CN107729826A - 药品包装图像识别方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种药品包装图像识别方法及装置，通过先建立数据库，然后通过图像采集机构对待核对药品包装的图像采集，并将作为样品的药品包装与待核对药品包装进行图像比对分析，反馈相应结果。本发明的有益效果体现在：可以方便的进行药品包装上图像的采集，避免了人工对药品盒上内容进行核实产生的误差错误，改变了现有的人工审核方式，降低了医务人员工作量的同时，大大提高了审核效率。

Description

药品包装图像识别方法及其装置
技术领域
本发明属于图像处理及自动化装置技术领域，具体涉及一种药品包装盒图像识别方法及其装置。
背景技术
随着生活节奏的加快，人们对自己健康的关注程度相应降低，导致很多人都处于亚健康状态。医院常常也是人满为患，一般医生在给患者会诊后，会给患者开具药方，患者通过药方去取药，现有的配药工作都是通过人工在药房内进行拿取再经过和药方的核实，然后将药品发放给患者。药品包装盒形状不仅包括盒装还有圆筒状，尤其是圆筒状包装的药品核对，由于圆筒状的包装盒字体相对较小，这种核对方式有时会由于数量庞大而造成失误，且效率也会降低。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种药品包装盒图像识别方法及其装置。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
药品包装图像识别方法，包括如下步骤：
S1、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；
S2、待核对药品包装的图像采集，通过图像采集机构对待核对药品进行图像采集，并将采集的图像转换成矩阵；
S3、作为样品的药品包装与待核对药品包装进行图像比对分析，将S2中的图像转换成矩阵信息与S1数据库中的信息进行比对分析及匹配，并反馈相应结果。
优选地，所述S1中特征图像包括包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。
优选地，所述药品包装形状包括盒状、圆筒状及袋装。
优选地，当所述药品包装为盒状时，所述S2包括如下步骤，
S21、图像采集机构获得的待核对药品的图像进行转换矩阵；
S22、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S21中转换的矩阵进行校正。
优选地，所述药品包装为圆筒状时，所述S2包括如下步骤，
S21、图像采集机构对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；
S22、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S23、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S22中转换的矩阵进行校正；
S24、对S23中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S25、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
优选地，所述S3包括如下步骤，
S31、然后进行药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
优选地，所述S3还包括如下步骤，
S32、对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
S33、根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
S34、根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
优选地，所述方法还包括，
S4、将分析的结果在显示机构上进行显示以供参阅。
优选地，以上任意一种所述的药品包装图像识别方法的识别装置，包括，
采集平台，用于放置药品包装台面；
图像采集机构，用于对药品包装进行图像采集；
图像处理机构，用于对图像采集机构采集到的图像进行处理分析，所述图像处理机构与图像采集机构通信连接；
信息显示机构，用于对图像处理结果进行显示。
优选地，所述采集平台包括固定式台面及可旋转式台面。
本发明的有益效果体现在：可以方便的进行药品包装盒上图像的采集，避免了人工对药品盒上内容进行核实产生的误差错误，改变了现有的人工审核方式，降低了医务人员工作量的同时，大大提高了审核效率。
具体实施方式
以下结合实施例具体阐述本发明的技术方案，本发明揭示了一种药品包装图像识别方法的识别装置，包括，
采集平台，用于放置药品包装台面；所述采集平台包括固定式台面及可旋转式台面。
图像采集机构，用于对药品包装进行图像采集；
图像处理机构，用于对图像采集机构采集到的图像进行处理分析，所述图像处理机构与图像采集机构通信连接。
信息显示机构，用于对图像处理结果进行显示，所述信息显示机构与所述图像处理机构通信连接，所述图像显示机构为显示屏。
基于以上药品包装识别装置，本发明还揭示了一种药品包装图像识别方法，包括如下步骤：
S1、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；所述特征图像包括包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。
S2、待核对药品包装的图像采集，通过图像采集机构对待核对药品进行图像采集，并将采集的图像转换成矩阵；通过该矩阵转换可以消除图像采集单元本身带来的畸变、以及在安装过程中导致的倾斜之类的影响。同时还能获得像素坐标和物理坐标之间的转换关系。本发明中所述药品包装形状包括盒状、圆筒状及袋装。
当所述药品包装为盒状时，所述S2具体包括如下步骤，
S21、图像采集机构获得的待核对药品的图像进行转换矩阵；
S22、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S21中转换的矩阵进行校正。
当所述药品包装为圆筒状时，所述S2包括如下步骤，
S21、图像采集机构对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；为了保证准确性及完整性，一般所需的图像采集从三个角度进行三次采集。
S22、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S23、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S22中转换的矩阵进行校正；
S24、对S23中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S25、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
S3、作为样品的药品包装与待核对药品包装进行图像比对分析，将S2中的图像转换成矩阵信息与S1数据库中的信息进行比对分析及匹配，并反馈相应结果。
具体的，所述S3包括如下步骤，
S31、然后进行药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
本发明除了对药品进行药名等图像的识别外，还可以针对药品包装上的生产批号等进行识别，以更好的对药品进行监督核实。
其识别包括如下步骤，
S32、对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
S33、根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
S34、根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
S4、将分析的结果在显示机构上进行显示以供参阅。
当然本发明尚有多种具体的实施方式，在此就不一一列举。凡采用等同替换或者等效变换而形成的所有技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.药品包装图像识别方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；
S2、待核对药品包装的图像采集，通过图像采集机构对待核对药品进行图像采集，并将采集的图像转换成矩阵；
S3、作为样品的药品包装与待核对药品包装进行图像比对分析，将S2中的图像转换成矩阵信息与S1数据库中的信息进行比对分析及匹配，并反馈相应结果。
2.如权利要求1所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述S1中特征图像包括包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。
3.如权利要求2所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述药品包装形状包括盒状、圆筒状。
4.如权利要求3所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：当所述药品包装为盒状时，所述S2包括如下步骤，
S21、图像采集机构获得的待核对药品的图像进行转换矩阵；
S22、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S21中转换的矩阵进行校正。
5.如权利要求3所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述药品包装为圆筒状时，所述S2包括如下步骤，
S21、图像采集机构对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；
S22、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S23、通过S1数据库中的样品标准矩阵将S22中转换的矩阵进行校正；
S24、对S23中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S25、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
6.如权利要求2所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述S3包括如下步骤，
S31、然后进行药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
7.如权利要求2所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述S3还包括如下步骤，
S32、对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
S33、根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
S34、根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
8.如权利要求2所述的药品包装图像识别方法，其特征在于：所述方法还包括，
S4、将分析的结果在显示机构上进行显示以供参阅。
9.如权利要求1-8中任意一种所述的药品包装图像识别方法的识别装置，其特征在于：包括，
采集平台，用于放置药品包装台面；
图像采集机构，用于对药品包装进行图像采集；
图像处理机构，用于对图像采集机构采集到的图像进行处理分析，所述图像处理机构与图像采集机构通信连接；
信息显示机构，用于对图像处理结果进行显示，所述信息显示机构与所述图像处理机构通信连接。
10.如权利要求9所述的药品包装图像识别方法的识别装置，其特征在于：所述采集平台包括固定式台面及可旋转式台面。
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