目前,已有的连续测量眼压计均为接触式眼压计,按是否与眼角膜接触可分为侵入和非侵入式连续测量眼压计。侵入式连续测量眼压计具有手术风险、创伤不可逆以及长期需佩带的问题;非侵入式连续测量眼压计需要贴于眼球表面,受角膜刚性和厚度影响较大,个体差异对精度的影响明显。现有的便携式眼压计均为离线式的单次眼压测量设备,缺乏易操作性和远程数据自动传输功能。本文的研究内容是基于云端一体架构的眼压在线连续监测终端的研发,目的是使得眼压的家庭化连续监测和眼科医生远程监测与诊疗成为现实。针对现有便携式眼压计在易操作性和远程数据传输方面存在的不足,以便携回弹式眼压计为眼压测量单元基础,研发面向家庭化应用的眼压波动远程无线监测终端。本文的主要工作内容如下:(1)可穿戴眼压波动连续测量终端。以某手持眼压计为研究对象,实现眼压计可适应患者面部形态的个体性差异,且对主流异型回弹式眼压计具有兼容性。通过研究在不破坏回弹式眼压计本体结构条件下,集成感知层摄像头、算法程序运行环境以及PC显示器,完成终端基础结构的设计和程序环境的配置。(2)眼压数据图像预处理。将Raspberry Pi读取的原始眼压数据图像,进行灰度化、高斯平滑滤波、中值滤波、二值化以及眼压数据区域图像分割处理,得到测量眼(左/右)、连续测量次数和眼压数值(均值)三类眼压数据图像。最后进行样本集制备,为眼压数据图像分类算法做前期准备。(3)眼压数据图像识别算法设计。首先,通过HOG特征算法提取三类眼压数据图像样本集的梯度信息,然后,利用SVM分类算法对三类眼压训练数据拟合分类器模型,得到三个分类器模型。最后,将每次眼压数据图像的特征值与分类器进行对比,得到识别眼压计图像数据的结果,通过网络Socket编程,将识别结果传输到云平台。(4)眼压波动远程监测平台设计与实现。远程无线终端连续监测的眼压数据,最终需要呈现给使用者。通过研究云端和前端技术,来实现数据的远程监测和可视化分析。云端包括设备网关和后端应用开发,前端包括实时眼压数据读取、历史眼压数据查询、日均值和月均值等。本文研发的眼压波动远程监测终端,具有便携性、准确性和实时性。