1.一种多功能输液护理装置，其特征在于，该多功能输液护理装置包括：床头护栏、电池、输液装置、横杆、升降伸缩杆、万向轮、连接扣、电机、排放管、便液收集箱、护理床、侧部护栏、挂钩、支撑杆、按摩球、拉手；
所述护理床的前端安装有床头护栏，床头护栏的内侧安装有输液装置，护理床的后端安装有支撑杆，支撑杆的顶部安装有挂钩，护理床的两侧安装有侧部护栏，侧部护栏上均匀安装有若干按摩球，护理床的中部安装有电机；电机下端的护理床上安装有排放管，排放管的下端与便液收集箱相连通；护理床的下端安装有升降伸缩杆，升降伸缩杆的下端通过连接扣安装有万向轮，升降伸缩杆之间安装有横杆，便液收集箱安装在横杆上；护理床的下侧面安装有电池和放置柜，放置柜上安装有拉手；所述的升降伸缩杆采用不锈钢材料制成的可不同距离伸缩的升降杆，所述的万向轮具体采用聚氨酯滚动滑轮；
所述的输液装置包括：主底板、充气泵、传感片、电路板、显示屏、声光报警装置、震动片、报警闪烁灯、报警语音喇叭、流量计；
所述主底板的下端安装有流量计，主底板的上端安装有电路板，电路板的右侧安装有传感片，传感片的右侧安装有充气泵；电路板的上端安装有显示屏，显示屏安装在检查台上；电路板分别与显示屏和声光报警装置相连接；所述的震动片通过电性连接设置在报警闪烁灯的上部，震动片采用橡胶材料制成；所述的报警闪烁灯通过电性连接设置在报警语音喇叭的左侧，报警闪烁灯采用LED闪烁灯，报警闪烁灯采用红色和绿色的两个闪烁灯；报警语音喇叭通过电性连接设置在报警闪烁灯的右侧，报警语音喇叭采用小型扩音报警喇叭；
所述检查台包括：检查仪主体、信号接收转换器、打印机、引导窥镜；在检查仪主体中部的后端设有信号接收转换器，检查仪主体前侧面上设有打印机，打印机上设有打印工作指示灯，检查仪主体上部设有引导窥镜，引导窥镜与显示屏电连接；
所述信号接收转换器连接声光报警装置，打印机前侧面上设有彩色照片打印出口，打印机顶部设有打印纸置换口保护盖，打印纸置换口保护盖上设有保护盖开关，彩色照片打印出口下方设有打印机工作状态指示灯；
所述传感片设置在空气泵的左侧位置，所述的传感片采用YY-YL100压力传感片；所述的电路板通过电性连接设置在主底板的上部；
所述电路板采用印制线路板；显示屏通过电性连接设置在主机底板的上部；
所述显示屏最上层是面板，面板采用亚克力材质板，面板下面是LCD板，LCD板下面是背光板，背光板下面是支架，支架直接与主机底板固定，显示屏采用LED液晶显示屏；
所述的按摩球采用10至30个圆球状的按摩球；所述的拉手包括固定螺母，拉手采用可拉伸皮带制成，固定螺母具体采用2个可调节螺母，安装在拉手的两端。
2.一种利用权利要求1述的多功能输液护理装置中的引导窥镜成像的数据处理方法，其特征在于，所述引导窥镜成像的数据处理方法为：
步骤一、将光学系统直接安装在图像传感器或现有相机光学系统之上，使得两组鱼眼镜头的像平面分别经过反射元件不重叠的落在图像传感器上，打开相机；
步骤二、选择相机进入拍摄模式，读取相机拍摄的图片或视频流；选择预览模式，则读取相机的实时预览视频流；
步骤三、分割光线经过第一鱼眼镜头和第二鱼眼镜头后在图像传感器上分别成的像；
步骤四、对分割后的图像分别作处理，包括图像矫正，色彩调整，噪点消除，曝光及对比度调整；图像矫正是去除部分畸变以及Lens Shading，色彩校正是对于色温的调整，噪点消除涉及图像传感器固有噪声，以及图像数据读取时的噪声消除；
步骤五、对图像进行特征点的提取、筛选及匹配，提取算法检测到特征点的位置，并通过对特征点的描述，找到该点在另一幅画面中相对应的特征点，形成特征点匹配对；
步骤六、进行图像配准、拼接、融合；基于得到的图像特征点匹配对，计算得到两组鱼眼镜头的相对位置关系，以及两个半球画面的重叠区域；即I1＝K[R|T]K-1I2，其中I1与I2表示通过特征点匹配找到的第一及第二鱼眼镜头所对应画面的特征点匹配对，K表示的是相机的内部参数，包括相机的焦距，相机传感器中心相对镜头光轴的偏移量以及镜头的畸变参数，而[R|T]则是需要计算的相机相对位置关系，相对位置关系描述成旋转R和平移T组成的数学模型；
步骤七、拼接算法则是基于确定后的图像重合情况将画面重叠区域移动到一起，最后通过图像融合将两张图像之间的重叠区域过度平滑；
步骤八、选择拍摄模式，则进行全景图像及视频的压缩及存储；选择预览模式，则对拼接后的全景图像渲染，显示到连接相机的设备屏幕上。
3.一种利用权利要求1述的多功能输液护理装置中的显示屏对面片的精简和显示方法，其特征在于，该显示屏对面片的精简和显示方法包括以下步骤：
步骤一、在视锥之外的边一定要进行折叠；
步骤二、正常方向和视线方向的夹角是否大于90度，是则折叠；
步骤三、三角形投影到像平面后小于分辨率的图元简化掉；
步骤四、将面片从100万简化到20万左右的过程，在这个过程中，由于边折叠的代价值很接近，不用计算代价值，也不用进行排序，而是设定一个长度的阀值；
步骤五、实现面片简化到用于漫游的面片数目；代价函数为边的长度与边的两个端点的外法向量的差别加权和，然后使用改进的堆排序的算法进行排序，这样可以将所有简化掉的图元信息从机器中删除；
步骤六、通过折叠后对新点坐标值的精确确定来保证每次折叠尽可能少地改变面片的几何属性，在这个过程中，应用医学诊断的要求和医学物体的特点对边折叠进行优化，加速折叠过程。
4.如权利要求1所述的多功能输液护理装置，其特征在于，所述的检查台包括：信号采集装置、AD转换模块、传感器组、开关电源、备用电源、ARM处理器、键盘、打印装置；
与ARM处理器连接，用于接收控制面板结构信号的信号采集装置；
与信号采集装置连接，用于实采集现信号转换的AD转换模块；
与AD转换模块连接，用于检测脉搏频率的脉搏检测器，检测血压的血压检测器，检测患者血液中氧气含量的血氧检测器，检测患者呼吸强度和频率的呼吸检测器，检测患者体表温度的体温检测器，检测当前时间的时间计时器，检测患者心率的心电检测器构成的传感器组；
与ARM处理器连接，用于为ARM处理器提供稳定电源的开关电源；
与ARM处理器连接，用于在外部电源失效或者无外部供电时为测试仪供电，保证测试仪的连续稳定运行的备用电源；
用于将AD转换模块传送的数字信号进行高速缓存，把大量数据缓存入RAM存储器，及时将缓存在RAM的数据取出进行高速数据处理运算，并绘制端口动作曲线的ARM处理器；
与ARM处理器连接，用于输入ARM处理器参数的键盘；
与ARM处理器连接，用于将结果按照事件发生的时间以报表的形式打印出来的打印装置。
5.一种利用权利要求1述的多功能输液护理装置中的显示屏的图像模糊度评价方法，其特征在于，所述图像模糊度评价方法具体包括以下步骤：
步骤一，图像获取，通过成像设备拍照或者直接从内存图像库选择获取待评价图像；
步骤二，图像灰度化，利用数字图像处理中RGB图像的R、G、B各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：
Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11；
步骤三，图像边缘提取，利用数字图像处理方法中的Roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，根据模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，模板如下：
E(i，j)＝|F(i，j)-F(i+1，j+1)|+|F(i+1，j)-F(i，j+1)|；
步骤四，图像处理，利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：
步骤五，图像边缘统计信息计算，分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像F统计信息为sum_orig，滤波处理后的参考图像F2统计信息为sum_filter，具体计算公式如下：
sum_orig＝w1×(|F(i，j)-F(i-1，j)|+|F(i，j)-F(i，j-1)|+|F(i，j)-F(j，j+1)|+|F(i，j)-F(i+1，j)|)
+w2×(|F(i，j)-F(i-1，j-1)|+|F(i，j)-F(i-1，j+1)|+|F(i，j)-F(i+1，j-1)|+|F(i，j)-F(i+1，j+1)|)，
sum_filter＝w1×(|F2(i，j)-F2(i-1，j)|+|F2(i，j)-F2(i，j-1)|+|F2(i，j)-F2(i，j+
1)|+|F2(i，j)-F2(i+1，j)|)
+w2×(|F2(i，j)-F2(i-1，j-1)|+|F2(i，j)-F2(i-1，j+1)|+|F2(i，j)-F2(i+1，j-1)|+|F2(i，j)-F2(i+1，j+1)|)，
其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3；
步骤六，图像模糊度指标计算，将步骤五得出的图像滤波前后边缘灰度统计信息的比值作为模糊度指标，取较大的为分母，较小的为分子，保持该值介于(0，1)方便评价；评价指标计算滤波器对待评价原始图像的影响值作为评价依据：边缘灰度统计信息的比值作为评价指标，这个比值越大说明两者相比变化不大，图像受滤波器影响越小，待评价图像越模糊，反之比值越小，图像越清晰；
步骤七，根据最佳视觉效果的DMOS范围得出对应的一个模糊度阈值[min，max]；
步骤八，图像模糊度调整，若图像模糊度指标小于min，根据步骤六，说明图像过于锐化，则利用低通滤波器进行滤波调整；同理若大于max，说明图像过于模糊，则利用高通滤波器进行滤波调整；
步骤九，得出最终图像和该图像模糊度评价指标，并显示在智能终端屏幕。
6.如权利要求5所述的图像模糊度评价方法，其特征在于，图像模糊度调整的工作流程包括：
步骤一，得出模糊度调整阈值，利用模糊度评价方法评价LIVE2中的174幅高斯模糊图像，计算出它们各自的模糊度评价值，然后利用拟合工具plot(value，DMOS)建立评价值与DMOS之间的映射关系，根据最佳视觉效果对应的DMOS范围得出对应的一个模糊评价值范围[min，max]；
步骤二，图像模糊度调整：评价模块计算的图像的模糊度大于max说明图像滤波前后统计量变化不大即图像过于模糊，利用高通滤波器进行滤波处理，反之，小于min说明统计量变化很大即原始图像过于清晰，利用低通滤波器进行滤波处理；
步骤三，得出最终图像和该图像的模糊度评价指标。