[發(fā)明專利]一種自動識別安瓿瓶的方法及其裝置

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011176867.4
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112364872A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐志紅;李娜;肖藝玲;許靜;李思宇
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)華西醫(yī)院
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/32;G06K9/44;G06K9/46;G06K9/20
• 代理公司: 重慶市信立達(dá)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 陳炳萍

1.一種自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取安瓿瓶標(biāo)簽的圖像并預(yù)處理，具體包括以下步驟：

S11、將獲取的圖像轉(zhuǎn)換為灰色圖像；

S12、將經(jīng)S11處理后的圖像進(jìn)行字符矯正，獲取弧面上的標(biāo)簽信息；

S13：將經(jīng)S12處理后的圖像進(jìn)行平滑處理；

S14：將經(jīng)S13處理后的圖像通過邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣檢測，采用LOG邊緣檢測算子進(jìn)行運(yùn)算獲取圖像的邊緣信息；

S2：藥品標(biāo)簽字符定位；

S21：字符的粗定位；

S22：字符的精確定位；

S3：藥品標(biāo)簽字符分割；

S4：藥品標(biāo)簽字符識別；

S41：粗識別；

S42：特征提取。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，所述S12過程中，具體包括以下步驟：

n×a＝R (1)

cosθ_i×R＝i×a (2)

a_i＝(θ_i-1-θ_i)×R (3)

因此：a_i＝(arccos(i-1)×a/R-arccos(i×a/R)×R) (4)

其中：將圓柱體的半徑分為n份，每份長度為a；

利用目標(biāo)圖像的坐標(biāo)推導(dǎo)得出相應(yīng)原圖像的坐標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，所述S21過程中，具體包括以下步驟：

a1、對經(jīng)S1處理后的圖像進(jìn)行水平方向的膨脹運(yùn)算，結(jié)構(gòu)元素選為{[-1,0],[0,0],[1,0]}，將整個(gè)圖像分割成若干連通的區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)記；

a2、對圖像進(jìn)行輪廓跟蹤，提取出字符所在的連通區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，所述S22過程中，具體包括以下步驟：

將S21處理后的圖像投影到水平方向上，然后對水平投影后的圖像進(jìn)行掃描處理，統(tǒng)計(jì)得到每一行的黑色像素點(diǎn)數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，所述S3過程中，具體包括以下步驟：

將經(jīng)S2處理后的圖像繼續(xù)進(jìn)行如下處理：

令大小為M×N的二值圖像g(x,y)在第j列上的垂直投影為:

從左到右掃描圖像的每一列，找到第一個(gè)V(j)≠0的點(diǎn)j_a1，以j_a1作為第一個(gè)字符的左邊界；繼續(xù)向右掃描圖像，找到第一個(gè)V(j)＝0的點(diǎn)j_b1，將點(diǎn)j_b1作為第一個(gè)字符的右邊界；

以上述方式分割出其他字符，統(tǒng)計(jì)出總的字符塊數(shù)k并計(jì)算出每個(gè)字符的寬度C，即：

C＝j(luò)_b1-j_a1,i＝1,2,...,k,6≤k≤8 (6)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動識別安瓿瓶的方法，其特征在于，所述S41過程中，具體包括以下步驟：

將經(jīng)S3處理后的圖像進(jìn)行歸一化處理，使得字符大小保持一致，然后根據(jù)歐拉數(shù)的字符特征將字符分為三組：

歐拉數(shù)為-1的字符：8、月、B；

歐拉數(shù)為0的字符：0、4、6、9、A、D、O、Q、P、R、年；

歐拉數(shù)為1的字符：其他數(shù)字和英文字母字符。