婴儿发生头部畸形的原因有很多,大多是由于头部长期与坚硬的平面接触,头骨在生长的过程中变得扁平,相应的,引起某些未受压迫的部分发生扩张,使得头部整体发生不对称的变形。近年来,头部畸形发病率上升,引起了研究者的关注。传统的测量方式是通过皮尺、人体测量卡尺进行头部长宽等指标的测量。这种方式能够测量的参数有限,且精度不高。关于头部畸形的判定指标也没有统一的约定,很多时候依赖临床医生的主观判断。而矫形用具相对昂贵,难以调节,缺乏通用性。本文首先研究从$影像数据获得头部轮廓曲线的方法,通过加权中值滤波方法,对图像进行了降噪滤波处理,通过自适应直方图均衡化的方法,对图像进行了图像增强处理,采用腐蚀与膨胀的方法,对图像进行了去除细节的处理,通过’#算子进行了边界提取,获取了头部$图像的轮廓。在此基础上用最小二乘法,对头部的轮廓进行椭圆拟合,采用二次型正规化的方法,对椭圆进行标定,获得椭圆的各项特征参数。据此提出:用椭圆的长轴和短轴表征头部的长度和宽度,进而定义头骨系数,评估被测对象头部畸形的类别;用椭圆与头部中心对称轴的夹角大小来评估被测对象是否患有斜头畸形。在此基础上,设计制作了一种低成本的头部健康状况快速检测设备。检测设备包括头型检测模块及常规检测功能模块。设备以.%作为主控芯片,包含红外测距传感器、步进电机与编码器等。设备设有上位机通信模块,当婴儿被诊断出患有头部畸形时,能够将数据传到上位机进行分析。当婴儿被诊断出患有头部畸形时0则需要进行更详细的诊断。为此本文从头部的三维点云入手,重建了头骨的三维模型。针对头部矫形方案规划的需求,对头部三维模型进行了简化。以婴儿头骨解剖结构为基础,对头骨模型进行了区域划分。根据斜头畸形、平头畸形与长头畸形三种头部畸形的特点,选择了相应的加载方式对头部有限元模型进行加载,分析其应力应变状况,为后续矫形方案的选择及矫形器械的设计提供基础性数据。最后,依据婴儿在不同时期头部各项参数变化情况,建立婴儿头部的生长模型,进而建立不同时期的头部轮廓点之间的映射关系。针对不同头部畸形的头骨轮廓,建立了头部标准轮廓与头部畸形轮廓之间的坐标映射关系。以斜头畸形为例,通过轮廓的对比,选择加载区域,并结合生长模型,对矫形效果进行预测分析。在此基础上,形成了矫形器的设计方案。