經網絡模型調整后的權重，是bp神經網絡模型調整前的權重，是bp神經網絡模型調整后的偏置值，是bp神經網絡模型調整前的偏置值；是模型的超參數，為學習率；是損失函數值對權重的偏導值，是損失函數對偏置的偏導值。

27、優(yōu)化地，步驟（b）中，所述max-min歸一化的計算公式為：

28、；

29、式中，x是整個打標數據集，是數據集中的某個值，min(x)是數據集中的最小值，max(x)是數據集中的最大值，是歸一化后的值。

30、本發(fā)明眼科手術器械的激光打標方法，通過充分利用bp神經網絡的非線性學習能力并構建激光打標參數與打標精度之間的復雜關系，避免了因參數尺度不同而導致的計算偏差，通過多次訓練后確定最佳參數設置，減少人為經驗偏差導致的樣品報廢率，確保打標效果的同時，最大程度地保護器械的表面完整性，有效提高了打標的精度、一致性和質量。

技術特征：

1.一種眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于：步驟（a）中，所述打標參數至少包括激光功率、打標速度和焦點直徑，所述效果數據至少包括打標精度預測值和打標精度實際值。

3.根據權利要求2所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于：步驟（c）中，還在所述bp神經網絡模型中加入bn層，以在每次迭代中保證權重和偏置參數的穩(wěn)定性。

4.根據權利要求3所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于：步驟（d）中，在訓練時調整網絡權重和偏置以優(yōu)化模型的預測能力；

5.根據權利要求4所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，步驟（e）中，所述打標精度的計算按以下步驟進行：

6.根據權利要求3所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于：步驟（c）中，所述bp神經網絡包含一個輸入層、兩個隱藏層、兩個bn層和一個輸出層，

7.根據權利要求4或5所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，步驟（e）中，所述rmse損失函數按以下公式計算：

8.根據權利要求7所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，步驟（e）中，使用下式進行反向傳播計算所述輸出層的梯度，

9.根據權利要求8所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，步驟（e）中，使用梯度下降法按下式調整bp神經網絡模型中神經元的權重和偏置值，使損失函數值到達最小：

10.根據權利要求1所述的眼科手術器械的激光打標方法，其特征在于，步驟（b）中，所述max-min歸一化的計算公式為：

技術總結
本發(fā)明提供一種眼科手術器械的激光打標方法，包括以下步驟：（a）數據采集：對用于眼科手術器械的目標材料表面進行初步激光打標實驗，采集激光打標的參數和對應打標參數下的效果數據得到打標數據集；（b）數據預處理：對所述打標數據集進行預處理；所述預處理包括去除噪聲、填補缺失值和使用Max?Min歸一化將打標數據映射到同一尺度；（c）神經網絡模型建立：設置BP神經網絡的參數以建立BP神經網絡模型；（d）訓練與優(yōu)化：將步驟（b）得到的數據利用所述BP神經網絡模型進行多次訓練；（e）參數優(yōu)化與驗證。通過多次訓練后確定最佳參數設置，確保打標效果的同時，最大程度地保護器械的表面完整性，有效提高了打標的精度。

技術研發(fā)人員：張子煜,陳健華
受保護的技術使用者：蘇州市協(xié)和醫(yī)療器械有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/17