KR101222678B1 - 약 영상 검색 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

약 영상 검색 방법 및 장치가 개시된다. 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법에 있어서, (a) 카메라를 통해 약 영상을 촬영하는 단계; (b) 상기 약 영상에서 약 객체를 추출하는 단계; (c) 상기 약 객체에 대한 색상 정보를 생성하는 단계; (d) 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 객체에 대한 특징점을 추출하고, 모양 정보를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 특징점, 상기 모양 정보 및 상기 색상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 데이터베이스에서 알약 정보를 검색하는 단계를 포함한다.

Description

약 영상 검색 방법 및 장치{Medication image retrieval method and apparatus}
본 발명은 영상 처리에 관한 것으로, 보다 상세하게 영상 처리에 기반하여 약 영상을 검색할 수 있는 약 영상 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.
약국에서 제조 공급된 약(medication or drug)의 경우 그 수와 종류에서 전문가들도 눈으로 구분하기 어려울 정도로 많고 유사한 특성들을 지니고 있다. 약에 관한 전문지식이 부족한 일반 사용자 특히 고령자들의 경우 현재 복용하거나 지니고 있는 약의 종류를 구분하고 효능을 직접 판단하기 어려우며, 전문지식을 지닌 의사나 약사의 도움이 필요하나 현실적으로 그러한 서비스를 시간적 공간적 제약 없이 즉각적으로 제공 받기에는 여러 어려움이 있다.
따라서, 사용자가 지닌 약에 대한 정보 획득을 위하여 단순히 해당 약의 영상을 제공하면 약 영상의 특성에 따라 다양한 약의 정보가 저장된 데이터베이스로부터 사용자가 제공한 약 영상과 특성이 가장 가까운 약 영상을 자동 검색하고 관심대상인 약의 정보를 손쉽게 획득할 수 있는 내용기반 약 영상 검색 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 영상 처리에 기반하여 알약을 검색할 수 있는 약 영상 검색 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
이로 인해, 본 발명은 약에 대한 전문 지식이 부조간 일반 사용자나 노령자에게 쉽고 정확하게 약의 정보를 제공할 수 있으며, 이로 인해 약의 오남용을 방지하고 약의 정보를 효과적으로 관리하도록 할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 영상 처리에 기반하여 알약을 검색할 수 있는 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 알약을 촬영하여 약 영상을 생성하는 카메라; 상기 약 영상에서 약 객체를 추출하는 객체 추출부; 상기 약 객체에 대한 색상 정보를 생성하는 색상 정보 생성부; 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 객체에 대한 특징점을 추출하고, 모양 정보를 생성하는 모양 정보 생성부; 및 상기 특징점, 상기 모양 정보 및 상기 색상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 데이터베이스에서 알약 정보를 검색하는 검색부를 포함하는 약 영상 검색 장치가 제공될 수 있다.
상기 색상 정보 생성부는 RGB 형식의 상기 약 객체의 칼라 모델을 HSV 모델로 변경한 후 색상 정보를 생성할 수 있다.
상기 색상 정보는 상기 약 객체의 색조 성분 및 채도 성분 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 모양 정보 생성부는, 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 검출하는 에지 검출부; 상기 검출된 에지를 추적하여 상기 약 객체의 윤곽선을 추적하고, 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 복수의 특징점을 추출하며, 미리 정의된 모양 클래스를 이용하여 상기 추출된 특징점에 상응하는 모양 정보를 생성하는 특징점 추출부를 포함할 수 이다.
상기 추출된 특징점의 기울어진 방향을 판단하여 상기 약 객체의 대칭을 조정할 수 있으며, 상기 추출된 특징점들 중 두 정점간의 길이가 가장 긴 두 정점의 직선을 이용하여 기울어진 방향을 판단하고, 상기 기울어진 반대 방향으로 a(임의의 자연수)도씩 이동시켜 상기 약 객체의 대칭을 조정할 수 있다.
상기 약 객체를 분석하여 스코아를 생성하는 스코아 생성부를 더 포함하되, 상기 검색부는 상기 스코아를 더 이용하여 알약 정보를 검색할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법에 있어서, (a) 카메라를 통해 약 영상을 촬영하는 단계; (b) 상기 약 영상에서 약 객체를 추출하는 단계; (c) 상기 약 객체에 대한 색상 정보를 생성하는 단계; (d) 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 객체에 대한 특징점을 추출하고, 모양 정보를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 특징점, 상기 모양 정보 및 상기 색상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 데이터베이스에서 알약 정보를 검색하는 단계를 포함하는 약 영상 검색 방법이 제공될 수 있다.
상기 (c) 단계는, RGB 형식의 상기 약 객체의 칼라 모델을 HSV 모델로 변경한 후 색상 정보를 생성하되, 상기 색상 정보는 상기 약 객체의 색조 성분 및 채도 성분 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 약 영상의 색상을 이용하여 배경을 제거한 후 상기 약 객체를 추출할 수 있다.
상기 (d) 단계는, 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 검출하는 단계; 상기 검출된 에지를 추적하여 상기 약 객체의 윤곽선을 추적하고, 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 복수의 특징점을 추출하는 단계; 및 미리 정의된 모양 클래스를 이용하여 상기 추출된 특징점에 상응하는 모양 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출된 특징점의 기울어진 방향을 판단하여 상기 약 객체의 대칭을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 약 객체의 대칭 조정은, 상기 조정부는 상기 추출된 특징점들 중 두 정점간의 길이가 가장 긴 두 정점의 직선을 이용하여 기울어진 방향을 판단할 수 있다.
상기 약 객체의 대칭 조정은, 상기 기울어진 반대 방향으로 a(임의의 자연수)도씩 이동시켜 상기 약 객체의 대칭을 조정할 수 있다.
상기 약 객체를 분석하여 스코아를 생성하는 단계를 더 포함하되, 상기 검색부는 상기 스코아를 더 이용하여 알약 정보를 검색할 수 있다.
상기 스코아는 상기 약 객체의 내부 분리된 영역의 개수이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 약 검색 방법 및 장치를 제공함으로써, 영상 처리에 기반하여 알약을 검색할 수 있으며, 이로 인해, 본 발명은 약에 대한 전문 지식이 부조간 일반 사용자나 노령자에게 쉽고 정화가게 약의 정보를 제공할 수 있으며, 이로 인해 약의 오남용을 방지하고 약의 정보를 효과적으로 관리하도록 할 수 있다.
도 1은 영상처리에 기반하여 약 영상을 검색할 수 있는 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 모양 정보 생성부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 3은 윤곽선 추출에 이용되는 삼각함수를 설명하기 위해 도시한 도면.
도 4는 모양 클래스를 도시한 도면.
도 5는 객체의 대칭 조정을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 6은 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법을 나타낸 순서도.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
[도 1 내지 도 5 설명]
도 1은 영상처리에 기반하여 약 영상을 검색할 수 있는 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도 2는 모양 정보 생성부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이며, 도 3은 윤곽선 추출에 이용되는 삼각함수를 설명하기 위해 도시한 도면이고, 도 4는 모양 클래스를 도시한 도면이며, 도 5는 객체의 대칭 조정을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 약 영상 검색 장치(100)는 카메라(110), 객체 추출부(120), 색상 정보 생성부(130), 모양 정보 생성부(140), 스코아 생성부(150), 검색부(160) 및 데이터베이스(170)를 포함하여 구성된다.
카메라(110)는 피사체를 촬영하여 영상 데이터를 생성하여 출력한다. 예를 들어, 카메라(110)는 약 영상을 촬영한 후 영상 데이터를 생성하여 객체 추출부(120)로 출력할 수 있다. 이하, 본 명세서에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 카메라(110)를 통해 촬영되어 출력되는 영상 데이터를 약 영상 데이터라 칭하기로 한다.
객체 추출부(120)는 카메라(110)를 통해 입력된 약 영상 데이터를 분석하여 객체(즉, 알약 영상)를 추출하는 기능을 수행한다. 카메라(110)를 통해 입력된 약 영상 데이터는 배경 영상과 알약 영상이 포함된 영상이다. 이에 따라, 약의 정확한 검색을 위해 객체 추출부(120)는 카메라(110)를 통해 입력된 약 영상 데이터에서 배경 영역을 제거한 후 객체만을 추출할 수 있다. 예를 들어, 약 영상 데이터의 배경 영역과 객체 영역은 각각 상이한 색상으로 구성된다. 이에 따라, 객체 추출부(120)는 이와 같은 색상 차이를 이용하여 배경 영역과 배경 영역을 분리할 수 있다.
색상 정보 생성부(130)는 객체 추출부(120)를 통해 분리된 객체의 칼라 모델을 변경한 후 색상 정보를 추출하기 위한 수단이다. 일반적으로, 카메라(110)를 통해 촬영된 약 영상은 RGB 형식이다. 이와 같은 RGB 형식의 칼라 모델은 외부 조명 변화에 민감하여 약 영상을 검색하는데 오류 발생 확률이 매우 높다. 이에 따라, 색상 정보 생성부(130)는 객체의 칼라 모델을 HSV 칼라 모델로 변경하고, 객체에 대한 색조 성부(Hue) 및 채도 성분(Satration)을 색상 정보로 추출한다. 물론, 약 영상에 대한 색상 정보를 데이터베이스(170)에 등록하는 과정에서는 해당 객체에 대한 명도(Value, Intensity)도 색상 정보로 함께 저장할 수 있다. 그러나, 약 영상을 검색하는데 있어서는 HSV 칼라 모델에서 외부 환경(조명)에 영향을 많이 받는 명도 성분을 제외하고 색조 성분 및 채도 성분을 색상 정보로 이용하여 검색할 수 있다.
모양 정보 생성부(140)는 객체의 모양 정보를 추출하기 위한 수단이다. 모양 정보 생성부(140)는 도 2에 도시된 바와 같이, 에지 검출부(210), 특징점 추출부(220) 및 조정부(230)를 포함하여 구성된다.
에지 검출부(210)는 객체 추출부(120)를 통해 입력된 객체에 대한 윤곽선을 검출하여 모양 정보 생성부(140)로 출력한다. 예를 들어, 에지 검출부(210)는 캐니 에지 검출 알고리즘을 이용하여 객체에 대한 윤곽선을 추출할 수 있다. 본 명세서에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 에지 검출부(210)가 캐니 에지 알고리즘을 이용하여 객체에 대한 윤곽선을 추출하는 것을 가정하여 설명하고 있으나, 캐니 에지 알고리즘 이외에도 라플라시안(Laplacian)연산을 이용한 2차 미분 등과 같은 일반적인 에지 검출 알고리즘을 이용하여 객체에 대한 윤곽선을 검출할 수도 있다. 이와 같은 에지 검출 알고리즘은 당업자에게는 자명한 사항이므로 별도의 설명은 생략하기로 한다.
특징점 추출부(220)는 에지 검출부(210)를 통해 검출된 객체(즉, 알약 영상)에 대한 윤곽선을 이용하여 특징점을 추출하고, 객체에 대한 모양 정보를 생성한다.
예를 들어, 특징점 추출부(220)는 객체에 대한 윤곽선을 8-방향 체인 코드(chain code)를 변형하여 윤곽선을 일정 방향으로 추적한다. 코드 체인은 당업자에게는 자명한 사항이므로 별도의 설명은 생략하기로 한다. 이때, 특징점 추출부(220)는 객체의 중심점과 윤곽선의 점들 사이의 거리를 연산하여 길이가 가장 긴 점을 시작점으로 설정한 후 윤곽선을 추적할 수 있다. 이때, 객체의 중심점과 윤곽선의 점들 사이의 거리가 가장 긴 점이 복수인 경우, 특징점 추출부(220)는 윤곽선의 복수의 점들 중 임의의 점을 시작점으로 선택할 수 있다.
특징점 추출부(220)는 도 3에 도시된 바와 같이 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 특징점을 추출할 수 있다.
특징점 추출부(220)는 모양 정보를 생성하기 위해, 시작점에서부터
Figure 112010085060318-pat00001
씩 증가시키면서
Figure 112010085060318-pat00002
개의 특징점을 추출하고,
Figure 112010085060318-pat00003
를 시작점으로 하여
Figure 112010085060318-pat00004
씩 증가시키면서
Figure 112010085060318-pat00005
개의 특징점을 추출하여 최종 M(임의의 자연수)개의 특징점을 추출하여 모양 정보를 생성한다.
이와 같이 M개의 특징점이 추출되면, 특징점 추출부(220)는 미리 정의된 N(임의의 자연수)개의 모양 클래스를 이용하여 모양 정보를 생성한다. 여기서, 모양 정보는 해당 특징점에 해당하는 모양 클래스를 나타낸다. 모양 클래스는 약 모양의 유사도를 표현할 수 있는 클래스로 모양 분류를 나타낸다. 도 4에는 미리 정의된 모양 클래스를 도시한 것이다. 도 4에는 모양 클래스가 18개인 것을 가정하여 도시하고 있으나, 모양 클래스의 개수는 다양할 수 있음은 당연하다.
조정부(230)는 특징점을 이용하여 약 객체의 대칭을 조정하는 기능을 수행한다.
일반적으로 영상의 윤곽선을 검출하는 과정에서는 영상의 잡음의 발생 또는 일반적인 윤곽선 추출 알고리즘의 적용에 있어 윤곽선의 생성과 시작점에 해당하는 픽셀의 위치가 일관되게 정의되지 않는 문제점이 있다. 이에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 조정부(230)는 점선으로 된 시작 신호의 축을 실선의 신호 축으로 회전하는 보정 과정을 통해 객체의 대칭성을 확보하고, 특징점의 시작점의 일관성을 유지하도록 하여 분류 확률을 높일 수 있는 이점이 있다.
보다 상세하게 조정부(230)는 객체의 대칭을 조정하기 위해 기울어진 방향을 판단한다. 예를 들어, 조정부(230)는 특징점들간 거리가 가장 긴 k(임의의 자연수)개의 점을 이용하여 기울어진 방향을 판단할 수 있다. 즉, 조정부(230)는 특징점들간 거리가 가장 긴 k개의 점의 직선이 수직인지 여부를 판단하여 기울어진 방향을 판단할 수 있다. 만일 기울어져 있다면, 조정부(230)는 기울어진 방향의 반대 방향으로 특징점을 이동시켜 객체의 대칭을 조정할 수 있다. 예를 들어, 조정부(230)는 2도에서 12도까지 2도씩 정점을 이동시켜 객체의 대칭을 조정할 수 있다. 즉, 조정부(230)는 2도에서 12도까지 2도씩 정점을 이동시키고, 이동한 정점의 거리를 비교하여 좌우 대칭이 가장 잘 맞는 각도를 추출한 후 해당 각도에 대해 M개의 특징점을 추출할 수 있다.
다시 도 1을 참조하여, 스코아 생성부(150)는 약 객체의 스코아를 생성하기 위한 수단이다. 예를 들어, 스코아 생성부(150)는 약 객체의 색상을 이용하거나 에지 검출을 통해 약 객체 내부의 구분된 영역의 개수를 산출하여 스코아로 생성할 수 있다. 예를 들어, 스코아 생성부(150)는 약 객체 내부의 직선의 개수 및 직선에 의해 구분된 영역의 개수를 추출하여 스코아로써 생성할 수 있다.
데이터베이스(170)는 알약별 색상 정보, 특징점, 모양 정보 및 스코아를 매핑하여 저장한다. 또한, 데이터베이스(170)는 모양 클래스를 더 저장할 수도 있다.
[도 6 설명]
도 6은 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법을 나타낸 순서도이다.
이하에서 설명되는 각각의 단계는 약 영상 검색 장치의 각각의 내부 구성 요소에 의해 수행되나 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 약 영상 검색 장치로 통칭하여 설명하기로 한다.
단계 610에서 약 영상 검색 장치(100)는 카메라를 통해 약 영상을 촬영한다. 이때, 약 영상은 알약의 앞면 또는 뒷면이 촬영되는 것을 가정하기로 한다.
단계 615에서 약 영상 검색 장치(100)는 약 영상의 색상을 이용하여 배경 영역과 약객체 영역을 분리한 후 배경 영역을 제거하여 약 객체 영역만을 추출한다. 이후, 약 객체 영역을 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 약 객체로 통칭하여 설명하기로 한다.
단계 620에서 약 영상 검색 장치(100)는 약 객체의 칼라 모델을 HSV 칼라 모델로 변경하고, 색조 성분과 채도 성분을 색상 정보로 생성한다.
알약을 등록하는 과정에서는 색조 성분, 채도 성분 및 명도 성분을 해당 약 객체의 색상 정보로써 데이터베이스에 등록할 수 있다.
단계 625에서 약 영상 검색 장치(100)는 약 객체에 대해 미리 지정된 에지 검출 알고리즘을 이용하여 에지를 추출한다. 이때, 에지 검출 알고리즘은 캐니 에지 검출 알고리즘, 라푸라시안 에지 검출 알고리즘 등과 같이 이미 공지된 에지 검출 알고리즘이 이용될 수 있다.
단계 630에서 약 영상 검색 장치(100)는 추출된 에지를 이용하여 약 객체의 윤곽선을 추적한다. 예를 들어, 약 영상 검색 장치(100)는 8-방향 체인 코드(chain code)를 변형하여 윤곽선을 일정 방향으로 추적할 수 있다.
이때, 약 영상 검색 장치(100)는 객체의 중심점과 윤곽선의 점들 사이의 거리를 연산하여 길이가 가장 긴 점을 시작점으로 설정한 후 윤곽선을 추적할 수 있다.
단계 635에서 약 영상 검색 장치(100)는 추적된 윤곽선을 이용하여 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 특징점을 추출한다.
특징점을 추출하는 방법은 이미 전술한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
단계 640에서 약 영상 검색 장치(100)는 추출된 특징점을 이용하여 약 객체의 대칭을 조정한다. 예를 들어, 약 영상 검색 장치(100)는 추출된 특징점의 가장 긴 복수의 정점에 대한 직선을 도출하고, 해당 직선이 수직인지 여부를 판단하여 기울어짐 여부와 기울어진 방향을 도출할 수 있다. 만일 약 객체가 기울어진 것으로 판단하는 경우, 약 영상 검색 장치(100)는 기울어진 반대 방향으로 2도씩 특징점들을 이동시켜 대칭을 조정할 수 있다.
단계 645에서 약 영상 검색 장치(100)는 추출된 특징점을 이용하여 기설정된 모양 클래스의 어느 모양 클래스에 속하는지를 판단하여 모양 정보를 생성한다.
단계 650에서 약 영상 검색 장치(100)는 약 객체의 내부 직선의 개수 또는 직선에 의해 구분되는 영역의 개수를 산출하고, 스코아로써 생성한다.
단계 655에서 약 영상 검색 장치(100)는 생성된 모양 정보를 이용하여 약 영상의 모양 분류를 특정한 후 해당 특정된 모양 분류 중에서 색상 정보 및 스코아를 이용하여 알약을 검색한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 영상 처리에 기반하여 약 영상을 검색하는 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 카메라
120: 객체 추출부
130: 색상 정보 생성부
140: 모양 정보 생성부
150: 스코아 생성부
160: 검색부
170: 데이터베이스

Claims (17)

  1. 알약을 촬영하여 약 영상을 생성하는 카메라;
    상기 약 영상에서 약 객체를 추출하는 객체 추출부;
    상기 약 객체에 대한 색상 정보를 생성하는 색상 정보 생성부;
    상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 검출하는 에지 검출부;
    상기 검출된 에지를 추적하여 상기 약 객체의 윤곽선을 추적하고, 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 복수의 특징점을 추출하며, 미리 정의된 모양 클래스를 이용하여 상기 추출된 특징점에 상응하는 모양 정보를 생성하는 특징점 추출부;
    상기 추출된 특징점들 중 두 정점간의 길이가 가장 긴 두 정점의 직선을 이용하여, 미리 설정된 신호축을 기준으로 상기 추출된 특징점의 기울어진 방향을 판단하여 상기 약 객체의 대칭을 조정하는 조정부;
    상기 약 객체의 내부 분리된 영역의 개수를 도출하여 스코아로서 생성하는 스코아 생성부; 및
    상기 모양 정보, 상기 색상 정보와 상기 스코아를 이용하여 데이터베이스에서 알약 정보를 검색하는 검색부를 포함하는 약 영상 검색 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 색상 정보 생성부는 RGB 형식의 상기 약 객체의 칼라 모델을 HSV 모델로 변경한 후 색상 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 색상 정보는 상기 약 객체의 색조 성분 및 채도 성분 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 조정부는 상기 기울어진 반대 방향으로 a(임의의 자연수)도씩 이동시켜 상기 약 객체의 대칭을 조정하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 장치.
  8. 삭제
  9. 약 영상 검색 장치가 알약을 검색하는 방법에 있어서,
    (a) 카메라를 통해 약 영상을 촬영하는 단계;
    (b) 상기 약 영상에서 약 객체를 추출하는 단계;
    (c) 상기 약 객체에 대한 색상 정보를 생성하는 단계;(d) 상기 약 객체에 대해 에지 알고리즘을 적용하여 에지를 검출하고, 상기 검출된 에지를 추적하여 상기 약 객체의 윤곽선을 추적하며, 삼각함수의 코사인 값을 이용하여 중심점과 윤곽선 사이의 거리를 바탕으로 복수의 특징점을 추출하고, 미리 정의된 모양 클래스를 이용하여 상기 추출된 특징점에 상응하는 모양 정보를 생성하는 단계;
    (e) 상기 추출된 특징점들 중 두 정점간의 길이가 가장 긴 두 정점의 직선을 이용하여, 미리 설정된 신호축을 기준으로 상기 추출된 특징점에 대한 기울어진 방향을 판단하여 상기 약 객체의 대칭을 조정하는 단계;
    (f) 상기 약 객체의 내부 분리된 영역의 개수를 도출하여 스코아로 생성하는 단계; 및
    (g) 상기 모양 정보, 상기 색상 정보와 상기 스코아를 이용하여 데이터베이스에서 알약 정보를 검색하는 단계를 포함하는 약 영상 검색 방법.

  10. 제9 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    RGB 형식의 상기 약 객체의 칼라 모델을 HSV 모델로 변경한 후 색상 정보를 생성하되,
    상기 색상 정보는 상기 약 객체의 색조 성분 및 채도 성분 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 방법.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 약 영상의 색상을 이용하여 배경을 제거한 후 상기 약 객체를 추출하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 방법.
  12. 삭제
  13. 삭제
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  15. 제9 항에 있어서,
    상기 약 객체의 대칭 조정은,
    상기 기울어진 반대 방향으로 a(임의의 자연수)도씩 이동시켜 상기 약 객체의 대칭을 조정하는 것을 특징으로 하는 약 영상 검색 방법.


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