CN109919054B - 一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，属于图像识别领域。针对人工操作存在操作不当，试剂卡滴液量不符合试剂卡要求的可能性，也存在试剂卡结果判读时间不合适的风险，检验人员可能会产生主观误判，导致粪便检测结果无法实现标准化，且人工检测速度较慢，在一定程度上影响了工作效率，不利于有效开展和推广应用等缺点，本发明提供了一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，能够定时定标检测试剂卡检测结果，大大提高了检测效率。

Description

一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法
技术领域
本发明属于机器视觉技术领域，具体是一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法。
背景技术
人体粪便隐血检测又被称为粪便潜血实验，用来检测粪便中是否隐匿红细胞或者血红蛋白，转铁蛋白的一项实验，这项检测结果可以作为判断人体消化道是否出血的一项重要指标，对检查消化道恶性肿瘤早期诊断提供了筛选指标，因此，作为检验科最常规的检测项目，粪便隐血检测有相当广泛的应用。由于粪便隐血检测试剂卡灵敏度极高，而且对滴液量和滴卡显色结果判读时间有严格要求。人工操作存在操作不当，试剂卡滴液量不符合试剂卡要求的可能性，也存在试剂卡结果判读时间不合适的风险，检验人员可能会产生主观误判，导致粪便检测结果无法实现标准化，且人工检测速度较慢，在一定程度上影响了工作效率，不利于有效开展和推广应用。为了从根本上解决定时定量定标的问题，应采用一种机器视觉检测方法对试剂卡进行检测，避免人工操作操作不当隐血结果。本发明所述方法不仅可以最大程度降低人力检测的成本，更重要的是简单易行、安全准确。
发明内容
针对人工操作存在操作不当，试剂卡滴液量不符合试剂卡要求的可能性，也存在试剂卡结果判读时间不合适的风险，检验人员可能会产生主观误判，导致粪便检测结果无法实现标准化，且人工检测速度较慢，在一定程度上影响了工作效率，不利于有效开展和推广应用等缺点，本发明提供了一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，能够定时定标检测试剂卡检测结果，大大提高了检测效率。
本方案的技术方案为：一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，该方法包括：
步骤1：通过滴液装置为试剂卡滴取定量的样本液，并等待规定时间，自动推至拍图装置下拍照；
步骤2：通过拍图装置获取试剂卡图像，并对得到的试剂卡图像进行白平衡处理，图像如图2所示；
步骤3：对步骤2中得到的图像进行截取反应区域小图，图像如图3所示；
步骤4：对步骤3得到的彩色图像进行灰度化处理，并将结果图进行快速傅里叶变换得到处理后的图像，图像如图4所示；
步骤5：采用大津阈值法对步骤4中得到的目标图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图5所示；
步骤6：对步骤5得到的图像进行闭运算，得到处理后的图像，通过计算得到白色区域横向坐标大于固定值的区域，将该区域的Y轴坐标作为参数值,图像如图6所示；
步骤7：用步骤6得到的Y轴坐标值，根据固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像得到指控线区域图像，图像如图7所示；
步骤8：对步骤7得到的图像进行灰度化处理，并且通过上下像素点灰度值相减得到差值，然后通过固定阈值对目标图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图8所示；
步骤9：对步骤7得到的图像进行RGB通道提取，用红色通道和绿色通道的图像相减得到差值图，采用大津阈值法对该差值图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图9所示；
步骤10：对步骤8和步骤9得到的二值图像相交区域进行叠加，不相交的区域置为0，得到试剂卡指控线在图像中的坐标，图像如图10所示；
步骤11：采用步骤10得到的坐标，用固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像，图像如图11所示；
步骤12：通过指控线坐标计算出检测线区域的坐标。在步骤11得到的图像上通过检测线区域的坐标截取检测线显色区域，图像如图12所示；
步骤13：提取步骤12得到图像的颜色直方图颜色特征、LBP纹理特征和HOG纹理特征，并组合生成特征向量；
步骤14：将步骤13得到的特征向量送入SVM分类器进行训练，得到分类模型。并用得到的分类模型对图像进行分类处理，如图13所示。
进一步的，所述步骤4的具体步骤为：
步骤4-1：通过最优离散傅里叶变换尺寸法，计算快速傅里叶变换的图片最佳尺寸，并对灰度图片尺寸进行修改；
步骤4-2：创建通道，快速傅里叶变换要分别计算实部和虚部，把待处理的图像作为傅里叶输入的实部、另一个全零的图像作为傅里叶输入的虚部；
步骤4-3：合并通道，进行快速傅里叶变换；
步骤4-4：把结果复制一份，并对图像进行傅里叶逆变换。
进一步的，所述步骤6的具体方法为：
步骤6-1：创建横向和纵向模板矩阵；
步骤6-2：用创建好的模板矩阵，对图像进行闭运算，得到结果图
步骤6-3：通过设定横向坐标阈值，遍历二值图白色区域，求出该区域的Y轴坐标。
进一步的，所述步骤13的具体方法为：
步骤13-1：通过提取图像颜色直方图，并进行PCA降维，标准化后得到18维特征；
步骤13-2：通过提取图像LBP纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到32维特征；
步骤13-3：通过提取图像HOG纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到114维特征；
步骤13-4：将三种特征合并为一个164维的特征向量用于训练。
本发明采用获取试剂卡反应区域的图像，然后对图像进行处理得到反应的结果图像，对结果图像进行识别，获得试剂卡反应对应的测试结果；提高了试剂卡反应结果的识别精度和识别效率。
附图说明
图1为本发明的基于机器视觉的试剂卡自动分类检测方法流程图。
图2为在步骤2中由相机采集到的试剂卡图像原图。
图3为在步骤3中截取反应区域的图像。
图4为在步骤4中经过快速傅里叶变换后的图像。
图5为在步骤5中经过大津阈值二值化后的二值图。
图6为在步骤6中经过开闭运算后的二值图。
图7为在步骤7中通过计算得到的坐标去截取原图得到的指控线区域目标图像。
图8为在步骤8中上下像素点灰度值相减得到的差值图，再经过二值化处理后的二值图。
图9为在步骤9中红色通道和绿色通道相减后的差值图，在经过二值化处理后的二值图。
图10为在步骤10中两张二值图相与后的结果图。
图11为在步骤11中通过计算得到的坐标去截取原图得到的目标图像。
图12为在步骤12中截取的检测线区域图像。
图13为在步骤14中用训练好的分类模型分类的结果图。
具体实施方式
一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，该方法包括：
步骤1：通过滴液装置为试剂卡滴取定量的样本液，并等待规定时间，自动推至拍图装置下拍照；
步骤2：通过拍图装置获取试剂卡图像，并对得到的试剂卡图像进行白平衡处理，图像如图2所示；
步骤3：对步骤2中得到的图像进行截取反应区域小图，图像如图3所示；
步骤4：对步骤3得到的彩色图像进行灰度化处理，并将结果图进行快速傅里叶变换得到处理后的图像，图像如图4所示；
所述步骤4的具体步骤为：
步骤4-1：通过最优离散傅里叶变换尺寸法，计算快速傅里叶变换的图片最佳尺寸，并对灰度图片尺寸进行修改；
步骤4-2：创建通道，快速傅里叶变换要分别计算实部和虚部，把待处理的图像作为傅里叶输入的实部、另一个全零的图像作为傅里叶输入的虚部；
步骤4-3：合并通道，进行快速傅里叶变换；
步骤4-4：把结果复制一份，并对图像进行傅里叶逆变换。
步骤5：采用大津阈值法对步骤4中得到的目标图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图5所示；
步骤6：对步骤5得到的图像进行闭运算，得到处理后的图像，通过计算得到白色区域横向坐标大于固定值的区域，将该区域的Y轴坐标作为参数值,图像如图6所示；
所述步骤6的具体方法为：
步骤6-1：创建横向和纵向模板矩阵；
步骤6-2：用创建好的模板矩阵，对图像进行闭运算，得到结果图
步骤6-3：通过设定横向坐标阈值，遍历二值图白色区域，求出该区域的Y轴坐标。
步骤7：用步骤6得到的Y轴坐标值，根据固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像得到指控线区域图像，图像如图7所示；
步骤8：对步骤7得到的图像进行灰度化处理，并且通过上下像素点灰度值相减得到差值，然后通过固定阈值对目标图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图8所示；
步骤9：对步骤7得到的图像进行RGB通道提取，用红色通道和绿色通道的图像相减得到差值图，采用大津阈值法对该差值图像进行二值化处理，得到二值图像，图像如图9所示；
步骤10：对步骤8和步骤9得到的二值图像相交区域进行叠加，不相交的区域置为0，得到试剂卡指控线在图像中的坐标，图像如图10所示；
步骤11：采用步骤10得到的坐标，用固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像，图像如图11所示；
步骤12：通过指控线坐标计算出检测线区域的坐标。在步骤11得到的图像上通过检测线区域的坐标截取检测线显色区域，图像如图12所示；
步骤13：提取步骤12得到图像的颜色直方图颜色特征、LBP纹理特征和HOG纹理特征，并组合生成特征向量；
所述步骤13的具体方法为：
步骤13-1：通过提取图像颜色直方图，并进行PCA降维，标准化后得到18维特征；
步骤13-2：通过提取图像LBP纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到32维特征；
步骤13-3：通过提取图像HOG纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到114维特征；
步骤13-4：将三种特征合并为一个164维的特征向量用于训练。
步骤14：将步骤13得到的特征向量送入SVM分类器进行训练，得到分类模型。并用得到的分类模型对图像进行分类处理，如图13所示。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，该方法包括：
步骤1：通过滴液装置为试剂卡滴取定量的样本液，并等待规定时间，自动推至拍图装置下拍照；
步骤2：通过拍图装置获取试剂卡图像，并对得到的试剂卡图像进行白平衡处理；
步骤3：对步骤2中得到的图像进行截取反应区域小图；
步骤4：对步骤3得到的彩色图像进行灰度化处理，并将结果图进行快速傅里叶变换得到处理后的图像；
步骤5：采用大津阈值法对步骤4中得到的目标图像进行二值化处理，得到二值图像；
步骤6：对步骤5得到的图像进行闭运算，得到处理后的图像，通过计算得到白色区域横向坐标大于固定值的区域，将该区域的Y轴坐标作为参数值；
步骤7：用步骤6得到的Y轴坐标值，根据固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像得到指控线区域图像；
步骤8：对步骤7得到的图像进行灰度化处理，并且通过上下像素点灰度值相减得到差值，然后通过固定阈值对目标图像进行二值化处理，得到二值图像；
步骤9：对步骤7得到的图像进行RGB通道提取，用红色通道和绿色通道的图像相减得到差值图，采用大津阈值法对该差值图像进行二值化处理，得到二值图像；
步骤10：对步骤8和步骤9得到的二值图像进行相与操作，得到试剂卡指控线在图像中的坐标；
步骤11：采用步骤10得到的坐标，用固定尺寸截取步骤2中经过白平衡后的试剂卡图像；
步骤12：通过指控线坐标计算出检测线区域的坐标，在步骤11得到的图像上通过检测线区域的坐标截取检测线显色区域；
步骤13：提取步骤12得到图像的颜色直方图颜色特征、LBP纹理特征和HOG纹理特征，并组合生成特征向量；
步骤14：将步骤13得到的特征向量送入SVM分类器进行训练，得到分类模型，并用得到的分类模型对图像进行分类处理。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，其特征在于所述步骤4的具体步骤为：
步骤4-1：通过最优离散傅里叶变换尺寸法，计算快速傅里叶变换的图片最佳尺寸，并对灰度图片尺寸进行修改；
步骤4-2：创建通道，快速傅里叶变换要分别计算实部和虚部，把待处理的图像作为傅里叶输入的实部、另一个全零的图像作为傅里叶输入的虚部；
步骤4-3：合并通道，进行快速傅里叶变换；
步骤4-4：把结果复制一份，并对图像进行傅里叶逆变换。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，其特征在于所述步骤6的具体方法为：
步骤6-1：创建横向和纵向模板矩阵；
步骤6-2：用创建好的模板矩阵，对图像进行闭运算，得到结果图；
步骤6-3：通过设定横向坐标阈值，遍历二值图白色区域，求出该区域的Y轴坐标。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的试剂卡自动分类的检测方法，其特征在于所述步骤13的具体方法为：
步骤13-1：通过提取图像颜色直方图，并进行PCA降维，标准化后得到18维特征；
步骤13-2：通过提取图像LBP纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到32维特征；
步骤13-3：通过提取图像HOG纹理特征，并进行PCA降维，标准化后得到114维特征；
步骤13-4：将三种特征合并为一个164维的特征向量用于训练。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113096125B (zh) * 2021-05-11 2024-05-31 上海宝藤生物医药科技股份有限公司 低密度脂蛋白试剂浓度的确定方法、装置及存储介质
CN113327236B (zh) * 2021-06-04 2022-08-02 天津大学 新型冠状病毒抗体快速检测试剂的识别方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103335955A (zh) * 2013-06-19 2013-10-02 华南农业大学 一种水质在线监测方法与装置
CN103543277A (zh) * 2013-09-13 2014-01-29 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种基于灰度分析与种类识别的血型结果识别算法
CN105096342A (zh) * 2015-08-11 2015-11-25 杭州景联文科技有限公司 一种基于傅里叶描述子和方向梯度直方图的入侵检测算法
CN106446777A (zh) * 2016-08-29 2017-02-22 广东工业大学 基于卷积神经网络的无创血糖数据处理方法及系统
CN107155350A (zh) * 2014-07-30 2017-09-12 马修·库珀 用于诊断、预后和确认先兆子痫的方法与组合物
CN107328776A (zh) * 2017-06-23 2017-11-07 华中科技大学 一种免疫层析试纸卡的快速检测方法
CN108120724A (zh) * 2017-04-27 2018-06-05 桂林电子科技大学 医用试纸的纸病检测系统
CN108564114A (zh) * 2018-03-28 2018-09-21 电子科技大学 一种基于机器学习的人体粪便白细胞自动识别方法
CN108593643A (zh) * 2018-03-13 2018-09-28 重庆交通大学 基于智能移动终端的尿液检测方法
CN109272001A (zh) * 2018-09-28 2019-01-25 深圳市飞点健康管理有限公司 尿检识别分类器的构造训练方法、装置及计算机设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009147931A1 (ja) * 2008-06-04 2009-12-10 株式会社 日立ハイテクノロジーズ 粒子画像解析方法および装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103335955A (zh) * 2013-06-19 2013-10-02 华南农业大学 一种水质在线监测方法与装置
CN103543277A (zh) * 2013-09-13 2014-01-29 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种基于灰度分析与种类识别的血型结果识别算法
CN107155350A (zh) * 2014-07-30 2017-09-12 马修·库珀 用于诊断、预后和确认先兆子痫的方法与组合物
CN105096342A (zh) * 2015-08-11 2015-11-25 杭州景联文科技有限公司 一种基于傅里叶描述子和方向梯度直方图的入侵检测算法
CN106446777A (zh) * 2016-08-29 2017-02-22 广东工业大学 基于卷积神经网络的无创血糖数据处理方法及系统
CN108120724A (zh) * 2017-04-27 2018-06-05 桂林电子科技大学 医用试纸的纸病检测系统
CN107328776A (zh) * 2017-06-23 2017-11-07 华中科技大学 一种免疫层析试纸卡的快速检测方法
CN108593643A (zh) * 2018-03-13 2018-09-28 重庆交通大学 基于智能移动终端的尿液检测方法
CN108564114A (zh) * 2018-03-28 2018-09-21 电子科技大学 一种基于机器学习的人体粪便白细胞自动识别方法
CN109272001A (zh) * 2018-09-28 2019-01-25 深圳市飞点健康管理有限公司 尿检识别分类器的构造训练方法、装置及计算机设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《Comparing LBP, HOG and Deep Features for Classification of Histopathology Images》;Taha J. Alhindi等;《arXiv》;20180303;第1-7页 *
《全自动血型分析系统关键技术的研究》;罗刚银;《中国博士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》;20120915(第09期);第E053-19页 *
《基于支持向量机的微柱血型卡图像识别研究与应用》;李露;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20190215(第02期);第I138-2308页 *

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