JP2023551558A - ハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物の検査 - Google Patents

ハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物の検査 Download PDF

Info

Publication number
JP2023551558A
JP2023551558A JP2023533831A JP2023533831A JP2023551558A JP 2023551558 A JP2023551558 A JP 2023551558A JP 2023533831 A JP2023533831 A JP 2023533831A JP 2023533831 A JP2023533831 A JP 2023533831A JP 2023551558 A JP2023551558 A JP 2023551558A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
hyperspectral
image data
pharmaceutical
pixels
spatial resolution
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.)
Pending
Application number
JP2023533831A
Other languages
English (en)
Inventor
ローゼボーム,ティーマン
ヨハンネス プロイムボーム,ドリース
ジオティス,ヨアニス
Original Assignee
ジウズ ホールディング ビー.ブイ.
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
Priority claimed from NL2027213A external-priority patent/NL2027213B1/en
Application filed by ジウズ ホールディング ビー.ブイ. filed Critical ジウズ ホールディング ビー.ブイ.
Publication of JP2023551558A publication Critical patent/JP2023551558A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9508Capsules; Tablets
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806Specially adapted optical and illumination features
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

複数の医薬品対象物を検査する方法が記載され、ここで、該方法は、医薬品対象物の1つの画像をキャプチャすること;前記医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること;前記1つの画像内に局在化された医薬品対象物に基づいて前記ハイパースペクトル画像データから1以上のハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分夫々に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、前記1以上のハイパースペクトルフィンガープリントを1つの基準フィンガープリントと比較することを含む。【選択図】図1

Description

本発明は、ハイパースペクトルイメージング(hyperspectral imaging)に基づいて医薬品対象物、特に医薬品を含むパウチ、を検査することに、特に、これに限定されるものではないが、ハイパースペクトルイメージングに基づいて医薬品対象物を検査する為の方法及びシステム、並びにそのような方法を実行する為のコンピュータプログラム製品に関する。
患者には、処方箋に従って医薬品が提供される。特に、慢性疾患を有する人は、長期間にわたって同じ薬を定期的に服用する必要がある。多くの場合、患者は異なる医薬品、すなわち丸剤、錠剤及び/又はカプセル剤の組み合わせ、を服用する必要がある。患者への処方を容易にする為に、自動包装システムを使用して処方に従って、医薬品をパウチ、例えば、透明なプラスチックパウチ、ブリスター又はバッグ、内に包装されうる。処方箋の包装の誤りは、患者が誤った(組み合わせの)医薬品又は誤った投与量の医薬品を服用することをもたらし得、それは患者の健康に害を及ぼしうる。
失敗率を低減する為に、医薬品対象物は、画像処理システムを使用して医薬品対象物を検査するように構成された検査システムによってチェックされ、ここで、医薬品対象物は、例えば、医薬品対象物を含む丸剤及び/又は錠剤、カプセル、アンプル又はパケット(packet)、ブリスター又はパウチを表しうる。そのような検査システムの一例は、欧州特許第2951563号明細書から知られている。そのような検査システムの機能を拡張する為に、他の検査技術が考慮されうる。例えば、米国特許出願公開第2014/0319351号明細書は、近赤外NIRハイパースペクトルイメージングに基づいて、ブリスターパッケージ内に配置された丸剤を検査する為のインラインシステムの一例を記載する。該検査システムは、ブリスターパッケージ内の丸剤をハロゲンランプの光で照射し、次に、ハイパースペクトル画像センサが、NIRスペクトルの15個のバンドについて15個の応答値を検出する。該応答値は、該丸剤の応答に属する応答値の部分を決定する為に処理される。次に、これらの部分が、丸剤が正しい組成を有するかを決定する為に、参照と比較される。
しかしながら、上述されたハイパースペクトル分析機能を備えている、医薬品パウチの為の正確なハイスループット検査システム、例えば、1時間当たり10,000個以上のパウチを検査することができる検査システム、を構築することは、幾つかの理由で困難である。単一のサイズ、単一の形状、及び単一の組成の丸剤又はカプセルが規則的な様式で空間的に配置されるブリスターパッケージとは対照的に、医薬品パウチ内の複数の医薬品対象物が、ランダムな順序で空間的に分散された異なるサイズ、異なる形状、及び異なる組成の異なる医薬品対象物を含む場合がある。医薬品対象物は、それらの側面に、互いに隣接して、又は(部分的に)互いの上に配置されてもよく、一方、透明なパウチ材料は、測定されたデータに誤差を導入しうる。
その上、ほとんどの医薬品は丸剤の質量の大部分を占めることが多い同じ成分(コーティング、バインダ材料等)から主になるので、医薬品のNIR応答は相対的に弱い信号である。それ故に、従来技術において言及されている15個の値の代わりに、異なる医薬品を区別する為に多数、例えば数百以上、の1ピクセル当たりのスペクトル応答値が必要とされる。その場合、ハイパースペクトル画像データは、典型的には、リアルタイムで解析される必要がある相当量、例えば1ピクチャ当たり100Mバイト超、のデータのデータブロック(データスタック)を含む。画像化された医薬品パウチのハイパースペクトルデータを処理する為の先行技術における方法は、その目的に適していない。
従って、医薬品パウチを検査する為の改善された方法及びシステム、特に、医薬品パウチの正確でリアルタイムのハイスループット検査を可能にする、電磁スペクトルの近赤外部分におけるハイパースペクトルイメージングに基づいて医薬品パウチを検査する為の方法及びシステム、が当技術分野において必要とされている。
当業者によって理解されるように、本発明の観点は、システム、方法、又はコンピュータプログラム製品として具現化されうる。従って、本発明の観点は、完全にハードウェアの実施態様、完全にソフトウェアの実施態様(ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む)、又はソフトウェアとハードウェアとの実施態様を組み合わせた実施態様の形態をとってもよく、それらは全て、本明細書において一般的に「回路」、「モジュール」、又は「システム」と言及されうる。本開示において記載された機能は、コンピュータのマイクロプロセッサによって実行されるアルゴリズムとして実装されうる。その上、本発明の観点は、1以上のコンピュータ可読媒体上で具現化された、例えば1以上のコンピュータ可読媒体上で記憶されて具現化された、コンピュータ可読プログラムコードを有する該1以上のコンピュータ可読媒体において具現化されたコンピュータプログラム製品の形態でありうる。
本出願における実施態様を参照して記載された方法、システム、モジュール、機能及び/又はアルゴリズムは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現されうる。該方法、該システム、該モジュール、該機能及び/又は該アルゴリズムは、少なくとも1つのコンピューティングシステムにおいて集中的な様式で、又は異なる要素が幾つかの相互接続されたコンピューティングシステムにわたって分散された様式で実現されうる。本出願において記載された実施態様(又はその一部)を実行する為に適合された任意の種類のコンピューティングシステム又は他の装置が適している。典型的な実施態様は、1以上のデジタル回路、例えば、特定用途向け集積回路(ASIC:application specific integrated circuit)、1以上のフィールドプログラム可能なゲートアレイ(FPGA:field programmable gate array)、及び/又は1以上のプロセッサ(例えば、x86、x64、ARM、PIC、及び/又は任意の他の適切なプロセッサアーキテクチャ)、並びに関連付けられた支援回路(例えば、ストレージ、DRAM、FLASH、バスインターフェース回路等)、を備えていてもよい。各個別のASIC、FPGA、プロセッサ、又は他の回路は、「チップ」として言及される場合があり、複数のそのような回路は、「チップセット」として言及される場合がある。1つの実装において、該プログラム可能な論理デバイスには、高速RAM、特にブロックRAM(BRAM:block RAM)、が提供されうる。別の実施態様は、機械によって実行される場合に、該機械に本開示において記載されている方法を実行させる1以上のコード行を格納された非一時的機械可読(例えば、コンピュータ可読)媒体(例えば、フラッシュドライブ、光ディスク、磁気記憶ディスク等)を含みうる。
図中のフローチャート図及びブロック図は、本発明の様々な実施態様に対する方法、システム及び/又はモジュールのありうる実装のアーキテクチャ、機能性及び動作を表しうる。これに関して、フローチャート図又はブロック図における各ブロックは、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実装されうるモジュール、セグメント、又はコードの一部を表しうる。
幾つかの代替的な実施態様において、該ブロックにおいて記載された機能は、図面に記載された順序と異なる順序で行われてもよいことがまた留意されるべきである。例えば、連続して示されている2つのブロックは、実際には、実質的に同時に実行されてもよく、又はこれらのブロックは、関連する機能に依存して、ある場合には逆の順序で実行されてもよい。該ブロック図及び/又は該フローチャート図の各ブロック、並びにブロック図及び/又はフローチャート図のブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実行する専用ハードウェアベースのシステム、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせによって実行されることができることがまた留意されるべきである。
本出願における実施態様の目的は、1以上の医療用対象物、例えば、丸剤及び/又はカプセル、を含む医薬品パケット(medicine packet)、の効率的且つ正確な検査方法を提供することである。
特に、本出願の実施態様の目的は、該システムが医薬品対象物の可視スペクトルにおける画像データを解析することによって、人間の目には同じように見えるので区別できない(例えば、同じ色及び形状の)医薬品対象物を区別することができるように、医薬品検査システムにおいてハイパースペクトルイメージングを使用することである。正確な医薬品対象物検査システムの場合に、非常に多数の医薬品が視覚的に区別できない(非常に多くの場合、円形の白色錠剤)故に、物質(組成物)に基づいて医薬品を正確に区別する為の能力は非常に重要である。
ハイパースペクトルイメージングの技術的利点は、高いスペクトル分解能(RGBマルチスペクトルイメージングを用いた3つの慣用的な色バンドの代わりに>200バンド)を含んでいてもよく、それにより、可視スペクトルにおける他の類似の対象物の差の検出が可能になる。加えて、それは、電磁スペクトルの不可視部分(近赤外部分)に基づいて種々の医薬品を認識することを可能にする。
1つの観点において、本発明は複数の医薬品対象物を検査する方法であって、1つのパウチ内にランダムに配置された医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、該1つの画像は第1の空間解像度を有する;前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較することを含む、上記の方法に関する。
1つの実施態様において、前記ハイパースペクトル画像データをキャプチャすることが、連続スペクトル、好ましくは、電磁スペクトルの可視領域及び/又は近赤外領域における連続スペクトル、を有する光に前記1以上の医薬品対象物を曝露することを含みうる。
1つの実施態様において、前記ハイパースペクトルデータが複数のピクセルを含んでいてもよく、ここで、各ピクセルは、複数のスペクトル値、好ましくは電磁スペクトルの可視領域及び/又は近赤外領域におけるスペクトル値、を包含する複数のスペクトル値、に関連付けられている。
1つの実施態様において、1以上の単一又はマルチバンド画像が、複数のピクセルの2Dグリッドを含んでいてもよく、ここで、各ピクセルは、1つ又は少数のスペクトル値、好ましくは1以上のスペクトル値、例えばRGB値及び/又はIR値、から選択される1つのスペクトル値に関連付けられている。
1つの実施態様において、前記ハイパースペクトル画像データがライン走査(line-scan)ハイパースペクトル画像データを含んでいてもよく、ここで、該ライン走査ハイパースペクトル画像データは複数のピクセルの複数のラインを含む。
1つの実施態様において、本方法は、セグメント化アルゴリズムに基づいて、前記1つの画像内の1以上の医薬品対象物に関連付けられた1以上のピクセルグループを局在化することを更に含みうる。
1つの実施態様において、前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分を選択することが、1以上のピクセルグループの各々を前記ハイパースペクトル画像データの前記複数のピクセル上にマッピングすることを含みうる。
1つの実施態様において、前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分を選択することの前に、前記1以上のハイパースペクトル画像データから背景ピクセル(外れ値)を、アルゴリズム、好ましくはクラスタリングアルゴリズム、を使用して除去すること;及び、鏡面反射で汚染されているピクセル及び/又は前記1以上のハイパースペクトル画像データから曝露過大であるピクセルを除去することのうちの1以上の工程が実行されうる。
1つの実施態様において、前記1以上のハイパースペクトルフィンガープリントを決定することが、好ましくはPCA法に基づいて、前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分の次元を減らすこと;及び、減らされた前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分のうちの少なくとも1つに基づいて1つのフィンガープリントを決定することを更に含みうる。
1つの実施態様において、カメラシステムが、1以上の単一又はマルチバンド画像及びハイパースペクトル画像データをキャプチャする為に使用され、好ましくは、前記カメラシステムは、マルチスペクトルカメラ、及び任意的に、単一バンドカメラ又はマルチバンドカメラ、例えば、モノクロカメラ又はカラーカメラ、を備えている。
1つの実施態様において、前記ハイパースペクトル画像データが、ハイパースペクトル・ライン・スキャン・カメラを使用してキャプチャされてもよく、ここで、該キャプチャすることの間に、前記医薬品対象物が前記ハイパースペクトル・ライン・スキャン・カメラに相対的に移動し、より好ましくは、前記医薬品対象物は前記カメラシステムの視野を通って移動する。
別の態様において、本発明は、カメラシステムを備えている医薬品検査装置を制御する為のモジュールであって、該モジュールが、コンピュータ可読プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体、及び前記コンピュータ可読記憶媒体に接続されたプロセッサ、好ましくはマイクロプロセッサ、を備えており、ここで、前記コンピュータ可読プログラムコードを実行することに応答して、前記プロセッサが、1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、前記1つの画像は第1の空間解像度を有する;前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいてハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較することを含む実行可能な動作を実行するように構成されている、前記医薬品検査装置に関しうる。
更なる態様において、本発明は、医薬品対象物検査装置であって、前記医薬品対象物検査装置が、カメラシステム;プログラムの少なくとも一部が埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体;及び、前記コンピュータ可読プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体;及び、前記コンピュータ可読記憶媒体に接続されたプロセッサ、好ましくはマイクロプロセッサ、を備えており、前記コンピュータ可読プログラムコードを実行することに応答して、前記プロセッサが、1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、前記1つの画像は第1の空間解像度を有する;前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像から少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較することを含む実行可能な動作を行うように構成されている、前記医薬品対象物検査装置に関しうる。
1つの実施態様において、該ハイパースペクトルデータはハイパースペクトルカメラを使用して決定されてもよく、該ハイパースペクトルカメラは、該スペクトルの近赤外(NIR:near-infrared)部分の画像化された領域のスペクトル応答を検出するように構成されていてもよい。別の実施態様において、該ハイパースペクトルカメラは、該スペクトルの可視部分とNIR部分との両方において、画像化された領域のスペクトル応答を検出するように構成されていてもよい。その場合、該ハイパースペクトルカメラは、可視範囲及びNIR範囲の両方において画像データを生成してもよい。該ハイパースペクトルカメラが、各ピクセルについてNIR及び可視スペクトル値の両方を生成するように構成されている場合、別個のマルチスペクトルカメラ、例えばRGB又はRGB/IRカメラ、はもはや必要ではない。その場合、該可視スペクトルにおける1以上の波長でのスペクトル値の1以上のスライスがハイパースペクトルデータスタックから取得されてもよい。従って、この実施態様において、単色又は多色画像が該ハイパースペクトル画像データから導出されることができる。このカラー画像に基づいて、医療用対象物、例えば丸剤、が、標準的な画像処理アルゴリズムを使用して検出され、そして局在化されうる。
1つの実施態様において、該カメラシステムは、ハイパースペクトルカメラ、及び該ハイパースペクトルカメラの画像化する領域を照らす為のランプを備えていてもよい。1つの実施態様において、該ランプはハウジング及び照明源を備えていてもよい。一方の側において、該ハウジングは、光が該ハウジングを出て、そして医薬品対象物を照らすことを可能にする開口部を備えていてもよい。典型的には、該照明源は、連続スペクトルの光、例えばハロゲンランプ、又は光を生成するように構成されていてもよい。そのような照明源は、発熱量が大きい。それ故に、幾つかの実施態様において、該ハウジングは、冷却システム、例えば空冷システム、に接続されうる出口を備えていてもよい。このようにして、熱が開口部から該出口に向かって輸送される流れ、例えば空気流、が生成されることができる。このようにして、照明源によって生成された熱がその周囲の温度を上昇させることが回避されうる。
本発明はまた、医薬品対象物を検査する方法であって、該方法が、1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の医薬品、の単一バンド画像又はマルチバンド画像をキャプチャすること;前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること;単一バンド画像又はマルチバンド画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;前記単一バンド画像又は前記マルチバンド画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;該ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、該ハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物内の1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較することを含む、上記の方法に関しうる。
本発明はまた、コンピュータのメモリ内で実行されるときに、上述された方法工程のいずれか1つに従って該方法を実行するように構成されたソフトウェアコード部分を含むコンピュータプログラム製品に関しうる。
本発明は、本発明に従う実施態様を概略的に示す添付の図面を参照して更に説明されるであろう。本発明は、これらの特定の実施態様に決して限定されないことが理解されるであろう。
本発明の1つの実施態様に従う医薬品対象物検査システムを示す。 本発明の1つの実施態様に従うハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物検査スキームを示す。 本発明の1つの実施態様に従う、医薬品パケットを検査する方法のフロー図を図示する。 本発明の1つの実施態様に従う医薬品対象物検査装置を図示する。 本発明の1つの実施態様に従うハイパースペクトルイメージングデータを処理する為のシステムを図示する。 ハイパースペクトルイメージングシステムによってキャプチャされた医薬品パケットの画像の例を図示する。 図7A~図7Dは、本出願の実施態様に従う画像処理方法に基づいて処理された画像を図示する。 図8A~図8Dは、本出願の実施態様に従う画像処理方法に基づいて処理された画像を図示する。 医薬品パウチ及び医薬品対象物のフィンガープリントの画像を図示する。 医薬品パウチ及び医薬品対象物のフィンガープリントの画像を図示する。
図1は、本発明の1つの実施態様に従う医薬品対象物検査システムを図示する。特に、該図は、イメージングシステムに基づいて医薬品対象物を検査するように構成された検査領域を通じて、複数の異なる医薬品対象物を含む医薬品パウチを含む医薬品対象物106を輸送する為の輸送システム102を備えている検査システム100を図示する。該医薬品対象物は、例えば、丸剤及び/又は錠剤、カプセル、アンプルを表し得、それらは、パケット又はパウチ内に包装されてもよく、及びそれらは、イメージングシステムに基づいて検査されうる。1つの実施態様において、該イメージングシステムは、1以上のカメラシステム114及び116を備えていてもよい。
例えば、1つの実施態様において、第1のカメラシステム114は、色チャネルの(限定された)数に基づいて医薬品対象物の第1の空間解像度の画像をキャプチャするように構成された1以上の画像センサを備えていてもよい。例えば、1つの実施態様において、画像センサは、RGBカラー画像又は各カラーチャネルの画像をキャプチャする為のRGBピクセルを含んでいてもよい。更なる実施態様において、画像センサは、電磁スペクトルの非可視部分におけるスペクトルチャネル、例えば近赤外(NIR)のチャネル、を備えていてもよい。第1の空間分解能は、1つのパウチ内の複数の医薬品の詳細、例えば、形状、輪郭及び文字を包含する上記の詳細、が既知の画像処理アルゴリズムに基づいて非常に迅速且つ正確に決定されることができるように、高い空間分解能でありうる。1つの実施態様において、NIRカメラが、該複数の医薬品の高空間分解能(近)赤外線画像を得る為に使用されうる。そのような画像は、該パッケージ内の医薬品の外側輪郭の正確な情報を提供する。更に、1つの実施態様において、カラーカメラが、医薬品の高空間解像度カラー画像をキャプチャする為に使用されうる。これらの画像に基づいて、該パッケージ内の該複数の医薬品の位置、形状、及び例えば色が、非常に迅速且つ正確に決定されうる。
更なる実施態様において、第2のカメラシステム116は、ハイパースペクトルカメラシステム、特に、医薬品対象物上でハイパースペクトルイメージングを実行するように構成されうるハイパースペクトルカメラ、を備えていてもよい。該医薬品対象物中の医薬的に活性な化合物は、近赤外照射、特に800~1700nmの範囲の近赤外照射、に応答する。このようにして、ハイパースペクトルイメージングは、医薬品を検査する為の、例えば、丸剤、錠剤又はカプセル中の医薬的に活性な化合物を検査する為の、貴重なツールでありうる。従って、ハイパースペクトルカメラのピクセル毎に、複数のスペクトル値、好ましくは100以上のスペクトル値、が、電磁スペクトルの所定の部分、例えば、400nm~800nmの可視バンド及び/又は800nm~1700nmの近赤外NIRバンド、内で検出されうる。このようにして、該ハイパースペクトルカメラは、スペクトル画像データスタックを生成してもよく、ここで、スペクトルの波長におけるスペクトル画像データスタックのスライスは、医薬品を含むパッケージの第2の空間解像度の画像を表すことができ、ここで、該第2の空間解像度は該第1の空間解像度よりも低い。
EMスペクトルの該NIR部分は特に医薬的に活性な化合物の応答を決定する為に適している故に、該ハイパースペクトル画像データスタックのスペクトル値は、該ハイパースペクトルイメージングシステムによってキャプチャされた医薬品のスペクトル応答を表しうる。
ハイパースペクトルイメージングの間、対象物は、ハイパースペクトルイメージングの為に特に適した照明源122を使用して照明されうる。ハイパースペクトル用途の場合、該照明源は、該スペクトルの関連部分に連続スペクトル、例えば、UV、可視及び/又は近赤外(NIR)範囲における連続スペクトル、を有するように選択されうる。この目的の為に適した照明源は、高温加熱されたフィラメントに基づく白熱光源、例えばハロゲンランプ、を包含する。
別の実施態様において、該ハイパースペクトルカメラは、該スペクトルの可視部分とNIR部分との両方において、画像化された領域のスペクトル応答を検出するように構成されうる。その場合、該ハイパースペクトルカメラは、可視範囲及びNIR範囲の両方において画像データを生成しうる。該ハイパースペクトルカメラが複数のピクセルの為にNIR及び可視スペクトル値の両方を生成するように構成されている場合、別個のマルチスペクトルカメラ、例えばRGB又はRGB/IRカメラ、は必要ない場合がある。その場合、該可視スペクトル内の1以上の波長におけるスペクトル値の1以上のスライスがハイパースペクトルデータスタックから取得されうる。幾つかの実施態様において、単一バンド画像(例えば、NIR画像)又はマルチバンド画像(例えば、RGB又はRGBI画像)が該ハイパースペクトル画像データから導出されうる。この画像に基づいて、標準的な画像処理アルゴリズムを使用して、医療用対象物、例えば丸剤、を表すピクセルのグループ(ブロブ)が検出され、そして局在化されることができる。
コンピュータ118は、イメージングシステム及び医薬品対象物の輸送を制御しうる。更に、該コンピュータは、医薬品対象物が確実に検査されることができるように、該イメージングシステムによって生成された画像データを処理するように構成された1以上の画像処理モジュールを備えていてもよい。該画像処理モジュールは、本出願の実施態様を参照して記載された画像処理を実行するように構成されていてもよい。
図2は、本発明の1つの実施態様に従うハイパースペクトルイメージングに基づいて医薬品対象物を検査する為のスキームを示す。特に、この図はスキーム200を含み、該スキーム200は、異なる形状、異なるサイズ及び異なる組成であってもよく且つ1つのパウチ内にランダムに配置されていてもよいところの医薬品、この例において丸剤2011~5、を含む医薬品パウチ201の第1の空間解像度の1以上の第1の画像、例えば1以上のRGB及び/又はIR画像、をキャプチャすることを含む。この場合、丸剤の一部、例えば、丸剤2012、3及び丸剤2014、5、は、部分的に隣接して又は互いに重なって配置されていてもよい。該1以上の第1の画像は、既知の対象物検出及びセグメント化アルゴリズムに基づいて、第1の空間解像度の画像内で丸剤を局在化する為に使用されうる。このようにして、該1つの画像内の医薬品2011~5が、該1つの画像内のピクセルのグループ(ブロブ)を表しうる(工程202)。更に、該医薬品パウチは、ハイパースペクトルカメラによって画像化されて、該1以上の第1の画像の空間解像度よりも低い第2の空間解像度のハイパースペクトル画像データ、すなわちハイパースペクトル画像データスタック、を生成しうる。
該ハイパースペクトルカメラは、様々な様式で実装されうる。1つの実施態様において、該カメラは、該パウチを含む曝露領域をキャプチャする2Dカメラであってもよい。代替的には、1つの実施態様において、該カメラは1Dカメラ、すなわちラインスキャナ、であってもよい。そのようなラインスキャンカメラは、高いラインスキャン周波数で移動対象物を常にスキャンする複数の感光性ピクセル(light-sensitive pixel)の1並びを含んでいてもよい。対象物が既知の速度で該カメラの下を移動する場合に、対象物の2次元画像が該ラインスキャンカメラを用いて生成されることができる。該ラインスキャナによって生成されたデータは、2D画像に一緒に「スティッチング」されうる。ハイパースペクトルカメラによって取得された該ハイパースペクトルデータは、該スペクトルの異なる部分におけるスペクトル応答を表す第3の次元と、空間軸を表す他の2次元(x及びy方向)とを有する「データキューブ」204の形態を有しうる。ラインスキャナの場合、y軸は図に示されているように各々時間であってもよい。
次に、1以上の第1の画像内で局在化された複数のピクセルの複数のグループ、すなわちブロブ、に基づいて、該ハイパースペクトル画像データ内の複数のブロブ又は複数のブロブの一部が選択されうる。このようにして、該1以上の第1の画像において局在化された丸剤に関連付けられたハイパースペクトルデータが決定されうる(工程205)。そのようなハイパースペクトルブロブは、局在化された医薬品、例えば丸剤、の為のスペクトル値206を含みうる。これらの値は、医薬品対象物の一部であるピクセル位置におけるスペクトル208を表しうる。該スペクトルに基づいて、基準フィンガープリントと比較されることができるフィンガープリントが決定されうる。
高解像度画像内の高解像度情報は、1つのパウチ内の種々の医薬品間の迅速且つ正確な区別を可能にする。従って、高解像度画像内の局在化された医薬品に基づいて、その局在化された医薬品に関連付けられたハイパースペクトル画像データの迅速且つ正確な選択が達成されることができる。次に、この情報は、リアルタイムのハイスループット検査の為に必要なハイパースペクトル画像データ内のデータの関連部分を選択する為に使用されることができる。
図3は、本発明の1つの実施態様に従う医薬品対象物を検査する為の方法のフロー図である。該プロセスは、医薬品パウチの第1の空間解像度の1以上の第1の画像をキャプチャする第1の工程300を含みうる。1つの実施態様において、高解像度画像センサ、例えば1440×1080ピクセルの画像センサ、と、1ピクセル当たり0.1mm(又は、約256ピクセル/インチ、PPI(pixels per inch))、好ましくは1ピクセル当たり0.08mm(約317PPI)以下、の空間解像度を提供する光学システムとを備えているカメラシステムが使用されうる。1つの実施態様において、1以上の画像が、医薬品パケットを電磁スペクトルの1以上の部分の光に曝露しながら、キャプチャされうる。ここで、該1以上の第1の画像のうちの少なくとも1つは、限られた数のカラーチャネルを有する画像、例えばRGB画像、であってもよい。更に、該1以上の第1の画像のうちの少なくとも1つは、赤外IR又は近赤外NIR画像であってもよい。更なる実施態様において、そのような画像は、RGBカメラ又はRGBIカメラを使用してキャプチャされることができ、ここで、「I」は、赤外又は近赤外NIRチャネルを形成するピクセルを表す。
更なる工程302において、該方法は、該医薬品パケットのハイパースペクトル画像データをキャプチャすることを含みうる。ここで、該ハイパースペクトル画像データのハイパースペクトルピクセルは、(図2を参照して上述されているように)そのピクセル位置における該医薬品パケットの近赤外スペクトル応答を表す複数のスペクトル値を含みうる。ここで、1つの波長(該ハイパースペクトルデータスタックの1つのスライス)に関連付けられたキャプチャされたスペクトル値は、第2の空間解像度の2D画像を形成してもよく、ここで、該第2の空間解像度は該第1の空間解像度よりも低い。典型的には、該ハイパースペクトルイメージングシステムは、ピクセル化画像センサ(pixelized image sensor)と、該第1のイメージングシステムに関連付けられたピクセル密度よりも少なくとも2倍低い、例えば1ピクセル当たり0、5mm低い、空間解像度を提供する光学システムとを有しうる。低い空間分解能の故に、互いに相対的に近い異なる対象物を区別することがより困難である。1つの実施態様において、該ハイパースペクトル画像データのキャプチャの間、該医薬品パケットは、電磁スペクトルの可視及び/又は近赤外(NIR)部分における連続スペクトルの光に曝露されうる。
該プロセスは、該第1の空間解像度の1以上の第1の画像内の1以上の医薬品、例えば丸剤及び/又はカプセル、を表す、第1の複数のピクセルの1以上の第1のブロブを決定することを更に含みうる(工程304)。次に、第2の複数のピクセルの1以上の第2のブロブが、該1以上の第1の画像内の該1以上の第1のブロブの位置に基づいてハイパースペクトル画像データから選択されうる(工程306)。工程308において、1以上の第2のピクセル群のうちの1つについてのハイパースペクトルフィンガープリントが決定されてもよく、ここで、1つのハイパースペクトルフィンガープリントは、該医薬品対象物中の1以上の化合物のスペクトル応答を示しうる。その後に、該ハイパースペクトルフィンガープリントが基準フィンガープリントと比較されて、該検査された医薬品対象物が該基準フィンガープリントに従って医薬品対象物として識別されることができるかを判定しうる(工程310)。
従って、手短に言えば、該方法は、1つの画像、例えば、1以上の医薬品対象物のカラー画像及び該1以上の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データ、をキャプチャすることに基づいて、医薬品対象物を検査する非常に高速で効率的且つ正確な方法を提供する。高空間解像度画像内に局在化された1以上の医薬品対象物に基づいて、該ハイパースペクトル画像データからの1以上のハイパースペクトル画像データ部分が選択され得、ここで、該ハイパースペクトル画像データは、第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する。従って、ハイパースペクトル画像データ部分は、該ハイパースペクトル画像データに基づいて高速且つ高精度に決定される。このようにして、医薬品対象物に関連するハイパースペクトルピクセルが決定されうる。引き続き、該1以上のハイパースペクトル画像データ部分は、1以上のハイパースペクトルフィンガープリントを決定する為に使用され得、ここで、ハイパースペクトルフィンガープリントは、医薬品対象物内の1以上の化合物のスペクトル応答を示す。これらの1以上のハイパースペクトルフィンガープリントは、1以上の医薬品対象物が基準フィンガープリントに基づいて識別されることができるかを判定する為に使用される。
図4は、本発明の1つの実施態様に従うハイパースペクトルイメージングシステムを備えている医薬品検査装置を図示する。特に、該図は、1以上の医薬品対象物4021~n、すなわち医薬品を含む1以上のパウチ、を画像化する為のイメージングシステム401を備えている検査システム400を図示する。該システムは、イメージングシステムの検査領域を通じて1以上の医薬品対象物を案内する為の搬送経路406を備えている搬送構造404を更に備えていてもよい。該医薬品対象物は、該イメージングシステムによって生成された画像データに基づいて検査される、丸剤、錠剤、カプセル、アンプル等、又はそのような丸剤、錠剤、カプセル、アンプル等を含むパケット又はパウチを包含しうる。検査システムが使用中である場合に、該医薬品対象物は、該搬送経路を介して検査領域に搬送されうる。1つの実施態様において、該医薬品対象物は、第1の(上流)リール408から巻き出され、該検査領域を通って案内され、第2の(下流)リール408の周りに巻き戻されうる一連のパケットとして構成されうる。該リールの移動は、モータ412によって制御されうる。
実装に依存して、該イメージングシステムは、1以上のカメラシステムを備えていてもよい。例えば、1つの実施態様において、該イメージングシステムは、(限られた)数のカラーチャネルに基づいてパケットの画像をキャプチャするように構成された1以上のマルチスペクトル画像センサを備えているカメラシステム414及び416を備えていてもよい。例えば、画像システムは、RGBカラー画像をキャプチャする為のRGBピクセル、又は各カラーチャネルの為の3つの画像を含んでいてもよい。加えて、該画像システムは、1以上の更なるスペクトルチャネル、例えば近赤外(NIR)におけるスペクトルチャネル、を備えていてもよい。
別の実施態様において、該イメージングシステムは、本出願における実施態様のいずれかに従うハイパースペクトルカメラシステムを備えていてもよい。該ハイパースペクトルカメラシステムは、ハイパースペクトルカメラ418、及び該ハイパースペクトルカメラのイメージング領域を照らす為のランプ420を備えていてもよい。1つの実施態様において、該ランプは、ハウジング419及び照明源423を備えていてもよい。一方の側において、該ハウジングは、光が該ハウジングを出て、そして、医薬品対象物を照らすことを可能にする開口部421を備えていてもよい。典型的には、該照明源は、連続スペクトルの光、例えばハロゲンランプ、又は光を生成するように構成されていてもよい。典型的には、そのような照明源は大量の熱を発生させる。従って、幾つかの実施態様において、該ハウジングは、冷却システム422、例えば空冷システム、に接続されうる出口425を備えていてもよい。このようにして、熱が該開口部から出口に向かって輸送される流れ、例えば空気流、が生成されることができる。このようにして、該照明源によって生成された熱がその周囲の温度を上昇させることが回避されうる。該検査システムは、該医薬品対象物を検査する為に必要なプロセスを制御するように構成された異なるモジュール、例えばソフトウェア及び/又はハードウェアモジュール、を備えているコントローラ424、例えばコンピュータ、によって制御されてもよい。
1つの実施態様において、該ハイパースペクトルカメラは、該スペクトルの近赤外(NIR)部分における画像化された領域のスペクトル応答を検出するように構成されていてもよい。幾つかの実施態様において、該ハイパースペクトルカメラはまた、該スペクトルの可視部分における画像化された領域のスペクトル応答を検出するように構成されていてもよい。その場合、該ハイパースペクトルカメラは、可視範囲及びNIR範囲の両方において画像データを生成してもよい。
従って、カメラピクセル毎に、複数のスペクトル値、好ましくは100以上のスペクトル値、が、近赤外バンド、例えば900~1700nm及び/又は可視バンドにおいて検出されうる。従って、各スペクトル値は、該ハイパースペクトルイメージングシステムによって画像化される対象物、例えば医薬品、のスペクトル応答を表す。
該第1のカメラシステム及び該第2のカメラシステムによって生成された画像は、コントローラ424によって実行される画像処理モジュールによって処理されてもよい。例えば、該第1のカメラシステムの画像データ、例えば2Dカラーピクチャ(例えば、RGBカラーピクチャ等)は、特徴、例えば、形状及び/又は色、に基づいて該ピクチャ内の医薬品対象物を局在化するように且つ認識するように構成された画像処理アルゴリズムを使用して解析されうる。同様に、該第2のカメラシステムの画像データ、例えば、医薬品対象物に関するスペクトル情報(好ましくは、近赤外スペクトル情報)を含む画像データの3Dスタック、が、医薬品対象物のフィンガープリントを決定する為に使用されてもよく、ここで、該医薬品対象物の該フィンガープリントは、該医薬品対象物の組成に関する情報を導出する為に、該データベース内の基準フィンガープリントと比較されうる。
該ハイパースペクトルカメラは、異なる様式で実装されてもよい。例えば、1つの実施態様において、該カメラは2Dイメージャであってもよい。別の実施態様において、該カメラはラインスキャナとして実装されてもよい。2Dイメージャの場合、該カメラは、2Dハイパースペクトル画像データを生成するように構成された感光ピクセルの2Dグリッドを備えていてもよい。該2Dハイパースペクトル画像データは、画像化された領域の複数のピクセルを含んでいてもよく、ここで、各ピクセルは複数のスペクトル応答値に関連付けられている。ラインスキャンカメラの場合、該カメラは複数の感光性ピクセル(light-sensitive pixels)の1並びを含んでいてもよく、それは、各走査について1Dハイパースペクトル画像データを生成する為に高いライン走査周波数で領域を走査する。対象物が既知の速度でカメラの下を移動する場合、又は該カメラが既知の速度で対象物の上を移動する場合、対象物の2次元画像がラインスキャンカメラを用いて生成されることができる。その場合、該ラインスキャナによって生成された1Dハイパースペクトル画像データ(ピクセルデータライン、ここで、各ピクセルデータが複数のスペクトル値を含む)は、該画像化された領域の複数のピクセルを含む2Dハイパースペクトル画像データに一緒に「スティッチング」されてもよく、ここで、各ピクセルは複数のスペクトル応答値に関連付けられている。従って、該ハイパースペクトルカメラによって取得された該データは、該スペクトルの異なる部分におけるスペクトル応答を表す第3の次元と、空間軸及び時間を夫々表す2つの他の次元(x及びy方向)とを有する「データキューブ」の形態を有していてもよい。
1つの実施態様において、該ハイパースペクトルカメラは、電磁スペクトルの少なくとも近赤外(NIR)範囲(およそ900nm~1700nmで選択された波長)におけるスペクトル値を生成するように構成されていてもよい。他の実施態様において、該ハイパースペクトルカメラは、NIR範囲及び可視範囲の両方又は可視範囲のみにおけるスペクトル値を生成するように構成されていてもよい。更に、ラインスキャナの典型的なデータ取得は、各々およそ約200~300μmの長さを有する600~1000ピクセルの「ライン」に対応することができる。該複数のピクセルの幅は、レンズの視野に従って変わるが、本発明者等の事例の場合、およそ300~600μmである。そのような空間ピクセルは全て、900nm~1700nmにおけるバンド幅において等距離に広がる200超のスペクトル値を含みうる。この図は、本出願において記載された様々な実施態様に従う医薬品検査システムにおいて使用されうるハイパースペクトルイメージングシステムの単なる非限定的な例である。
搬送構造(例えば、コンベヤベルト)を駆動するモータ、例えばステッパモータ、が、該カメラのトリガ機構として機能しうる。該モータの各工程において、該カメラがトリガされてピクセルラインを取得しうる。該コンベヤベルトは、毎秒およそ300回のハイパースペクトルカメラをトリガする100~200mm/秒の速度で制御され得、従って、該対象物は300fpsで走査される。これは、該データを転送する為に必要な時間を考慮して、2つの連続するラインの取得の間の最大3.3ms、それ故に最大露光時間が3ms以下、であることを意味する。
該ハイパースペクトルデータの該処理は、該ハイパースペクトル画像データにおいて、(パケットレベルにおいて)鏡面反射及び露出過度にされた領域(overexposed areas)に関連するデータを識別すること、及び該識別されたハイパースペクトルデータを除去することを含みうる。次に、更なる工程において、(丸剤レベルにおいて)1以上のハイパースペクトルフィンガープリントが決定され得、ここで、検出された各医薬品対象物(丸剤、カプセル剤、錠剤)は、ハイパースペクトル立方体(hyperspectral cube)のx-y平面上の1つのブロブによって表されうる。露出過度にされた複数のピクセル及び/又は鏡面反射から汚染された複数のピクセルは、これらの値がハイパースペクトルフィンガープリントの計算から除外されることが出来るように検出されうる。取得の間に露出過度にされるようになったピクセル値の検出は、閾値に基づきうる。例えば、1つの実施態様において、反射率信号(reflectance signal)がセンサのダイナミックレンジの最大値に等しい場合、露出過度であることが判定されうる。これらの複数のピクセルは、それらの反射率値が全てのスペクトルバンドにわたるダイナミックレンジの最大値に等しい故に、生データから容易にフィルタリングされうる。
鏡面反射によって汚染された複数のピクセルは、主に光を反射してミラーのように該カメラに戻し、下にある対象物を見えなくする。図6は、1つのパウチの反射の為に該1つのパウチ内の丸剤が見えないパウチのハイパースペクトルスキャンにおけるそのような反射(例えば参照番号602及び604によって示される白色領域)を示す。それらの領域における反射率スペクトルは、本質的に、光源それ自体のスペクトルパワー分布(SPD:spectral power distribution)と同等であってもよく、それは、放出された光の総量の反射と同等である。
既知のアルゴリズムがそのような領域の検出の為に用いられうる。例えば、ターゲット検出技術、例えば拘束エネルギー最小化(CEM:Constrained Energy Minimization)技術、が、そのような領域を検出する為に使用されうる。CEMは、既知のターゲットプロファイルの応答を最大化し、且つ同時に未知の複合バックグラウンドの応答を抑制するように設計された有限インパルス応答フィルタ(finite impulse response filter)であり、従って、既知のターゲットスペクトルのみに一致する。目標スペクトルは、光源のSPDであってもよく、それは、スペクトル全体にわたって>95%の反射率グレードを有する白色較正目標の反射に基づいて近似されてもよい。該未知の複合バックグラウンドは、x-y平面上の全てのピクセルの相関又は共分散行列として表されることができ、CEM検出器に下記の数式を与える。
ここで、dは目標プロファイルの光源であり、xは単一のピクセルのスペクトルであり、及び、Rは複合背景相関(composite background correlation)又は共分散行列である。図7A~図7Dは、図6に示されているように、鏡面反射及び露出過度にされたピクセルの検出、及びその後のハイパースペクトル画像データからのこれらのピクセルの除去のプロセスを概略的に示す。ここで、図7Aにおいて、鏡面反射が、上述されたターゲット検出技術に基づいて検出される。同様に、図7Bにおいて、露出過度にされたピクセルが閾値に基づいて決定されうる。次に、鏡面反射によって影響を受けるピクセル及び露出過度によって影響を受けるピクセルの両方が使用されて、図7Cに示されているようにピクセルマスクを形成し、該スペクトル画像データから除去されるべきピクセル(及び、関連付けられたスペクトル値)を識別する。図7Dは、ピクセルマスクが該ハイパースペクトル画像データに適用される結果を図示する。これらのデータに基づいて、ハイパースペクトルフィンガープリントが決定されうる。
1つのパウチ内の個々の医薬品対象物のハイパースペクトルフィンガープリントの抽出は、医薬品、例えば丸剤、を1つの医薬品パウチの1以上の高解像度画像内で局在化する第1の工程を含みうる。該ハイパースペクトル処理に先行するこれらの画像の画像処理は、ロバストな丸剤検出及びセグメント化を既に提供しうる。1つの医薬品を表す1つの検出されたブロブの輪郭は、該パウチの内側の医薬品対象物を局在化する為に使用されうる。高解像度画像の解像度及びピクセルサイズは、該ハイパースペクトル画像の解像度及びピクセルサイズと比較して異なる場合があり、従って、輪郭座標が、医薬品対象物を表すハイパースペクトルデータ(ハイパースペクトルブロブ)内のピクセルのブロブを局在化する為に使用されることができるようにスケーリングされる必要がある。スケーリング係数は、全てのパウチに対して一定であってもよく、それは、該ハイパースペクトル画像のx-y平面上の錠剤の座標の非常に高速な計算を結果としてもたらす。
次に、外れ値(背景ピクセル)が、ハイパースペクトルブロブから除去されうる。該ハイパースペクトルブロブは、背景ピクセルを含んでいてもよい。なぜならば、該高解像度画像から該ハイパースペクトル画像への座標のマッピングが正確ではない場合がある為である。加えて、1つのパウチ内の該パウチ又は医薬品対象物の位置が、カラーカメラの曝露領域から該ハイパースペクトルカメラの曝露領域に搬送されるときにわずかに変化しうる。そのような場合、このマッピングによって指定された全てのピクセルを使用することにより、医薬品フィンガープリントの計算において幾つかの背景ピクセルが考慮されることになる。この問題を解決する為に、選択されたハイパースペクトル画像データは、それらのスペクトル特性に従って2つのグループにクラスタリングされていてもよい。この目的の為に、1つの実施態様において、クラスタリングアルゴリズム、例えば、k=2のクラスタを有するk平均クラスタリングアルゴリズム、が、各ブロブに対して別々に使用されてもよい。1つの実施態様において、2つのクラスタの重心は、背景クラスタを表すパウチ全体のスペクトル平均、及び医薬品対象物を表すマッピングされたブロブの質量中心として定義されうる。該クラスタリングアルゴリズムの実行後に、該医薬品クラスタに割り当てられたピクセルが、全ての後続の計算の為に使用されうる。
更なる工程は、該ハイパースペクトルブロブ内のピクセルのノイズ除去及び正規化に関する。残りの有効ピクセルについて、該カメラの熱雑音が差し引かれうる。これは、生の反射率値に基づいて実現されうる。このノイズは、本質的に、該カメラのシャッタが閉じている(光が完全にない)ときに該センサによって受信される信号である。該ノイズのロバストな測定値を得る為に、該シャッタが閉じられた状態で複数の走査が行われてもよく、そして、各波長についての値が平均化されてもよい。このようにして得られた平均ノイズプロファイルが、個々のピクセルの反射率から差し引かれうる。引き続き、光源のスペクトル特性が除去されうる。これは、フィンガープリントの判定に医薬品対象物の反射率特性のみが使用されることを保証する為に行われる。これは、各ピクセルの反射率の値を前述された白色較正ターゲットの平均反射率で除算することによって実現されうる。
全てのピクセルについて、対数導関数が、ハイパースペクトルフィンガープリントを光の強度に対して不変にする為に計算されうる。スペクトルバンドiにおけるスペクトルpの対数導関数は、以下のように計算されることができる。
ここで、εは0による除算が生じないことを保証する小さな正の定数である。この形式の導関数は、それらの差の代わりに連続するスペクトル間の比を使用するため、対数と呼ばれる。対数導関数は、ほぼ同一のスペクトル間の小さな構造的差異を強調しうる。該スペクトルの対数導関数は、多項式関数、例えば2次多項式関数、の入力信号へのピース・バイ・ピース・フィッティング(piece-by-piece fitting)を実行するフィルタ、例えばSavitzky-Golayフィルタ、で平滑化されうる。各スペクトルビンについての全ての有効ピクセルの平滑化された対数導関数の平均が計算され得、従って、データを医薬品ごとの単一の反射率スペクトルに削減し、そして、ノイズを平均化しうる。
この段階において、医薬品対象物は、所定の次元、例えば150次元以上、のベクトルによって表されうる。各次元は、930~1630nmの範囲内の異なる波長に対応し得、多数の波長は、異なる医薬品対象物間で有意な識別力を有しない場合がありうる。そのような冗長な寸法は、医薬品を成功裡にマッチングさせることに何も寄与せず、事実、それらは、マッチングアルゴリズムの性能を低下させることが多い。
最大量の識別情報を搬送する最小数の次元を得る為に、次元削減アルゴリズム、例えばPCA次元削減アルゴリズム、が使用されうる。そのようなアルゴリズムが、元のデータ内の非線形構造を検出し、そして、それらを線形分離可能な投影に展開する為に使用されうる。1つの実施態様において、コサインカーネルが使用されてもよく、それは基本的に、データが基準セット内のハイパースペクトルプロファイル間のペアワイズコサイン距離(pairwise cosine distances)の行列に基づいて新しい特徴空間に投影されることを意味する。この工程は、事前に基準パウチの1組を定義する必要がありうる。なぜならば、カーネルPCA変換を計算する為に使用されるのがこの1組である為である。基準パウチの該1組がより広く且つより完全であるほど、カーネルPCAモデルは、特に少数の基準パッチに対してより堅牢になる。或る数のパウチの後に、カーネルPCAアルゴリズムによって「学習された」特徴空間の投影はほとんど変化しないが、その数は数百パウチであると推定される。
図5は、本発明の1つの実施態様に従う、ハイパースペクトル画像データを処理する為の方法を図示する。画像処理の間の画像の例が、図8A~図8D及び図9及び図10に図示されている。特に、この図は、上述された工程に基づいてハイパースペクトル画像データを処理する為の方法を図示する。本方法は、医薬品パケットの第1の空間解像度の1つの画像をキャプチャし、そして、該1つの画像内の1以上の医薬品対象物を局在化すること、及び該医薬品パケットからハイパースペクトル画像データをキャプチャすることの工程(工程500)を含みうる。次に、多数の画像処理工程が該ハイパースペクトルデータに適用されうる。これらの工程は、アルゴリズム、例えばクラスタリングアルゴリズム、を使用して、1以上のハイパースペクトル画像データ部分から背景ピクセル(外れ値)を除去することを含みうる(工程502)。更に、該方法は、鏡面反射で汚染されているピクセル及び/又は1以上のハイパースペクトル画像データから露出過度であるピクセルを除去することの工程を含みうる(工程504)。
図8Aは、カラー画像における局在化された丸剤の例を図示する。同様に、図8Bは、該丸剤のハイパースペクトル画像を図示し、並びに図8Cは、鏡面反射を含むピクセル及び露出過度を含むピクセルが除去された画像を図示する。次に、該画像内の1以上の局在化された医薬品対象物をハイパースペクトル画像データへとマッピングすることによって、1以上のハイパースペクトル画像データ部分が決定されうる(工程506)。この工程は、カラー画像内で局在化された丸剤に基づくハイパースペクトル画像データからの複数のピクセルの1つのブロブの選択を示す図8Dによって示されている。更なる工程において、1以上のハイパースペクトル画像データ部分の次元が、好ましくはPCA法に基づいて削減されうる(工程508)。フィンガープリントは、1以上の削減されたハイパースペクトル画像データ部分のうちの少なくとも1つに基づいて決定されうる(工程510)。
図9及び図10は、同じ医薬組成物の2つの丸剤のフィンガープリントの例を図示し、ここで、該フィンガープリントは、本開示の実施態様を参照して記載されたデータ処理工程に基づいて計算される。これらの結果は、該プロセスが信頼性が高く且つ再現性のある結果を提供し、医薬品対象物の正確な検査を可能にすることを示す。
本開示の技術は、多種多様なデバイス又は装置、例えば、無線ハンドセット、集積回路(IC:integrated circuit)、又はICの1組(例えば、チップセット)を包含する上記のデバイス又は装置、において実施されうる。様々な構成要素、モジュール又はユニットが、開示された技術を実行するように構成されたデバイスの機能的態様を強調する為に本開示において記載されているが、必ずしも異なるハードウェアユニットによる実現を必要としない。寧ろ、上述されたように、様々なユニットが、適切なソフトウェア及び/又はファームウェアと共に、コーデックハードウェアユニットに組み合わされてもよく、又は相互作用ハードウェアユニットの集合、例えば、上述された1以上のプロセッサを包含する相互作用ハードウェアユニットの集合、によって提供されてもよい。
本明細書において使用される語は、特定の実施態様のみを説明する目的の為のものであり、本発明を限定することが意図されるものではない。本明細書において使用される場合、単数形「1つ」(a)、「1つ」(an)、及び「該」(the)は、文脈が明らかに別のことを示していない限り、複数形を同様に含むことが意図される。語「を含む」及び/又は「を含んでいる」は、本明細書において使用される場合、記載された特徴、整数、工程、動作、要素、及び/又は構成要素の存在を特定するが、1以上の他の特徴、整数、工程、動作、要素、構成要素、及び/又はそれらの組み合わせの存在又は追加を排除するものでないことが更に理解されるであろう。
添付の特許請求の範囲における全てのミーンズプラスファンクション又はステッププラスファンクションの要素の対応する構造、物質、動作、及び均等物は、具体的に特許請求された他の特許請求された要素と組み合わせて機能を実行する為の任意の構造、物質、又は動作を含むことが意図されている。本発明の説明は、例示及び説明の目的の為に提示されているが、網羅的であること又は開示された形態の本発明に限定されることが意図されるものでない。多くの修正及び変形が、本発明の範囲及び趣旨から逸脱すること無しに当業者にとって明らかであろう。該実施態様は、本発明の原理及び実際の用途を最も良く記載し、企図された特定の用途に適した様々な修正を伴う様々な実施態様について本発明を当業者が理解することを可能にする為に選択及び記載された。

Claims (14)

  1. 複数の医薬品対象物を検査する方法であって、
    1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の複数の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、前記1つの画像は第1の空間解像度を有する;
    前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;
    前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、
    前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較すること
    を含む、前記方法。
  2. 前記ハイパースペクトル画像データをキャプチャすることが、連続スペクトル、好ましくは、電磁スペクトルの可視領域及び/又は近赤外領域における連続スペクトル、を有する光に前記1以上の医薬品対象物を曝露することを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記ハイパースペクトルデータが複数のピクセルの1つのグリッドを含み、ここで、各ピクセルは、複数のスペクトル値に関連付けられており、各スペクトル値は、電磁スペクトルの可視領域及び/又は近赤外領域におけるスペクトル値を含む波長に関連付けられている、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 1以上の医薬品対象物の前記1つの画像が、前記第1の空間解像度の複数のピクセルの2Dグリッドを含み、各ピクセルが、少なくとも1つのスペクトル値、好ましくはRGB値及び/又はIR値、に関連付けられている、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。
  5. 前記ハイパースペクトル画像データがライン走査ハイパースペクトル画像データを含み、ここで、前記ライン走査ハイパースペクトル画像データは複数のピクセルの複数のラインを含み、各ピクセルが、複数のスペクトル値に関連付けられている、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。
  6. 前記1つの画像内の1以上のブロブを決定することが、対象物検出及びセグメント化アルゴリズムに基づく、請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。
  7. 前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分を選択することが、前記1つの画像中の1以上のブロブを前記ハイパースペクトル画像データの複数のピクセル上にマッピングすることを含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。
  8. 前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分を選択することの前に、
    前記1以上のハイパースペクトル画像データから背景ピクセル(外れ値)を、アルゴリズム、好ましくはクラスタリングアルゴリズム、を使用して除去すること;及び、
    鏡面反射で汚染されているピクセル及び/又は前記1以上のハイパースペクトル画像データから曝露過大であるピクセルを除去すること
    のうちの1以上の工程を実行することを含む、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法。
  9. 前記1以上のハイパースペクトルフィンガープリントを決定することが、
    好ましくはPCA法に基づいて、前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分の次元を減らすこと;及び、
    減らされた前記1以上のハイパースペクトル画像データ部分のうちの少なくとも1つに基づいて1つのフィンガープリントを決定すること
    を更に含む、請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。
  10. カメラシステムが、1以上の医薬品対象物の前記1つの画像をキャプチャする為に使用され、好ましくは、該カメラシステムが、モノクロカメラ、又はマルチバンドカメラ、例えばカラーカメラ、を備えている、請求項1~9のいずれか1項に記載の方法。
  11. 前記ハイパースペクトル画像データが、2Dハイパースペクトルカメラ又はハイパースペクトル・ライン・スキャン・カメラを使用してキャプチャされ、ここで、該キャプチャすることの間に、前記医薬品対象物が前記ハイパースペクトル・ライン・スキャン・カメラに相対的に移動し、より好ましくは、前記医薬品対象物は前記カメラシステムの視野を通って移動する、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法。
  12. カメラシステムを備えている医薬品検査装置を制御する為のモジュールであって、
    該モジュールが、コンピュータ可読プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体、及び前記コンピュータ可読記憶媒体に接続されたプロセッサ、好ましくはマイクロプロセッサ、を備えており、
    ここで、前記コンピュータ可読プログラムコードを実行することに応答して、前記プロセッサが、
    1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の複数の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、前記1つの画像は第1の空間解像度を有する;
    前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;
    前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、
    前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較すること
    を含む実行可能な動作を実行するように構成されている、前記モジュール。
  13. 医薬品対象物検査装置であって、該医薬品対象物検査装置が、
    カメラシステム;
    プログラムの少なくとも一部が埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体;及び、前記コンピュータ可読プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体;及び、前記コンピュータ可読記憶媒体に接続されたプロセッサ、好ましくはマイクロプロセッサ、を備えており、前記コンピュータ可読プログラムコードを実行することに応答して、前記プロセッサが、
    1つのパウチ内にランダムに配置された複数の医薬品対象物、好ましくは異なる形状、異なるサイズ及び/又は異なる組成の複数の医薬品、の1つの画像をキャプチャすること、ここで、前記1つの画像は第1の空間解像度を有する;
    前記1つのパウチ内の前記複数の医薬品対象物のハイパースペクトル画像データをキャプチャすること、ここで、前記ハイパースペクトル画像データが前記第1の空間解像度よりも低い第2の空間解像度を有する;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の複数のピクセルの複数のブロブを決定すること、ここで、前記複数のピクセルの前記複数のブロブの各々が前記複数の医薬品対象物のうちの1つを表す;
    前記第1の空間解像度の前記1つの画像内の前記複数のピクセルの前記複数のブロブのうちの少なくとも1つに基づいて前記ハイパースペクトル画像データから少なくとも1つのハイパースペクトル画像データ部分を選択すること;
    前記ハイパースペクトル画像データ部分に基づいて1つのハイパースペクトルフィンガープリントを決定すること、ここで、前記1つのハイパースペクトルフィンガープリントが、1つの医薬品対象物における1以上の化合物のスペクトル応答を示す;並びに、
    前記ハイパースペクトルフィンガープリントを1以上の基準フィンガープリントと比較すること
    を含む実行可能な動作を実行するように構成されている、前記医薬品対象物検査装置。
  14. コンピュータプログラム製品であって、コンピュータのメモリ内で実行されるときに、請求項1~11のいずれか1項に記載された方法を実行するように構成されたソフトウェアコード部分を含む前記コンピュータプログラム製品。
JP2023533831A 2020-12-03 2021-12-03 ハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物の検査 Pending JP2023551558A (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NL1043858 2020-12-03
NL1043858 2020-12-03
NL2027213A NL2027213B1 (en) 2020-12-03 2020-12-23 Inspecting medicine objects based on hyperspectral imaging
NL2027213 2020-12-23
PCT/EP2021/084272 WO2022117874A1 (en) 2020-12-03 2021-12-03 Inspecting medicine objects based on hyperspectral imaging

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023551558A true JP2023551558A (ja) 2023-12-08

Family

ID=79024589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023533831A Pending JP2023551558A (ja) 2020-12-03 2021-12-03 ハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物の検査

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20240029237A1 (ja)
EP (1) EP4256312A1 (ja)
JP (1) JP2023551558A (ja)
KR (1) KR20230127227A (ja)
CA (1) CA3200248A1 (ja)
WO (1) WO2022117874A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024003689A1 (en) * 2022-06-27 2024-01-04 P.B.L. Srl Method and system for inspecting a pharmaceutical product contained in a package

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1218705A4 (en) * 1999-07-14 2009-07-29 Malvern Instr Inc HIGH VOLUME DIRECT SPECTROSCOPIC COMPOSITION TESTING OF MANUFACTURED PHARMACEUTICAL UNITS
US6853447B2 (en) * 2001-02-12 2005-02-08 Analytical Spectral Devices, Inc. System and method for the collection of spectral image data
US7218395B2 (en) * 2003-04-16 2007-05-15 Optopo Inc. Rapid pharmaceutical identification and verification system
WO2008034432A2 (de) * 2006-09-21 2008-03-27 Ruped Systems Gmbh Verfahren und vorrichtung zum identifizieren von eigenschaften von objekten
PT2951563T (pt) 2013-02-04 2020-02-28 Ziuz Holding B V Método e aparelho para inspecionar embalagens que contêm medicação
JP2014215177A (ja) 2013-04-25 2014-11-17 住友電気工業株式会社 検査装置及び検査方法
SE1451071A1 (sv) * 2013-09-16 2015-03-17 Umbio Ab Method and apparatus for determining a grouping of a plurality of objects into at least one group according to extent of relatedness of the objects
US10187593B2 (en) * 2016-09-27 2019-01-22 Rxsafe Llc Verification system for a pharmacy packaging system

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230127227A (ko) 2023-08-31
US20240029237A1 (en) 2024-01-25
EP4256312A1 (en) 2023-10-11
WO2022117874A1 (en) 2022-06-09
CA3200248A1 (en) 2022-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20140319351A1 (en) Inspection apparatus and an inspection method
WO2018173649A1 (ja) 薬剤認識装置、薬剤認識方法、及び薬剤認識プログラム
WO2018193654A1 (ja) 検査装置、ptp包装機及びptpシートの製造方法
EP3801934B1 (en) Process and system for in-line inspection of product stream for detection of foreign objects
JP5826452B2 (ja) 検査装置
WO2019193912A1 (ja) 薬剤判定装置及び薬剤判定方法
US20130278919A1 (en) Device and method for analyzing kernel component
Ficzere et al. Real-time coating thickness measurement and defect recognition of film coated tablets with machine vision and deep learning
CN110892445A (zh) 药剂检查辅助装置、药剂识别装置、图像处理装置、图像处理方法以及程序
WO2020075375A1 (ja) 検査装置、ptp包装機及びptpシートの製造方法
JP2023551558A (ja) ハイパースペクトルイメージングに基づく医薬品対象物の検査
WO2015136620A1 (ja) 錠剤検査装置、錠剤検査方法、錠剤検査プログラム
Rong et al. Impurity detection of juglans using deep learning and machine vision
US20150015887A1 (en) Feature vector for classifying specular objects based on material type
NL2027213B1 (en) Inspecting medicine objects based on hyperspectral imaging
Paolanti et al. Automatic classification for anti mixup events in advanced manufacturing system
US20210019886A1 (en) Medicine verification device and medicine verification method
CN116829926A (zh) 基于高光谱成像检查医药物品
JP5749978B2 (ja) 薬剤監査支援装置
JP2018185269A (ja) 検査装置、ptp包装機及びptpシートの製造方法
KR102361199B1 (ko) 조제약 자동 검사 시스템 및 검사 방법
US20100045978A1 (en) Spectral signature extraction for drug verification and identification
JP6580937B2 (ja) 検査装置及び検査方法
KR102362846B1 (ko) 검사 장치, ptp 포장기 및 ptp 시트의 제조 방법
JP4639840B2 (ja) 粒状物体の検査方法及びそれを用いる検査装置