一文读懂内窥镜，找到FPGA的定位

内窥镜成像，作为医疗和工业的窥探需求，这几年一直是很热门的话题。FPGA在内窥镜图像处理上，有着举足轻重的作用。如果增加更多的功能，实现更多的算法，专用ASIC无能力为，FPGA为所欲为！

内窥镜的发展

内窥镜的发展，主要有以下几个方面：

1）更高的分辨率：需要采用更高分辨率的传感器（尺寸受限）

2）更低的延时：  需要做低延时pipeline ISP方案，ASIC不灵活，FPGA投入大

3）更小的尺寸：  需要采用更小的传感器，同等分辨率下传像元变小，感光会变差

4）更佳的画质：腔内空间有限，补光也有局限，因此涉及到强光抑制、宽动态、低照度、去雾等算法

5）更多的功能：  图传、存储、手持、深度/缺陷识别、AI分析、3D成像等功能

针对以上这些，对传感器厂商、结构厂商、以及算法工程师、应用工程师都提出了巨大的挑战。有挑战就有市场，有市场就有竞争，因此这几年内窥镜虽然价格上降低了很多，部分需求也被不断突破，但仍然存在不少技术需要迭代，以及市场需要拓展。

因此，内窥镜在医疗及工业上有广泛的应用，值得我们今天研究一番。

内窥镜的分类

内窥镜，主要可以分为硬管内窥镜，以及软管内窥镜。实物图，如下图所示：

![](https://yuhangji.com/media/202411/c63cc5269b95439ca4e9b0edda3b1cae3340.png)

【结构对比】：

1）软窥：图上黑色设备，镜身柔软，可弯曲，头部可扭转

![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103114.png)

2）硬窥：图上银色设备，镜身不可弯曲

![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103121.png)

【探深对比】

1）软窥：镜身柔软可弯曲，可以进入体内较深区域

2）硬窥：结构是硬的，长度有限，进入体内的深度和距离不及软窥

【传感器对比】

1）软窥：传感器在前面，分辨率受尺寸和距离因素，通常较小

2）硬窥：传感器在后面，尺寸短且相对较粗，相对可以做到较高的分辨率

【用途对比】

1）软窥：主要通过人体的自然腔道来完成检查、诊断和治疗，如胃镜、肠镜、喉镜、支气管镜等主要通过人体的消化道、呼吸道及泌尿道进入人体。

2）硬窥：主要进入人体无菌组织、器官或者经外科切口进入人体无菌腔室，如腹腔镜、胸腔镜、关节镜、椎间盘镜、脑室镜等，深度较浅

对比分析

软窥比硬窥难度更大，应用更广泛，相比之下可提升的技术也越多，因此后面我们主要研究软窥的FPGA解决方案。

有源医疗设备展指出，中国软镜市场主要由奥林巴斯、富士胶片和宾得三家日企巨头垄断，其市场份额超过95%。近年来随着技术的持续进步，国产软镜以开立医疗、澳华等为代表的的国产企业逐步实现了技术突破，打破了垄断。国产软镜只占了5%的份额，因此我们还有巨大的提升空间，不仅是从光学、结构，还是图像算法上，都可以进一步突破。

PS：数据可能滞后，但大体不变。

软窥的结构

软窥，具有图像传感器、光学镜头、光源照明、机械装置等，它可以经口腔进入胃内或经其他天然孔道进入体内，可直接窥视有关部位的变化。帮助医生更全面的检查腔内情况，并在可视情况下进行手术，大大地提高了手术安全性。

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![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103127.png)

我们接下来主要研究软窥FPGA解决方案，先给出一个框图，如下：

![图片](https://yuhangji.com/media/202411/3cdc0549cd9d49d294f4a227659ef43a8459.png)

这里我们定制了1米长的OV6946软窥模组，计划将解码芯片OV426及FPGA+缓存，做到一个板子上，板载支持HDMI显示，或者本地RGBLCD显示。OV6946模组，集成了2个LED灯，模拟输出，实物图如下所示：

![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103130.png)![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103133.png)

另外，OV6946传感器的参数，如下所示。

![](https://www.medtecchina.com/wp-content/uploads/2024/11/微信图片_20241107103136.png)