CN112461857B - 一种样本检测过程及结果识别方法 - Google Patents

一种样本检测过程及结果识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112461857B
CN112461857B CN202011298584.7A CN202011298584A CN112461857B CN 112461857 B CN112461857 B CN 112461857B CN 202011298584 A CN202011298584 A CN 202011298584A CN 112461857 B CN112461857 B CN 112461857B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
sample
reagent card
result
image information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011298584.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112461857A (zh
Inventor
王秀柱
岳晓宇
黄志刚
王伟权
王丽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin Texiang Biotechnology Co ltd
Original Assignee
Tianjin Texiang Biotechnology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin Texiang Biotechnology Co ltd filed Critical Tianjin Texiang Biotechnology Co ltd
Priority to CN202011298584.7A priority Critical patent/CN112461857B/zh
Publication of CN112461857A publication Critical patent/CN112461857A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112461857B publication Critical patent/CN112461857B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1417—2D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及一种样本检测过程及结果识别方法，包括：获取待测样本的第一信息，选择待测项目，根据第一信息和待测项目生成第一关联信息；选择相应试剂卡，采集试剂卡的第一图像信息，若第一图像信息存在第一异常，更换试剂卡；识别第一图像信息得到试剂卡的第二信息；若第二信息存在第二异常，更换试剂卡；关联第一关联信息与第二信息生成第二关联信息；对试剂卡进行加样操作，采集试剂卡的第一加样图像信息；执行离心操作，采集试剂卡的第一结果图像信息；采用二值化处理及结果特征数据比对处理得到检测结果值。本发明通过拍照自动识别并处理样本检测过程中的多种异常情况，提升样本检测的成功率，通过自动识别检测结果，降低结果识别的错误率。

Description

一种样本检测过程及结果识别方法
技术领域
本发明涉及试剂检测技术领域，尤其涉及一种样本检测过程及结果识别方法。
背景技术
随着世界生物学工程技术的迅猛发展，对于交叉配血、血型及抗体等的检测鉴定方法，也从传统的血型血清学常规检测，逐步向微柱凝胶免疫检测技术转变。微柱凝胶免疫检测方法，必须配备使用到微柱试剂卡。在检测时，向试剂卡中加入血液样本，并将试剂卡放到离心机的离心转盘上，通过离心作用使试剂与血液样本充分结合以得到结果。
通常，离心机的离心转盘上可以一次安装多个试剂卡来提升样本检测的效率，但由于存在试剂卡异常，如干柱、气泡等情况，以及试剂卡与样本及样本待检测项目不匹配等异常问题，导致了一些错误的检测结果，降低了离心机对样本的检测效率。同时，对于检测结果通过人工进行识别判断，效率低，容易出错。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明目的是提供一种样本检测过程及结果识别方法，通过采集在加样过程中的试剂卡的图像信息并识别试剂卡的试剂是否存在异常情况，识别试剂卡的标识获取试剂卡的信息来判断试剂卡的信息是否与样本相匹配，在加样后，采集试剂卡的加样图像信息来判断已加样的试剂卡是否存在异常，在离心过程中监测离心力，并在离心力异常时进行校正，在离心结束后，采集离心后的试剂卡图像信息并自动识别判断得到样本的检测结果值。通过自动采集检测过程中的图像信息进行识别并处理检测过程中的异常情况，降低异常情况带来的影响，提升样本离心检测的成功率，通过对检测结果自动拍照识别检测结果值提升结果判读效率，降低检测结果识别的错误率。
为了实现上述目的，本发明提供了一种样本检测过程及结果识别方法，包括：
步骤100：获取待测样本的第一信息，选择待测项目，根据所述第一信息和待测项目生成第一关联信息；
步骤101：根据所述第一关联信息选择并安装试剂卡，采集所述试剂卡的第一图像信息；
步骤102：判断所述第一图像信息是否存在第一异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤104；
步骤103：更换所述试剂卡，并返回至步骤101；
步骤104：识别所述第一图像信息，得到所述试剂卡的第二信息；
步骤105：判断所述第二信息是否存在第二异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤106；
步骤106：根据所述第一关联信息和所述第二信息生成第二关联信息；
步骤107：根据所述待测样本对所述试剂卡进行加样操作，采集所述试剂卡的第一加样图像信息；
步骤108：判断所述第一加样图像信息是否存在第三异常，如果存在则执行步骤109，如果不存在则执行步骤110；
步骤109：记录所述第三异常的异常信息；
步骤110：执行离心操作，采集所述试剂卡的第一结果图像信息；
步骤111：根据预设的二值化阈值对所述第一结果图像信息进行二值化处理，得到第一结果数据；
步骤112：根据预设的基准线数据对所述第一结果数据进行区域划分处理，得到第一区域的第一区域结果数据和第二区域的第二区域结果数据；
步骤113：根据预设的结果特征数据对所述第一区域结果数据和第二区域结果数据进行结果比对处理，得到所述样本的检测结果值。
优选的，所述第一信息包括所述待测样本的条码信息。
优选的，所述第一图像信息包括所述试剂卡的二维码图像信息；
所述第二信息包括所述试剂卡的类型信息、生产日期信息和批号信息。
优选的，所述步骤110还包括：
步骤114：监测离心操作过程中的离心力，当所述离心力异常时，校正所述离心力。
优选的，所述步骤113之后还包括：
步骤115：根据所述第二关联信息和检测结果值生成第三关联信息，存储所述第三关联信息。
优选的，所述步骤109之后还包括：
步骤116：根据所述第三异常的异常信息，选择相应的待测样本，重新进行检测。
优选的，所述步骤111具体包括：
读取所述第一结果图像信息中每个像素点的位置数据和颜色值，比较预设的二值化阈值和所述像素点的颜色值，得到第一结果数据。
优选的，所述比较预设的二值化阈值和所述像素点的颜色值具体为：
将符合所述二值化阈值要求的像素点标记为第一类像素点，将不符合所述二值化阈值要求的像素点标记为第二类像素点。
本发明的实施例提供了一种样本检测过程及结果识别方法，通过采集在加样过程中的试剂卡的图像信息并识别试剂卡的试剂是否存在异常情况，识别试剂卡的标识获取试剂卡的信息来判断试剂卡的信息是否与样本相匹配，在加样后，采集试剂卡的加样图像信息来判断已加样的试剂卡是否存在异常，在离心过程中监测离心力，并在离心力异常时进行校正，在离心结束后，采集离心后的试剂卡图像信息并自动识别判断得到样本的检测结果值。通过自动采集检测过程中的图像信息进行识别并处理检测过程中的异常情况，降低异常情况带来的影响，提升样本离心检测的成功率，通过对检测结果自动拍照识别检测结果值提升了结果判读效率，降低了检测结果识别的错误率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种样本检测过程及结果识别方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种样本检测过程及结果识别方法，通过采集在加样过程中的试剂卡的图像信息并识别试剂卡的试剂是否存在异常情况，识别试剂卡的标识获取试剂卡的信息来判断试剂卡的信息是否与样本相匹配，在加样后，采集试剂卡的加样图像信息来判断已加样的试剂卡是否存在异常，在离心过程中监测离心力，并在离心力异常时进行校正，在离心结束后，采集离心后的试剂卡图像信息并自动识别判断得到样本的检测结果值。通过自动采集检测过程中的图像信息进行识别并处理检测过程中的异常情况，降低异常情况带来的影响，提升样本离心检测的成功率，通过对检测结果自动拍照识别检测结果值提升了结果判读效率，降低了检测结果识别的错误率。
本发明技术方案的应用主体为离心机，该离心机具有控制能力、图像采集能力、数据处理能力和数据存储能力，该离心机可以控制其相关模块的动作，也可以处理其它模块发送过来的数据，同时将数据的处理结果进行存储。
图1为本发明实施例提供的一种样本检测过程及结果识别方法的流程图，如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤100：获取待测样本的第一信息，选择待测项目，根据第一信息和待测项目生成第一关联信息；
离心机获取待测样本的第一信息，第一信息包括待测样本的唯一标识，一般使用条形码贴附于待测样本上，条形码的条码信息可唯一标识此待测样本，可采用扫码器扫描待测样本的条形码来获取待测样本的第一信息。在无法使用扫码器扫描的情况下，也可以使用人工输入的方式将待测样本的第一信息通过离心机的操作界面输入离心机。
在离心机获取到待测样本的第一信息后，根据第一信息中的唯一标识可以查询到该待测样本的具体信息，并在操作界面进行显示，同时在操作界面显示该待测样本可以进行的待测项目，比如血型检测等，供操作人员进行选择。
在操作人员选择了该待测样本要进行的检测项目后，将待测样本的第一信息与检测项目进行关联，生成第一关联信息。
步骤101：根据第一关联信息选择并安装试剂卡，采集试剂卡的第一图像信息；
离心机根据生成的第一关联信息中的待测样本的第一信息和待检测的项目选择相应的试剂卡，并将试剂卡安装到离心机的离心转盘的卡槽内，一般离心转盘上具有多个卡槽，可一次性检测多个样本。离心机可通过将安装相应试剂卡的指令发送给上卡模块，由上卡模块完成自动上卡过程。
在试剂卡安装完毕后，离心机可调用卡槽上方的高清摄像模块对已安装的试剂卡进行拍照，采集试剂卡的第一图像信息，第一图像信息为安装在卡槽上的试剂卡的高清图像。
步骤102：判断第一图像信息是否存在第一异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤104；
在离心机得到试剂卡的第一图像信息后，对第一图像信息进行识别，来判断第一图像信息是否具有第一异常，其中，第一异常包括试剂卡是否存在干柱、气泡等不合格的质量缺陷，如果第一图像信息中存在第一异常的情况，则执行后续的步骤103，如果不存在第一异常的情况，则执行后续的步骤104。
步骤103：更换试剂卡，并返回步骤101；
在判断出试剂卡的第一图像信息中存在第一异常时，离心机调用退卡模块将该试剂卡从卡槽内退出并舍弃，并返回至步骤101，根据第一关联信息中的待测样本的第一信息和待检测的项目选择相应的试剂卡，重新进行上卡操作。
步骤104：识别第一图像信息，得到所述试剂卡的第二信息；
试剂卡的第一图像信息中包含有用于标识该试剂卡的条形码或二维码信息，识别该条形码或二维码信息，可以得到试剂卡的第二信息，其中，第二信息包含可以唯一标识该试剂卡的编号以及试剂卡的类型、生产日期、生产批号等。
步骤105：判断第二信息是否存在第二异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤106；
在离心机通过识别得到试剂卡的第二信息后，根据之前生成的第一关联信息，离心机对试剂卡的第二信息进行判断，判断第二信息是否存在第二异常，其中，第二异常是指试剂卡与待测样本及要检测的项目是否相匹配，防止离心机上错试剂卡。
如果第二信息存在第二异常，即所安装的试剂卡与待测样本以及待检测的项目不匹配，则离心机返回执行步骤103，更换试剂卡，同时提醒操作人员检查试剂卡异常原因。
如果第二信息不存在第二异常，则继续执行后续的步骤106。
步骤106：根据第一信息和第二信息生成第二关联信息；
当第二信息不存在第二异常时，即所安装的试剂卡与待测样本以及待检测的项目相匹配，则离心机将第一关联信息和试剂卡的第二信息进行关联，生成第二关联信息。
步骤107：根据待测样本对试剂卡进行加样操作，采集试剂卡的第一加样图像信息；
将待测样本通过试剂卡的加样口对试剂卡进行加样操作，加样操作完毕后，离心机通过高清摄像模块采集加样后的试剂卡的第一加样图像信息，其中，第一加样图像信息包含有待测样本与试剂卡中的试剂的混合情况。
步骤108：判断第一加样图像信息是否存在第三异常，如果存在则执行步骤109，如果不存在则执行步骤110；
离心机对第一加样图像信息进行判断，判断第一加样图像信息中是否存在第三异常，其中，第三异常是指加样后试剂卡的分样不合格的情况，包括堵塞、漏分等现象。
如果第一加样图像信息中存在有第三异常的情况，则执行后续的步骤109；
如果第一加样图像信息中不存在第三异常的情况，即加样操作正常，则执行后续的步骤110。
步骤109：记录第三异常的异常信息；
当第一加样图像信息中存在第三异常时，此时，离心机记录第三异常的异常信息。其中，第三异常的异常信息包括待测样本的第一信息和试剂卡的第二信息。
步骤110：执行离心操作，采集试剂卡的第一结果图像信息；
在试剂卡安装完毕，并且加样操作完成后，离心机启动离心转盘对已加样的试剂卡进行离心操作，使待测样本在离心力的作用下与试剂卡中的试剂充分混合反应。在离心结束后，离心机通过高清摄像模块采集离心操作结束后的试剂卡的第一结果图像信息，第一结果图像信息能够反应出待测样本与试剂卡中的试剂的反应结果。
步骤111：根据预设的二值化阈值对第一结果图像信息进行二值化处理，得到第一结果数据；
离心机得到的第一结果图像信息能够体现出进行离心操作后样本在试剂卡中的分布表现。在对第一结果图像信息进行识别时，首先需要对第一结果图像信息进行二值化处理，以方便识别程序对检测结果的比对。其中，二值化处理具体为读取第一结果图像信息中的每一个像素点的位置信息和颜色值，颜色值为该像素点图像的RGB值，根据该像素点的颜色RGB值来对该像素点进行标记，标记的标准为预设的二值化阈值，二值化阈值具体为一个颜色RGB值，可通过已知的检测结果来进行调整设定，对于符合二值化阈值要求的像素点标记为第一类像素点，可使用数值1进行标记，对于不符合二值化阈值要求的像素点标记为第二类像素点，可使用数值0进行标记。二值化处理的主要目的为通过标记得到第一结果图像信息中样本分布的具体像素点位置数据，因此所得到的第一结果数据包括第一结果图像信息中样本所分布的所有像素点的位置数据。
步骤112：根据预设的基准线数据对第一结果数据进行区域划分处理，得到第一区域的第一区域结果数据和第二区域的第二区域结果数据；
为了更精确的判定样本在试剂中的分布情况，需要对第一结果数据进行区域划分处理。根据预设的基准线数据将第一结果数据分为第一区域结果数据和第二区域结果数据，其中，第一区域结果数据表示第一区域中样本分布的所有像素点的位置数据，第二区域结果数据表示第二区域中样本分布的所有像素点的位置数据。预设的基准线数据可通过已知的检测结果来进行调整设定。
步骤113：根据预设的结果特征数据对第一区域结果数据和第二区域结果数据进行结果比对处理，得到样本的检测结果值；
预设的结果特征数据可根据已知的检测结果得到，结果特征数据包括样本在第一区域分布情况和第二区域分布情况以及相对应的检测结果值。通过将第一区域结果数据和第二区域结果数据与预设的结果特征数据进行比对，根据样本在第一区域结果数据和第二区域结果数据中的分布情况参照结果特征数据中的样本分布情况得出检测结果值。
在本发明实施例中，仅以通过微柱凝胶卡进行的血型检测实验进行举例说明，不用于限制本发明的适用范围。表1为根据已知的通过微柱凝胶卡完成的血型检测实验结果中红细胞的分布情况获取的结果特征数据对照表，本发明实施例中的试剂卡对应微柱凝胶卡，样本对应进行血型检测的血液样本。
Figure BDA0002786123170000091
表1
表1中的分布位置即为血液样本中的红细胞在凝胶试剂中的分布区域，上半部分即为第一区域，下半部分即为第二区域，整个凝胶柱为第一区域和第二区域之和。表1中的凝集形式为红细胞在凝胶试剂中的分布情况概述。
通过与表1所代表的结果特征数据进行对比，即可得出第一结果图像信息的识别结果，即本次样本检测的检测结果值。
在一个优选的实施例中，步骤110还包括：
步骤114：监测离心操作过程中的离心力，当发现离心力异常时，校正离心力；
在离心机进行离心操作的过程中，可通过离心模块实时监测离心过程的离心力，在离心力异常时报警并予以校正。
在一个优选的实施例中，步骤113之后还包括：
步骤115：根据第二关联信息和检测结果值生成第三关联信息，存储第三关联信息；
在得到检测结果值后，离心机根据第二关联信息和检测结果值生成第三关联信息，其中，第三关联信息包括待测样本的信息以及检测项目的信息，以及该待测样本的检测结果值。同时，离心机对第三关联信息进行存储，以便于对该样本的检测结果进行查询。
在一个优选的实施例中，步骤109之后还包括：
步骤116：根据第三异常的异常信息，选择相应的待测样本，重新进行检测；
由于此时已对试剂卡进行加样操作，因此试剂卡与待测样本均已无法继续使用，此时，需要将试剂卡退出，并根据异常信息中的待测样本的第一信息重新选择相应的待测样本，重新开始检测。
相对于现有技术而言，本发明的实施例提供了一种样本检测过程及结果识别方法，通过采集在加样过程中的试剂卡的图像信息并识别试剂卡的试剂是否存在异常情况，识别试剂卡的标识获取试剂卡的信息来判断试剂卡的信息是否与样本相匹配，在加样后，采集试剂卡的加样图像信息来判断已加样的试剂卡是否存在异常，在离心过程中监测离心力，并在离心力异常时进行校正，在离心结束后，采集离心后的试剂卡图像信息并自动识别判断得到样本的检测结果值。通过自动采集检测过程中的图像信息进行识别并处理检测过程中的异常情况，降低异常情况带来的影响，提升样本离心检测的成功率，通过对检测结果自动拍照识别检测结果值提升了结果判读效率，降低了检测结果识别的错误率。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述样本检测过程及结果识别方法包括：
步骤100：获取待测样本的第一信息，选择待测项目，根据所述第一信息和待测项目生成第一关联信息；
步骤101：根据所述第一关联信息选择并安装试剂卡，采集所述试剂卡的第一图像信息；所述第一图像信息包括所述试剂卡的二维码图像信息；
步骤102：判断所述第一图像信息是否存在第一异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤104；
步骤103：更换所述试剂卡，并返回至步骤101；
步骤104：识别所述第一图像信息，得到所述试剂卡的第二信息；所述第二信息包括所述试剂卡的类型信息、生产日期信息和批号信息；
步骤105：判断所述第二信息是否存在第二异常，如果存在则执行步骤103，如果不存在则执行步骤106；
步骤106：根据所述第一关联信息和所述第二信息生成第二关联信息；
步骤107：根据所述待测样本对所述试剂卡进行加样操作，采集所述试剂卡的第一加样图像信息；
步骤108：判断所述第一加样图像信息是否存在第三异常，如果存在则执行步骤109，如果不存在则执行步骤110；
步骤109：记录所述第三异常的异常信息；
步骤110：执行离心操作，采集所述试剂卡的第一结果图像信息；
步骤111：根据预设的二值化阈值对所述第一结果图像信息进行二值化处理，得到第一结果数据；
步骤112：根据预设的基准线数据对所述第一结果数据进行区域划分处理，得到第一区域的第一区域结果数据和第二区域的第二区域结果数据；
步骤113：根据预设的结果特征数据对所述第一区域结果数据和第二区域结果数据进行结果比对处理，得到所述样本的检测结果值。
2.根据权利要求1所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述第一信息包括所述待测样本的条码信息。
3.根据权利要求1所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述步骤110还包括：
步骤114：监测离心操作过程中的离心力，当所述离心力异常时，校正所述离心力。
4.根据权利要求1所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述步骤113之后还包括：
步骤115：根据所述第二关联信息和检测结果值生成第三关联信息，存储所述第三关联信息。
5.根据权利要求1所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述步骤109之后还包括：
步骤116：根据所述第三异常的异常信息，选择相应的待测样本，重新进行检测。
6.根据权利要求1所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述步骤111具体包括：
读取所述第一结果图像信息中每个像素点的位置数据和颜色值，比较预设的二值化阈值和所述像素点的颜色值，得到第一结果数据。
7.根据权利要求6所述的一种样本检测过程及结果识别方法，其特征在于，所述比较预设的二值化阈值和所述像素点的颜色值具体为：
将符合所述二值化阈值要求的像素点标记为第一类像素点，将不符合所述二值化阈值要求的像素点标记为第二类像素点。
CN202011298584.7A 2020-11-18 2020-11-18 一种样本检测过程及结果识别方法 Active CN112461857B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011298584.7A CN112461857B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种样本检测过程及结果识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011298584.7A CN112461857B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种样本检测过程及结果识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112461857A CN112461857A (zh) 2021-03-09
CN112461857B true CN112461857B (zh) 2023-01-06

Family

ID=74836841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011298584.7A Active CN112461857B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种样本检测过程及结果识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112461857B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114778871A (zh) * 2022-06-13 2022-07-22 深圳市帝迈生物技术有限公司 样本检测装置及样本检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104914235A (zh) * 2015-05-15 2015-09-16 武汉明德生物科技股份有限公司 防止血液细胞定量分析误操作的方法及装置
CN106056156A (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 武汉明德生物科技股份有限公司 试剂卡识别检测系统及方法
CN106771284A (zh) * 2016-12-26 2017-05-31 张志飞 一种半自动微柱凝胶卡检测系统和检测方法
CN108627513A (zh) * 2018-01-22 2018-10-09 重庆中元汇吉生物技术有限公司 一种用于试剂卡的预扫描方法、系统及终端
WO2020192972A1 (en) * 2019-03-28 2020-10-01 Bio-Rad Europe Gmbh Apparatus and method for classifying pictures of gel-card reactions

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3226750B2 (ja) * 1995-03-03 2001-11-05 大和コンピューターサービス株式会社 検査システム
EP2859948A1 (en) * 2013-10-09 2015-04-15 Yantai AusBio Laboratories Co., Ltd. Method for determining the result of an agglutination reaction and microplate for determining products of agglutination reactions
WO2021102741A1 (zh) * 2019-11-27 2021-06-03 深圳加美生物有限公司 一种免疫层析检测的图像分析方法以及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104914235A (zh) * 2015-05-15 2015-09-16 武汉明德生物科技股份有限公司 防止血液细胞定量分析误操作的方法及装置
CN106056156A (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 武汉明德生物科技股份有限公司 试剂卡识别检测系统及方法
CN106771284A (zh) * 2016-12-26 2017-05-31 张志飞 一种半自动微柱凝胶卡检测系统和检测方法
CN108627513A (zh) * 2018-01-22 2018-10-09 重庆中元汇吉生物技术有限公司 一种用于试剂卡的预扫描方法、系统及终端
WO2020192972A1 (en) * 2019-03-28 2020-10-01 Bio-Rad Europe Gmbh Apparatus and method for classifying pictures of gel-card reactions

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于图像识别的微柱凝胶检测系统设计;邱术芹;《计算机光盘软件与应用》;20120815;第15卷(第16期);第231-232页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112461857A (zh) 2021-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6927465B2 (ja) 検体中の妨害因子を分類するためのモデルベース方法及び装置
CN110514852B (zh) 一种带有血液样本质量管理功能的临床实验室样本前处理系统及方法
CN112461857B (zh) 一种样本检测过程及结果识别方法
CN104714009A (zh) 免疫分析检测系统及检测方法
KR101643713B1 (ko) 학습형 스마트 카메라를 이용한 검사 대상 물품의 검사방법
CN112444527B (zh) 一种离心式样本检测方法
CN113269769A (zh) 一种基于图像配准的缺陷检测方法、系统及设备
US11727673B1 (en) Visual analysis method for cable element identification
CN110807453A (zh) 基于ocr的产品字符在线检测方法、装置及系统
CN111826423B (zh) 荧光图像分析装置及荧光图像分析方法
JP6971288B2 (ja) 管の自動ハンドリング
CN113376183A (zh) 一种玻璃缺陷检测方法、系统及设备
CN114174832A (zh) 一种样本分析系统及样本管理方法
CN114092483A (zh) 试管检测方法、装置、血液分析仪及可读存储介质
CN111833294A (zh) 荧光图像分析装置及荧光图像分析方法
TWI647658B (zh) 影像特徵自動辨識裝置、系統及方法
CN111412941A (zh) 安装质量的检测方法及装置
KR102241251B1 (ko) 다중 블롯 검사 자동화 시스템
KR20220123468A (ko) 생물 샘플에 기초한 콤플렉스 거치물의 일체성 결정 방법 및 상기 방법을 실행하는 시스템
JP7438345B2 (ja) 診断分析器のモデルを訓練する装置および方法
EP4080515A1 (en) A method for classifying an identification tag on a sample tube containing a sample and an automated laboratory system
CN116091379A (zh) 自动缺陷分类系统及其训练和分类的方法
CN118190984A (zh) 一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112819751A (zh) 多肽芯片检测结果的数据处理方法及装置
CN114585926A (zh) 标识管组件类型的设备和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: No. 29, Xinye 7th Street, West District, Tianjin Economic and Technological Development Zone, Binhai New Area, Tianjin 300000

Applicant after: Tianjin Texiang Biotechnology Co.,Ltd.

Address before: 300462 No.29 Xinye 7th Street, West District, Tianjin Economic and Technological Development Zone, Wuqing District, Tianjin

Applicant before: TIANJIN DEXIANG BIOTECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant