[發明專利]藥品檢測方法、裝置、電子終端及存儲介質

有效

• 申請號: 202011065130.5
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112200976B
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 徐立
• 申請（專利權）人: 蘇州艾隆科技股份有限公司
• 主分類號: G07F17/00
• 分類號: G07F17/00;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/44;G06V10/46
• 代理公司: 蘇州威世朋知識產權代理事務所(普通合伙) 32235
• 代理人: 楊林潔

1.一種用于發藥系統的藥品檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取目標藥品類型及對應的若干模板圖片，其中，每個模板圖片中均包含有所述目標藥品類型對應的藥品的藥盒中的一個外側面，所述藥盒的外側面是一個矩形；

基于所述目標藥品類型、控制所述發藥系統送出目標藥品，并拍攝包含目標藥品的的藥盒的藥盒圖片；

在確定任一模板圖片與所述藥盒圖片匹配時，所述發藥系統送出正確的目標藥品；

所述模板圖片中有一個區域對應到其包含的外側面，如果所述區域不為矩形區域、則對模板圖片進行水平校正處理；如果所述藥盒圖片是歪的，則基于下述兩種方法對所述藥盒圖片進行水平校正處理：利用Hough變化檢測出兩條側邊，兩條側邊相互平行，然后算出整個藥盒圖片的平面傾斜角度，然后再根據坐標系做矩陣運算，對所有像素點進行幾何變化，實現藥盒圖片的水平校正；或者通過以下步驟對藥盒圖片進行處理：步驟1、對藥盒圖片進行灰度化處理;步驟2、消除噪音處理；步驟3、二值化處理；步驟4、角點坐標化；步驟5、水平面傾斜校正；步驟6、透視變形校正；步驟7、縮放變形校正；步驟8、得到校正圖像；

其中，所述“確定任一模板圖片與所述藥盒圖片匹配”具體包括：持續從所述若干模板圖片中選擇出一個未處理模板圖片，分別獲取未處理模板圖片的多個第一特征點、所述藥盒圖片對應的多個第二特征點，從多個第一、第二特征點中、獲取未處理模板圖片和藥盒圖片中的最鄰近的若干匹配特征點；基于所述若干匹配特征點、獲取所述藥盒圖片到所述模板圖片的變換矩陣，利用所述變換矩陣對所述藥盒圖片進行處理，之后再進行投射變換處理，得到待比對圖片；判斷待比對圖片與未處理模板圖片是否匹配；直至未處理模板圖片與藥盒圖片匹配或者所述若干模板圖片均已經被處理；

在每個模板圖片中，外側面對應的圖片區域呈矩形；在待比對圖片中，若干第一點包含有：分別位于所述外側面的四個邊界上的多個點；

所述“判斷待比對圖片與未處理模板圖片是否匹配”具體包括：從未處理模板圖片中、選擇外側面對應的圖像區域中的若干第一點；當存在任意的第一點在待比對圖片中不在對應的第二點時，則待比對圖片與未處理模板圖片不匹配；從所述待比對圖片選擇與若干第一點對應的若干第二點，當若干第二點構成第二矩形、且若干第一點構成的第一矩形與第二矩形的面積之間的差值的絕對值≤預設差值時，確定待比對圖片與未處理模板圖片匹配。

2.根據權利要求1所述的藥品檢測方法，其特征在于，所述“分別獲取未處理模板圖片的多個第一特征點、所述藥盒圖片對應的多個第二特征點”具體包括：

基于SURF算法，分別獲取未處理模板圖片的多個第一特征點、所述藥盒圖片對應的多個第二特征點。

3.根據權利要求2所述的藥品檢測方法，其特征在于，所述“從多個第一、第二特征點中、獲取未處理模板圖片和藥盒圖片中的最鄰近的若干匹配特征點”具體包括：

基于KNN算法，從第一、第二特征點中、獲取未處理模板圖片和藥盒圖片中的最鄰近的匹配特征點。

4.一種用于發藥系統的藥品檢測裝置，其特征在于，包括以下模塊：

模板圖片獲取模塊、藥盒圖片獲取模塊和處理模塊，所述模板圖片獲取模塊、藥盒圖片獲取模塊和處理模塊用于執行如權利要求1至權利要求3任一項所述的藥品檢測方法。

5.一種存儲介質，存儲有程序指令，其特征在于，所述程序指令被執行時實現如權利要求1至權利要求3任一項所述的藥品檢測方法。

6.一種電子終端，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有程序指令，其特征在于，所述處理器運行程序指令實現如權利要求1至權利要求3任一項所述的藥品檢測方法。