[發明專利]自動化藥物藥丸識別

有效

• 申請號: 201380014155.4
• 申請日: 2013-01-23
• 公開（公告）號: CN104205128B
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發明（設計）人: 尤金·格什泰恩;艾倫·雅各布斯;亞歷山大·格巴拉
• 申請（專利權）人: 破賽普提醫藥有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司11240
• 代理人: 余剛,吳孟秋

1.一種用于識別藥物組合物的計算機實現方法，所述方法包括：

訪問所述藥物組合物的圖像集合，所述圖像集合包括：

來自第一角度的所述藥物組合物的第一圖像；以及

來自第二角度的所述藥物組合物的第二圖像；

從所述藥物組合物的所述圖像集合中提取特征，所述特征包括相對于從所述藥物組合物的所述圖像的點的徑向距離的所述藥物組合物的表面特征的旋轉獨立度量；

生成與所述藥物組合物的每個圖像相關聯的特征向量，所述特征向量包括針對該圖像提取的所述特征以及從所述圖像集合中的另一個圖像附加的一個或多個特征；

將至少一個分類器應用于每一個所述特征向量以確定與每個圖像相關聯的至少一個分類；以及

通過累計每個圖像的所述至少一個分類來確定藥丸識別。

2.如權利要求1所述的計算機實現方法，還包括：

接收指定所需藥丸類型的藥丸驗證請求；

確定所述藥丸識別是否與所需藥丸類型匹配；以及

報告所述藥丸識別是否與所需藥丸類型匹配的確定。

3.如權利要求2所述的計算機實現方法，所述方法還包括響應于所述藥丸識別與所需藥丸類型匹配而將所述藥物組合物引向接受倉，并響應于匹配失敗將所述藥物組合物引向拒絕倉。

4.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，所提取的特征還包括顏色、形狀、大小和表面特征。

5.如權利要求4所述的計算機實現方法，其中，每個圖像的特征提取包括執行以下步驟：

識別所述圖像的藥丸輪廓；

將腐蝕濾波器應用于所述圖像的所述藥丸輪廓；

在應用所述腐蝕濾波器之后將所述藥丸輪廓復制到所述圖像的外部；以及

在復制所述藥丸輪廓之后將各向異性濾波器應用于所述圖像。

6.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，通過執行以下步驟來確定每個圖像的表面特征的旋轉獨立度量：

將所述圖像轉換為極坐標圖像；

對所述極坐標圖像進行子采樣；以及

從子采樣的極坐標圖像中提取表面特征的所述旋轉獨立度量。

7.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，與所述藥物組合物的每個圖像相關聯的所述特征向量包括從另一個圖像中提取的形狀、顏色和大小相關的特征中的至少一個。

8.如權利要求7所述的計算機實現方法，其中，在將歸類的特征添加到所述特征向量中之前，將從其他圖像中提取的特征與來自所述藥物組合物的圖像的特征一起歸類。

9.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，所述至少一個分類器包括一組分層分類器，所述分層分類器包括至少一個頂層分類器和至少一個底層分類器。

10.如權利要求9所述的計算機實現方法，其中，所述特征向量包括顏色特征并且所述頂層分類器基于所述特征向量中的所述顏色特征來執行分類。

11.如權利要求9所述的計算機實現方法，其中，所述特征向量包括大小和形狀特征，并且所述一組分層分類器還包括基于所述特征向量中的所述大小和形狀特征來執行分類的至少一個中間分類器。

12.如權利要求9所述的計算機實現方法，其中，所述至少一個底層分類器基于旋轉獨立表面特征來執行分類。

13.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，通過累計每個圖像的所述至少一個分類確定所述藥丸識別包括基于各個分類的信任度來確定每個圖像分類的加權。

14.如權利要求1所述的計算機實現方法，其中，與每個圖像相關聯的所述特征向量包括表面復雜性特征，并且其中，通過累計每個圖像的所述至少一個分類確定所述藥丸識別包括基于與所述圖像相關聯的所述特征向量的相對表面復雜性特征來對每個圖像的所述至少一個分類進行加權。