KR20220052102A - Barcode recognition method for multi-lateral analyzer - Google Patents

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KR20220052102A
KR20220052102A KR1020200136056A KR20200136056A KR20220052102A KR 20220052102 A KR20220052102 A KR 20220052102A KR 1020200136056 A KR1020200136056 A KR 1020200136056A KR 20200136056 A KR20200136056 A KR 20200136056A KR 20220052102 A KR20220052102 A KR 20220052102A
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barcode
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김종대
이용오
박지성
남기봉
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한림대학교 산학협력단
바디텍메드(주)
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Abstract

The present invention relates to a bar code recognition method for a multi-lateral analyzer. The bar code recognition method may comprise: a step of acquiring a plurality of strip images for determining whether a strip is present; a step of determining whether a strip is present in each slot by analyzing the plurality of strip images; a step of determining an initial location of a bar code start bit based on a result of determining whether the strip is present; and a step of determining a location of all bar code bits included in the strip and a bit value by considering the initial location of the bar code start bit.

Description

다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법{BARCODE RECOGNITION METHOD FOR MULTI-LATERAL ANALYZER}BARCODE RECOGNITION METHOD FOR MULTI-LATERAL ANALYZER

본원은 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법에 관한 것이다.The present application relates to a barcode recognition method for a multi-lateral analyzer.

측방 유동스트립은 가격이 저렴하고 사용하기 쉬우며, 오랜 검증을 통하여 사용자나 규제 당국 모두에게 널리 받아들여지는 현장 현시 검사법에 사용되고 있고, 임상진단뿐 아니라 수의학 식품 및 환경 과학 등 많은 분야에 적용되고 있다. The lateral flow strip is inexpensive, easy to use, and has been used in field test methods widely accepted by both users and regulatory authorities through long-term verification, and is applied not only to clinical diagnosis but also to veterinary medicine, food and environmental science. .

측방 유동스트립은 형광염료, 카본블랙, 콜로이드 골드 등의 지시자를 사용하여 반응 여부를 눈으로 판단하게 되는데, 정량분석을 하기 위하여 반응이 끝난 검사 스트립을 횡으로 스캔하여 얻은 신호의 밝기 신호를 이용한다. 스트립에는 목표 물질을 포획하기 위한 목표 리간드 외에, 비 특이적 결합(non-specific binding) 여부를 판단하거나, 대상 단백질의 존재 유무를 판단하기 위하여 제어 리간드(control ligand)를 사용하는 것이 보통이기 때문에 스캔 신호에는 두 개의 피크가 존재한다. The lateral flow strip uses indicators such as fluorescent dye, carbon black, and colloidal gold to visually judge whether the reaction has occurred. For quantitative analysis, the brightness signal of the signal obtained by horizontally scanning the reacted test strip is used. In addition to the target ligand for capturing the target substance, the strip usually uses a control ligand to determine whether non-specific binding or the presence or absence of a target protein is used. There are two peaks in the signal.

스트립의 정량 검사 장비는 주로 형광 광학 검출 방식을 이용하며, 최근에는 처리 속도를 높이기 위하여 여러 개의 스트립을 한꺼번에 판독하고 있다. 스트립에는 분석 물질이나 보정 곡선 등의 정보를 포함한 바코드가 있어서 스트립 정량 검사 장비는 이를 읽을 수 있는 기능이 필요하다. 한편, 바코드 인식을 위해서는 바코드 영역의 결정은 필수적이다.Quantitative testing equipment for strips mainly uses a fluorescence optical detection method, and recently, several strips are read at once in order to increase processing speed. Strips have barcodes that contain information such as analytes and calibration curves, so strip quantitative testing equipment needs a function to read them. On the other hand, for barcode recognition, it is essential to determine the barcode area.

최근에 오픈 플랫폼과 이를 위한 카메라의 발전으로 구하기 쉬운 고해상도 카메라를 바이오 장비에 적용할 경우 스트립 전부를 한 번에 촬영하여 바코드를 인식하는 알고리즘을 생각할 수 있다.With the recent development of open platforms and cameras for this purpose, when a high-resolution camera that is easily available is applied to bio equipment, an algorithm that recognizes barcodes by photographing all strips at once can be considered.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제 10-2133752 호에 개시되어 있다.The technology that is the background of the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2133752.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 카메라를 이용하여 스트립 전체의 바코드를 인식할 수 있는 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.An object of the present application is to solve the problems of the prior art described above, and an object of the present application is to provide a barcode recognition method for a multi-side analyzer capable of recognizing the barcode of the entire strip using a camera.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 스트립 유무 판정 후, 바코드의 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법을 이용하여 찾고, 영상에서 추정한 공간해상도 (dot per mm)를 기준으로 각 비트의 위치를 찾을 수 있는 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, after determining the presence or absence of a strip, the position of the start bit of the barcode is found using the template matching method, and each bit is based on the spatial resolution (dot per mm) estimated from the image. It aims to provide a barcode recognition method for a multi-lateral analyzer that can locate the

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 저렴한 오픈 플랫폼 카메라를 사용하여 획득 한 단일 이미지 내에서 여러 바코드를 인식할 수 있는 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and an object of the present application is to provide a barcode recognition method for a multi-lateral analyzer capable of recognizing multiple barcodes within a single image acquired using an inexpensive open platform camera.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 고정 밝기를 이용 백색 스트립과 검은색 트레이를 구분하여 스트립의 존재 여부를 판단할 수 있는 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and to provide a barcode recognition method for a multi-lateral analyzer capable of determining whether a strip exists by distinguishing a white strip from a black tray using a fixed brightness. do.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, template matching responses를 통하여 바코드 시작 비트(BSB) 결정하고, calibration process를 통해 얻은 spatial resolution을 사용하여 나머지 비트 결정할 수 있는 다중 측방 분석기를 위한 바코드 인식 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and barcode recognition for a multi-lateral analyzer that can determine a barcode start bit (BSB) through template matching responses and determine the remaining bits using spatial resolution obtained through a calibration process The purpose is to provide a method.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problems to be achieved by the embodiments of the present application are not limited to the technical problems described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 방법은, 스트립의 존재 여부를 판단하기 위해, 복수의 스트립 이미지를 획득하는 단계, 상기 복수의 스트립 이미지를 분석하여 각 슬롯의 스트립 존재 여부를 판단하는 단계, 상기 스트립 존재여부 판단 결과에 기반하여 바코드 시작 비트 초기 위치를 결정하는 단계 및 결정된 상기 바코드 시작 비트 초기 위치를 고려하여 상기 스트립에 포함된 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. As a technical means for achieving the above technical problem, the barcode recognition method according to an embodiment of the present application includes acquiring a plurality of strip images to determine whether a strip exists, analyzing the plurality of strip images, Determining whether a strip exists in each slot, determining an initial position of a barcode start bit based on a result of determining whether a strip exists, and taking into consideration the determined initial position of the barcode start bit, the entire barcode bit position included in the strip; It may include determining the value of the bit.

또한, 상기 바코드 시작 비트 초기 위치를 도출하는 단계는, 템플릿 매칭 방법을 사용하여 상기 바코드의 시작 위치를 도출할 수 있다. In addition, the deriving the initial position of the barcode start bit may include deriving the start position of the barcode using a template matching method.

또한, 상기 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계는, 상기 스트립에 포함된 복수의 비트 영역을 도출하되, 각 비트 영역은 바코드 넓이 데이터 및 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 기반으로 결정할 수 있다. In addition, the step of determining the entire barcode bit position and bit value may include deriving a plurality of bit regions included in the strip, and each bit region may be determined based on barcode width data and spatial resolution calculated during device calibration. there is.

또한, 상기 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계는, 상기 스트립에 포함된 복수의 비트의 값을 도출하되, 각 비트의 값은, 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정될 수 있다. In addition, in the determining of the entire barcode bit position and bit value, the values of a plurality of bits included in the strip may be derived, and the value of each bit may be determined using an average of the center portion of the bit area.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary, and should not be construed as limiting the present application. In addition to the exemplary embodiments described above, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 카메라를 이용하여 스트립 전체의 바코드를 인식할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, the barcode of the entire strip can be recognized using a camera.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 스트립 유무 판정 후, 바코드의 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법을 이용하여 찾고, 영상에서 추정한 공간해상도 (dot per mm)를 기준으로 각 비트의 위치를 찾을 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, after determining the presence or absence of a strip, the position of the start bit of the barcode is found using the template matching method, and the position of each bit is found based on the spatial resolution (dot per mm) estimated from the image. can

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 저렴한 오픈 플랫폼 카메라를 사용하여 획득 한 단일 이미지 내에서 여러 바코드를 인식할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, multiple barcodes can be recognized within a single image acquired using an inexpensive open platform camera.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 고정 밝기를 이용 백색 스트립과 검은색 트레이를 구분하여 스트립의 존재 여부 판단 할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, the existence of the strip can be determined by distinguishing the white strip from the black tray using the fixed brightness.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, template matching responses를 통하여 바코드 시작 비트(BSB) 결정하고, calibration process를 통해 얻은 spatial resolution을 사용하여 나머지 비트 결정할 수 있다. According to the above-described problem solving means of the present application, barcode start bits (BSB) may be determined through template matching responses, and the remaining bits may be determined using spatial resolution obtained through a calibration process.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effects obtainable herein are not limited to the above-described effects, and other effects may exist.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치에서 획득되는 복수의 스트립 이미지이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치에서 초기 바코드 시작 비트 위치 및 스트립 존재 결정 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 객체가 중앙 및 아래쪽에 바이어스된 템플릿에 대한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트로부터 장치 간 편차에 의해 초기 바코드 시작 비트 위치가 잘못 배치된 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 비트 값 결정을 위한 비트 위치 및 라인 영역을 도시한 도면이다.
도 7은 본원의 일 실시예에 복수의 슬롯에 스트립의 존재 유무에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따른 템플릿 'T1'(a) 및 'T2'(b)를 적용할 때 템플릿 응답 및 중심 프로파일을 나타낸 도면이다.
도 9a는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트 피크로 착각할 수 있는 잘못된 피크를 나타낸 도면이다.
도 9b는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트 위치와 허위 피크에서의 응답에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다.
도 10a는 본원의 일 실시예에 따른 각 바코드 비트 영역, 결정 라인 및 결과를 표시한 도면이다.
도 10b는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 비트 값 결정에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다.
도 11은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 방법에 대한 동작 흐름도이다.
1 is a schematic configuration diagram of a barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application.
2 is a plurality of strip images obtained by the barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application.
3 is a view for explaining an initial barcode start bit position and a strip existence determining area in a barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application.
4 is a diagram of a template in which an object is biased at the center and at the bottom according to an embodiment of the present application.
5 is a diagram illustrating an example in which an initial barcode start bit position is erroneously arranged due to a deviation between devices from a barcode start bit according to an embodiment of the present application.
6 is a diagram illustrating a bit position and a line area for determining a bit value according to an embodiment of the present application.
7 is a diagram illustrating brightness distribution according to the presence or absence of strips in a plurality of slots according to an embodiment of the present application.
8 is a diagram illustrating a template response and a central profile when templates 'T1' (a) and 'T2' (b) are applied according to an embodiment of the present application.
9A is a diagram illustrating an erroneous peak that may be mistaken for a barcode start bit peak according to an embodiment of the present application.
9B is a diagram illustrating a brightness distribution according to a response at a barcode start bit position and a false peak according to an embodiment of the present application.
10A is a view showing each barcode bit area, a decision line, and a result according to an embodiment of the present application.
10B is a diagram illustrating a brightness distribution according to a barcode bit value determination according to an embodiment of the present application.
11 is an operation flowchart of a barcode recognition method according to an embodiment of the present application.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art to which the present application pertains can easily carry out. However, the present application may be implemented in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is "connected" with another part, it is not only "directly connected" but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element interposed therebetween. "Including cases where

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a member is positioned “on”, “on”, “on”, “on”, “under”, “under”, or “under” another member, this means that a member is positioned on the other member. It includes not only the case where they are in contact, but also the case where another member exists between two members.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout this specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

이하 설명되는 바코드 인식 방법의 각 단계는 바코드 인식 장치(10)에서 수행될 수 있다. Each step of the barcode recognition method described below may be performed by the barcode recognition apparatus 10 .

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치의 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of a barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application.

도 1을 참조하면, 바코드 인식 장치(10)는 네트워크를 통해 사용자 단말(20) 및 카메라(30)간의 데이터 및 정보를 공유할 수 있다. Referring to FIG. 1 , the barcode recognition apparatus 10 may share data and information between the user terminal 20 and the camera 30 through a network.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식할 수 있다. 또한, 바코드 인식 장치(10)는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾을 수 있다. 여기서, 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정할 수 있다. 본 방법은 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the barcode recognition device 10 may recognize a barcode printed on each strip of equipment capable of quantitative analysis through fluorescence analysis of several lateral flow strips using a camera. In addition, the barcode recognition apparatus 10 may determine the presence or absence of a strip in each slot, detect the position of the start bit by a template matching method, and find the barcode area. Here, each bit area is determined using barcode design data and spatial resolution calculated during device calibration. The value of each bit may be determined by using the average of the center portion of the bit region. In this method, a determination value for determining whether a strip exists, whether a search for a start bit position is successful, and a value of each bit, etc. can be calculated from images acquired under various lighting using a Gaussian model.

또한, 바코드 인식 장치(10)는 스트립의 존재 여부를 결정한 후 템플릿 매칭 방법을 사용하여 바코드의 시작 비트의 위치를 찾을 수 있다. 바코드 시작 비트 위치가 템플릿 매칭 응답의 피크 위치로부터 결정됨에 따라, 보다 안정적인 피크 위치를 제공할 수 있는 템플릿이 조사된다. Also, the barcode recognition apparatus 10 may find the position of the start bit of the barcode by using the template matching method after determining whether the strip exists. As the barcode start bit position is determined from the peak position of the template matching response, a template that can provide a more stable peak position is investigated.

한편, 카메라와 메인 프로세싱 헤드 사이와 프로세싱 헤드와 스트립 사이의 편차는 불가피하기 때문에, 최대 편차는 주 처리 헤드, 스트립 및 카메라 간의 상대 거리에 대한 교정 프로세스 및 품질 보증 프로세스에 의해 제어될 수 있다. 바코드 시작 비트 인식의 성공 또는 실패를 결정하기 위한 임계값은 이 최대 편차를 고려하여 통계적으로 평가될 수 있다. 각각의 스트립에서의 바코드 시작 비트의 위치가 결정되면, 나머지 비트 위치는 바코드 크기 및 제조 교정 절차 동안 얻어진 이미지 공간 해상도에 기초하여 획득될 수 있다.On the other hand, since the deviation between the camera and the main processing head and between the processing head and the strip is unavoidable, the maximum deviation can be controlled by the main processing head, the calibration process for the relative distance between the strip and the camera and the quality assurance process. A threshold for determining the success or failure of barcode start bit recognition can be statistically evaluated taking this maximum deviation into account. Once the position of the barcode start bit in each strip is determined, the remaining bit positions can be obtained based on the barcode size and image spatial resolution obtained during the manufacturing calibration procedure.

예시적으로, 바코드 인식 장치(10)는 40개의 스트립을 포함하는 총 16개의 이미지를 분석하여 검증을 수행할 수 있다. 검증에 수행된 이미지는 외부 및 내부 조명 조건이 서로 다른 상태에서 생성된 복수의 이미지를 포함할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 다양한 실험을 통한 실험 결과를 바코드 시작 비트 및 비트 값의 성공적인 검출에 대하여 실패 또는 에러(오류)없이 보여주었다.For example, the barcode recognition apparatus 10 may perform verification by analyzing a total of 16 images including 40 strips. The image performed for verification may include a plurality of images generated in a state in which external and internal lighting conditions are different from each other. The barcode recognition device 10 showed experimental results through various experiments without failure or error (error) for successful detection of the barcode start bit and bit value.

본원의 일 실시예에 따르면, 카메라(30)는 홀수 슬롯에 스트립이 장착된 영상과 짝수 슬롯에 스트립이 장착된 영상을 촬영할 수 촬영장치 일 수 있다. 카메라(30)는 영상 쌍을 조명 변화를 감안하기 위하여 가장 밝은 오후와 가장 어두운 밤에 실내 형광등 켜고 한번 끄고 한번 촬영하여 복수의 스트립 이미지를 획득할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)에서 인식을 위한 전체 16장의 실험 영상에는 40개의 스트립이 포함될 수 있다. 달리 말해, 바코드 인식 장치(10)에서 바코드 인식에 사용되는 복수의 바코드 이미지에는 40개의 스트립이 포함될 수 있다.According to an embodiment of the present application, the camera 30 may be a photographing device capable of photographing an image in which a strip is mounted in an odd slot and an image in which a strip is mounted in an even slot. The camera 30 may acquire a plurality of strip images by turning the indoor fluorescent lamp on and off once in the brightest afternoon and the darkest night to take the image pair into account for the lighting change. A total of 16 experimental images for recognition by the barcode recognition device 10 may include 40 strips. In other words, 40 strips may be included in the plurality of barcode images used for barcode recognition in the barcode recognition apparatus 10 .

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(20)은 바코드 인식 장치(10)에서 인식한 바코드 인식 결과를 제공받을 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 바코드 인식 장치(10)에서 요청하는 요청사항에 대한 응답을 바코드 인식 장치(10)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 바코드 인식 장치(10)는 바코드 시작 비트 초기 위치와 스트립 존재 감지 영역에 대한 위치 설정을 요청하는 요청사항을 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(20)에 표시된 요청 사항을 선택하는 입력을 수행하고, 사용자 단말(20)은 사용자 입력 정보를 바코드 인식 장치(10)로 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the user terminal 20 may receive a barcode recognition result recognized by the barcode recognition apparatus 10 . In addition, the user terminal 20 may provide a response to the request requested by the barcode recognition apparatus 10 to the barcode recognition apparatus 10 . For example, the barcode recognition apparatus 10 may provide the user terminal 20 with a request to set the initial position of the barcode start bit and the position of the strip presence detection area. The user may input to select a request displayed on the user terminal 20 , and the user terminal 20 may provide the user input information to the barcode recognition apparatus 10 .

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 사용자 단말(20)로 바코드 인식 설정 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 바코드 인식 장치(10)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(20)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 바코드 인식 설정 메뉴가 제공될 수 있다.According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may provide a barcode recognition setting menu to the user terminal 20 . For example, the user terminal 20 may download and install an application program provided by the barcode recognition apparatus 10, and a barcode recognition setting menu may be provided through the installed application.

바코드 인식 장치(10)는 사용자 단말(20)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.The barcode recognition apparatus 10 may include all kinds of servers, terminals, or devices that transmit and receive data, content, and various communication signals to and from the user terminal 20 through a network, and have functions of data storage and processing.

사용자 단말(20)은 네트워크를 통해 바코드 인식 장치(10)와 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다. The user terminal 20 is a device that interworks with the barcode recognition apparatus 10 through a network, for example, a smart phone, a smart pad, a tablet PC, a wearable device, etc. PCS (Personal Communication System) , GSM (Global System for Mobile communication), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, It may be all kinds of wireless communication devices such as W-Code Division Multiple Access (W-CDMA) and Wireless Broadband Internet (Wibro) terminals and fixed terminals such as desktop computers and smart TVs.

바코드 인식 장치(10), 카메라(30) 및 사용자 단말(20) 간의 정보 공유를 위한 네트워크의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.As an example of a network for sharing information between the barcode recognition device 10 , the camera 30 and the user terminal 20 , a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network, a Long Term Evolution (LTE) network, a 5G network, a WIMAX (World Interoperability for Microwave Access Network, Wired and Wireless Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), Bluetooth Network, Wifi A network, a Near Field Communication (NFC) network, a satellite broadcasting network, an analog broadcasting network, a Digital Multimedia Broadcasting (DMB) network, etc. may be included, but are not limited thereto.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치에서 획득되는 복수의 스트립 이미지이다. 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 장치에서 초기 바코드 시작 비트 위치 및 스트립 존재 결정 영역을 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 객체가 중앙 및 아래쪽에 바이어스된 템플릿에 대한 도면이다. 도 5는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트로부터 장치 간 편차에 의해 초기 바코드 시작 비트 위치가 잘못 배치된 예를 나타낸 도면이다. 도 6은 본원의 일 실시예에 따른 비트 값 결정을 위한 비트 위치 및 라인 영역을 도시한 도면이다. 도 7은 본원의 일 실시예에 복수의 슬롯에 스트립의 존재 유무에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다. 도 8은 본원의 일 실시예에 따른 템플릿 'T1'(a) 및 'T2'(b)를 적용할 때 템플릿 응답 및 중심 프로파일을 나타낸 도면이다. 도 9a는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트 피크로 착각할 수 있는 잘못된 피크를 나타낸 도면이다. 도 9b는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 시작 비트 위치와 허위 피크에서의 응답에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다. 도 10a는 본원의 일 실시예에 따른 각 바코드 비트 영역, 결정 라인 및 결과를 표시한 도면이다. 도 10b는 본원의 일 실시예에 따른 바코드 비트 값 결정에 따른 밝기 분포를 나타낸 도면이다.2 is a plurality of strip images obtained by the barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application. 3 is a view for explaining an initial barcode start bit position and a strip existence determining area in a barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present application. 4 is a diagram of a template in which an object is biased at the center and at the bottom according to an embodiment of the present application. 5 is a diagram illustrating an example in which an initial barcode start bit position is erroneously arranged due to a deviation between devices from a barcode start bit according to an embodiment of the present application. 6 is a diagram illustrating a bit position and a line area for determining a bit value according to an embodiment of the present application. 7 is a diagram illustrating brightness distribution according to the presence or absence of strips in a plurality of slots according to an embodiment of the present application. 8 is a diagram illustrating a template response and a central profile when templates 'T1' (a) and 'T2' (b) are applied according to an embodiment of the present application. 9A is a diagram illustrating an erroneous peak that may be mistaken for a barcode start bit peak according to an embodiment of the present application. 9B is a diagram illustrating a brightness distribution according to a response at a barcode start bit position and a false peak according to an embodiment of the present application. 10A is a view showing each barcode bit area, a decision line, and a result according to an embodiment of the present application. 10B is a diagram illustrating a brightness distribution according to a barcode bit value determination according to an embodiment of the present application.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 스트립의 존재 여부를 판단하기 위해, 복수의 스트립 이미지를 획득할 수 있다. 예시적으로 도 2를 참조하면, 바코드 인식 장치(10)는 카메라(30)로부터 짝수 슬롯에 스트립이 있는 이미지(도 2의 (a))와 홀수 슬롯에 스트립이 있는 이미지(도 2의 (b))를 획득할 수 있다. 카메라(30)로부터 획득된 복수의 스트립 이미지는 스트립 이미지에 대한 외부 조명 변화의 영향을 반영하기 위해 실내 형광등의 유무에 관계없이 짝수 및 홀수의 이미지 쌍을 포함할 수 있다. 참고로, 복수의 이미지는 밝은 오후에 한 번, 밤에 한 번씩 하루에 두 번 촬영된 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 외부 또는 내부 조명에 매일 변동이 있을 수 있으므로 일일 촬영 프로세스를 2일 동안 반복 수행하였다. 이미지 사이에 발생할 수 있는 바코드 위치의 변화를 허용하기 위해 각 이미지에 대해 스트립을 수집하고 재설치하였다. 일예로, 복수의 스트립 이미지에는, 80개의 슬롯이 있는 총 16 개의 이미지 중에 40 개에 스트립이 존재할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may acquire a plurality of strip images to determine whether a strip exists. Exemplarily referring to FIG. 2 , the barcode recognition device 10 provides an image with a strip in an even slot ((a) of FIG. 2) and an image with a strip in an odd slot ((b of FIG. 2) from the camera 30. )) can be obtained. The plurality of strip images obtained from the camera 30 may include even and odd image pairs with or without indoor fluorescent lamps to reflect the effect of external lighting changes on the strip images. For reference, the plurality of images may include images captured twice a day, once in the bright afternoon and once at night. In addition, since there may be daily fluctuations in external or internal lighting, the daily filming process was repeated for 2 days. Strips were collected and reinstalled for each image to allow for variations in barcode position that could occur between images. For example, in the plurality of strip images, 40 strips may exist among a total of 16 images having 80 slots.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 복수의 스트립 이미지를 분석하여 스트립의 존재 여부를 결정할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 슬롯이 있는 트레이(2)에 스트립이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 복수의 스트립 이미지에서 스트립의 존재 여부를 결정하기 위해, 바코드 시작 비트 초기 위치를 제1형상으로 표시하고, 스트립 존재 감지 영역을 제2형상으로 표시할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may analyze a plurality of strip images to determine whether a strip exists. The barcode recognition device 10 may determine whether a strip is present in the slotted tray 2 . In order to determine whether a strip exists in the plurality of strip images, the barcode recognition apparatus 10 may display an initial position of a barcode start bit as a first shape and display a strip presence detection area as a second shape.

예시적으로 도 3을 참조하면, 도 3은 짝수 슬롯에 스트립을 장착한 이미지일 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 바코드 시작 비트 초기 위치와 스트립 존재 감지 영역을 각각 녹색 십자가(3)와 주황색 상자(4)로 표시할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 장치 간 편차의 한계를 제조 품질 보증 프로세스에서 주어진 바와 같이 1mm 내에서 제어되는 것으로 가정할 수 있다. 또한, 스트립의 위치는 사전 정의된 위치로부터 미리 설정된 범위(예를 들어, 1mm 상하 좌우)에 위치될 수 있다. 달리 말해, 스트립의 위치는 사전 정의된 위치로부터 1mm 상하 좌우로 위치될 수 있다. Exemplarily referring to FIG. 3 , FIG. 3 may be an image in which a strip is mounted in an even slot. The barcode recognition device 10 may display the initial position of the barcode start bit and the strip presence detection area with a green cross 3 and an orange box 4, respectively. The barcode recognition device 10 may assume that the limit of device-to-device variation is controlled within 1 mm as given in the manufacturing quality assurance process. In addition, the position of the strip may be located in a preset range (eg, 1 mm up, down, left and right) from a predefined position. In other words, the position of the strip may be positioned 1 mm up, down, left and right from a predefined position.

스트립의 유무를 결정하는 제2형상(4)은 장치 편차를 고려하여 사용자(작업자)가 선택할 수 있다. 달리 말해, 바코드 인식 장치(10)는 복수의 스트립 이미지를 사용자 단말(20)에 제공하고, 스트립의 유무를 결정하는 제2형상(4)의 영역을 선택한 사용자 입력 정보를 수신하여 복수의 스트립 이미지에 제2형상(40)을 표시할 수 있다. 달리 말해, 스트립의 유무를 결정하는 주황색 상자의 위치는 장치 편차를 고려하여 수동으로 선택될 수 있다. The second shape 4 for determining the presence or absence of a strip may be selected by a user (operator) in consideration of device deviation. In other words, the barcode recognition apparatus 10 provides a plurality of strip images to the user terminal 20 and receives user input information for selecting an area of the second shape 4 that determines whether or not a strip exists to receive a plurality of strip images. The second shape 40 may be displayed on the . In other words, the position of the orange box, which determines the presence or absence of the strip, can be manually selected to account for device variations.

한편, 바코드 인식 장치(10)는 스트립과 감지 영역의 너비 차이(제2형상, 주황색 사각형)가 각각 제1너비(예를 들어, 15.6mm)와 제2너비(예를 들어, 2mm)인 경우 수동 선택으로 인해 발생할 수 있는 오류를 무시할 수 있다. 슬롯이 있는 트레이(2)는 검은색 아노다이징(anodizing)이 되어 있어서 백색 무광 색칠된 카트리지(5)와 분명하게 구분된다. 즉, 바코드 인식 장치(10)는 도 3의 제2형상(4, 주황색 사각형) 영역에서 판정하면 오류 없이 스트립 장착 유무를 판단할 수 있다.On the other hand, when the barcode recognition device 10 has a difference in width (second shape, orange rectangle) between the strip and the sensing area is a first width (eg, 15.6 mm) and a second width (eg, 2 mm), respectively Errors that may occur due to manual selection can be ignored. The slotted tray 2 is anodized in black to clearly distinguish it from the white matte painted cartridge 5 . That is, if the barcode recognition apparatus 10 determines in the area of the second shape (4, orange rectangle) of FIG. 3 , it can determine whether the strip is mounted without error.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 스트립 존재여부 판단 결과에 기반하여 바코드 시작 비트 초기 위치를 결정할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 템플릿 매칭 방법을 사용하여 바코드의 시작 위치를 도출할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may determine the initial position of the barcode start bit based on the result of determining whether the strip exists. The barcode recognition apparatus 10 may derive the starting position of the barcode by using a template matching method.

예시적으로 도 4를 참조하면, 도 4는 바코드 시작 비트 패턴과 일치할 수 있는 두 가지 템플릿을 보여준다. 도 4의 (a)는 객체가 중앙에 바이어스된 템플릿(T1), 도 4의 (b)는 객체가 아래쪽으로 바이어스 된 템플릿(T2)이다. Referring to FIG. 4 by way of example, FIG. 4 shows two templates that can match the barcode start bit pattern. 4A is a template T1 in which an object is biased in the center, and FIG. 4B is a template T2 in which an object is biased downward.

도 4를 참조하면, 검은색 사각형은 바코드 시작 비트와 크기가 같은 물체 영역이며 영역의 밝기 값은 '0'으로 설정할 수 있다. 흰색 배경의 크기는 바코드 시작 비트 영역의 크기와 같으며 밝기 값은 '1'로 설정할 수 있다. 도 4의 (a)는 즉, 'T1'은 중심이 바코드 시작 비트와 정렬될 때 피크 응답을 제공하고 도 4의 (b) 즉, 템플릿 'T2'는 바코드 시작 비트의 상단 중앙에 피크를 표시한다.Referring to FIG. 4 , a black rectangle is an object area having the same size as the barcode start bit, and the brightness value of the area may be set to '0'. The size of the white background is the same as the size of the barcode start bit area, and the brightness value can be set to '1'. Fig. 4(a), i.e., 'T1' provides a peak response when the center is aligned with the barcode start bit, and in Fig. 4(b), i.e., template 'T2' marks the peak at the top center of the barcode start bit do.

여기서, 템플릿 매칭(template matching)은 참조 영상(reference image)에서 템플릿(template) 영상과 매칭되는 위치를 탐색하는 방법이다. 일반적으로 템플릿 매칭은 이동(translation) 문제를 해결할 수 있는 반면, 회전 및 스케일링된 물체의 매칭은 어려운 문제이다. 템플릿 매칭에서 영상의 밝기를 그대로 사용할 수도 있고, 에지, 코너점, 주파수 변환 등의 특징 공간으로 변환하여 템플릿 매칭을 수행할 수 있으며, 영상의 밝기 등에 덜 민감하도록 정규화 과정이 필요하다.Here, template matching is a method of searching for a location matching a template image in a reference image. In general, template matching can solve the translation problem, while matching rotated and scaled objects is a difficult problem. In template matching, the brightness of the image can be used as it is, or template matching can be performed by transforming it into a feature space such as edges, corner points, and frequency transformation, and a normalization process is required to be less sensitive to the brightness of the image.

또한, 슬롯이 있는 트레이(2)는 검은색 아노다이징(anodizing)이 되어 있어서 백색 무광 색칠된 카트리지와 분명하게 구분된다. 그러므로 스트립의 중간부분에서 판정하면 오류 없이 스트립 장착 유무를 판단할 수 있다. 촬영 위치의 기기 간 변동을 고려하면 시작 비트의 중심은 제2영역(4, 주황색 사각형) 안에 존재하므로 이 영역에서 시작 코드의 템플릿을 정합해서 탐색할 수 있다. Also, the slotted tray 2 is anodized in black to clearly distinguish it from the white matte painted cartridge. Therefore, by determining in the middle of the strip, it is possible to determine whether or not the strip is installed without error. Considering the device-to-device variation of the shooting location, since the center of the start bit is in the second area (4, orange rectangle), it is possible to search by matching the template of the start code in this area.

바코드 인식 장치(10)는 복수의 이미지로부터 시작 코드 위치에서의 템플릿 정합 응답과 상단 경계에서의 응답을 조사하여 두 클래스가 각각 가우시안 분포를 한다고 가정하고 검출 오류가 최소화가 되는 값을 시작 비트 검출 성공 여부를 판정하는 문턱 값을 결정할 수 있다.The barcode recognition device 10 examines the template matching response at the start code position and the response at the upper boundary from a plurality of images, assuming that the two classes each have a Gaussian distribution, and sets a value that minimizes the detection error. It is possible to determine a threshold value for determining whether or not.

바코드 인식 장치(10)는 일치하는 측정 값으로 교차 상관을 선택한 경우 템플릿을 픽셀 단위로 이동하고 이미지를 곱한 다음 합하여 템플릿 응답을 획득할 수 있다. 그러나 템플릿의 개체 및 배경 영역의 밝기 값이 각각 '0'과 '1'이므로 개체와 전체 영역에서 이미지 강도의 평균을 빼서 수학식 1을 적용할 수 있다. When cross-correlation is selected as a matching measurement value, the barcode recognition device 10 may move the template pixel by pixel, multiply the image, and then sum to obtain a template response. However, since the brightness values of the object and the background area of the template are '0' and '1', respectively, Equation 1 can be applied by subtracting the average of the image intensity from the object and the entire area.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
는 템플릿 응답에 해당하고,
Figure pat00003
는 템플릿에 해당하고,
Figure pat00004
는 이미지에 해당하고,
Figure pat00005
는 평균 기능을 의미할 수 있다. 또한,
Figure pat00006
Figure pat00007
는 전체 템플릿 영역과 이미지 영역
Figure pat00008
을 중심으로 하는 오브젝트 영역이다.here,
Figure pat00002
corresponds to the template response,
Figure pat00003
corresponds to the template,
Figure pat00004
corresponds to the image,
Figure pat00005
may mean an average function. In addition,
Figure pat00006
and
Figure pat00007
is the entire template area and image area
Figure pat00008
It is an object area centered on .

바코드 인식 장치(10)는 관심 영역이 모두 직사각형이므로 이동 평균 알고리즘을 사용하여 영역 평균을 빠르게 계산할 수 있다. 실제로 영역 평균화는 대부분의 프로그래밍 언어에서 제공하는 이미지 처리 라이브러리에서 일반적으로 구현되는 알고리즘을 기반으로 하는 제1필터(예를 들어, average filter)라는 기능으로 수행된다.Since all regions of interest in the barcode recognition apparatus 10 are rectangular, the average of the regions can be quickly calculated using a moving average algorithm. In practice, area averaging is performed by a function called a first filter (eg, average filter) based on an algorithm commonly implemented in image processing libraries provided by most programming languages.

본원의 일 실시예에 따르면, 템플릿은 검은색 비트와 동일한 모양인 검은색 사각형이므로 모든 검은 색 비트 위치에서 지배적인 피크가 발생하며 가장 높은 위치의 피크는 바코드 시작 비트를 나타낸다. 'T1'(도 4의 (a)) 템플릿을 사용하는 경우 블랙 비트의 중앙에서 피크 응답이 발생하지만 템플릿 'T2'(도 4 의(b))는 맨 위에 피크 응답이 표시된다. 바코드 인식 장치(10)는 이 두 가지 템플릿 중에서 바코드 시작 비트 피크를 안정적으로 얻을 수 있는 템플릿을 실험 결과의 성질 분석을 통해 최종적인 바코드 분석에 적용할 수 있다. According to an embodiment of the present application, since the template is a black rectangle having the same shape as the black bit, a dominant peak occurs at all black bit positions, and the peak at the highest position indicates the barcode start bit. When the template 'T1' (Fig. 4(a)) is used, the peak response occurs at the center of the black bit, but the peak response is displayed at the top of the template 'T2' (Fig. 4(b)). The barcode recognition device 10 may apply a template capable of stably obtaining a barcode start bit peak among these two templates to final barcode analysis through analysis of the nature of the experimental results.

일예로, 바코드 인식 장치(10)는 바코드 시작 비트 검색의 성공 여부에 대한 임계값을 결정하기 위해 바코드 외부의 피크를 바코드 시작 비트 피크와 통계적으로 비교할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 스트립의 존재를 결정하는 것과 유사하게, 초기 바코드 시작 비트로부터의 탐색 윈도우가 8- 이웃 방향의 편차 한계에 의해 잘못 배치될 수 있다고 가정하였다. For example, the barcode recognition apparatus 10 may statistically compare a peak outside the barcode with the barcode start bit peak in order to determine a threshold value for success or failure of the barcode start bit search. Similar to determining the existence of a strip, the barcode recognition device 10 assumed that the search window from the initial barcode start bit could be misplaced by the deviation limit in the 8-neighbor direction.

예시적으로, 도 5는 검색 창이 바코드 시작 비트에 있거나 (b-d)없는 예를 보여준다. 도 5에서, 빨간색 십자가 및 상자는 각각 검색 창의 중심과 검색 영역을 나타낸다. 노란색 십자가는 바코드 시작 비트 위치를 나타낸다. 바코드 인식 장치(10)는 바코드 시작 비트 및 외부 피크 모두 가우시안 분포를 갖는 것으로 가정하여, 분류 오차를 최소화하는 임계값을 계산할 수 있다. 도 5는 바코드 시작 비트와 장치 간 편차로 인해 초기 바코드 시작 비트 위치가 잘못 배치된 예를 나타낸다.Illustratively, Fig. 5 shows an example with or without (b-d) the search window in the barcode start bit. In Fig. 5, the red cross and box indicate the center of the search window and the search area, respectively. The yellow cross indicates the barcode start bit position. The barcode recognition apparatus 10 may calculate a threshold value that minimizes the classification error by assuming that both the barcode start bit and the outer peak have a Gaussian distribution. 5 shows an example in which the initial barcode start bit position is misplaced due to a deviation between the barcode start bit and the device.

바코드 인식 장치(10)는 제조 품질 보증 프로세스에 따라 장치 간 편차 한계를 1mm로 가정할 수 있다. 일예로, 바코드 인식 장치(10)는 각 이미지의 개별 스트립에 대해, 제 1 바코드 시작 비트 위치 및 그 위치로부터 1mm 수평 또는 수직으로 8 개의 이웃을 검색함으로써 9 개의 템플릿 매칭 응답 이미지를 획득할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 16 개의 이미지 모두에서 하나의 스트립에 대해 9 개의 템플릿 응답과 40 개의 스트립이 있기 때문에, 바코드 시작 비트 검색 성공에 대한 결정 임계 값을 얻기 위해 총 360 개의 템플릿 매칭 응답을 획득하고, 통계적으로 평가할 수 있다.The barcode recognition device 10 may assume that the deviation limit between devices is 1 mm according to the manufacturing quality assurance process. As an example, the barcode recognition device 10 may obtain 9 template matching response images by searching for the first barcode start bit position and 8 neighbors horizontally or vertically 1 mm from the position for each strip of each image. . Since there are 9 template responses and 40 strips for one strip in all 16 images, the barcode recognition device 10 acquires a total of 360 template matching responses to obtain a decision threshold for barcode start bit search success. and can be evaluated statistically.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 결정된 바코드 시작 비트 초기 위치를 고려하여 스트립에 포함된 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 시작 비트의 위치가 결정되면 장비의 교정과정에서 구해진 공간해상도를 이용하여 각 비트의 위치를 결정할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)서 비트 값의 결정은 흰색 코드와 검은색 코드의 밝기 분포가 각각 가우시안 분포라고 가정해서 오류가 최소화되도록 판정할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may determine the entire barcode bit position and the bit value included in the strip in consideration of the determined initial position of the barcode start bit. When the position of the start bit is determined, the barcode recognition apparatus 10 may determine the position of each bit by using the spatial resolution obtained in the calibration process of the equipment. The determination of the bit value in the barcode recognition apparatus 10 may be determined such that an error is minimized by assuming that the brightness distribution of the white code and the black code is a Gaussian distribution, respectively.

또한, 바코드 인식 장치(10)는 스트립에 포함된 복수의 비트 영역을 도출하되, 각 비트 영역은 바코드 넓이 데이터 및 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 기반으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 스트립에 포함된 복수의 비트 영역은 시작 비트를 제외한 영역일 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 바코드 시작 비트의 위치를 찾은 후, 나머지 비트의 위치는 바코드 넓이 데이터 및 장치의 캘리브레이션(calibration) 프로세스에서 얻은 공간 해상도를 사용하여 스트립에 포함된 복수의 비트 영역을 도출할 수 있다. 또한, 바코드 인식 장치(10)는 스트립에 포함된 복수의 비트의 값을 도출하되, 각 비트의 값은, 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정될 수 있다. 예시적으로, 도 6에서 파란색 사각형은 비트의 위치를 나타내며 하늘색 원은 바코드 시작 비트 위치를 나타낸다. 각 비트의 값은 빨간색 선을 따라 픽셀의 평균값을 임계 값으로 선택하여 결정할 수 있다. 빨간 선의 길이는 비트 폭의 60 %이며 사각형의 수직 중앙에 존재한다. 평균 밝기에 대한 라인 영역은 원래 비트 이미지가 계산된 비트 영역으로부터 벗어난 경우에도 안정적인 비트 값을 얻도록 설정된다. 바코드 인식 장치(10)는 하얀색 및 검은색 비트에 대한 평균값 모두 가우시안 분포를 가질 때 분류 오차를 최소화하기 위해 임계 값을 계산할 수 있다.In addition, the barcode recognition apparatus 10 derives a plurality of bit regions included in the strip, and each bit region may be determined based on barcode width data and spatial resolution calculated during device calibration. For example, the plurality of bit regions included in the strip may be regions excluding the start bit. After the barcode recognition device 10 finds the position of the barcode start bit, the positions of the remaining bits are determined using the barcode width data and the spatial resolution obtained from the device's calibration process to derive a plurality of bit regions included in the strip. can Also, the barcode recognition apparatus 10 derives values of a plurality of bits included in the strip, and the value of each bit may be determined using an average of the center portion of the bit area. For example, in FIG. 6 , a blue rectangle indicates a bit position and a light blue circle indicates a barcode start bit position. The value of each bit can be determined by selecting the average value of the pixel along the red line as the threshold. The length of the red line is 60% of the bit width and is in the vertical center of the rectangle. The line area for average brightness is set to obtain a stable bit value even if the original bit image deviates from the calculated bit area. The barcode recognition apparatus 10 may calculate a threshold value in order to minimize a classification error when both the average values for the white and black bits have a Gaussian distribution.

도 7은 각 슬롯에 스트립이 있거나 없는 밝기 분포를 보여준다. 도 7의 x 축은 조사된 영역의 평균 밝기를 나타내며, 파란색과 녹색 점은 각각 스트립이 있거나 없는 밝기를 나타낸다. 또한, 도 7을 참조하면, 밝기 분포가 명확하게 구별된다는 것을 알 수 있다. 두 분포가 모두 가우시안이라고 가정하면 빨간색 삼각형은 최소 분류 오류 임계 값을 나타낸다. 바코드 인식 장치(10)는 검은색으로 아노다이징된 트레이(2)와 무 광택 흰색 스트립(5) 사이의 높은 대비로 인해 스트립의 존재 유무를 결정하는 것의 오류 값은 무시할 만큼 낮은 결과를 획득할 수 있다.7 shows the brightness distribution with and without strips in each slot. The x-axis of FIG. 7 represents the average brightness of the irradiated area, and the blue and green dots represent the brightness with or without strips, respectively. Also, referring to FIG. 7 , it can be seen that the brightness distribution is clearly distinguished. Assuming both distributions are Gaussian, the red triangle represents the minimum classification error threshold. The barcode recognition device 10 can obtain a result with a negligible error value in determining the presence or absence of a strip due to the high contrast between the black anodized tray 2 and the matte white strip 5 . .

도 8은 템플릿 'T1'(도 8의 (a) 참조) 및 'T2'(도 8의 (b) 참조)를 적용할 때 템플릿 응답 및 중심 프로파일을 나타낸다. 각 템플릿마다 두 개의 응답 그림이 있다. 왼쪽 이미지는 첫 번째 비트가 흰색 일 때의 응답을 나타내고 오른쪽 이미지는 검은색일 때의 응답을 나타낸다. 각 응답 그림에는 원본 이미지, 템플릿 응답 및 세로 중심을 따라 응답 프로파일이 포함된다. 응답 중심 프로파일에서 볼 수 있듯이 피크 간격은 비트 높이와 동일하며 첫 번째 비트가 검은색일 때 서로 상대적으로 가깝다. (도 8의 (a), 오른쪽 참조). 원하는 피크를 찾을 때 좁은 피크 간격은 바람직하지 않다. 8 shows the template response and central profile when templates 'T1' (refer to FIG. 8(a)) and 'T2' (refer to FIG. 8(b)) are applied. There are two response pictures for each template. The image on the left shows the response when the first bit is white, and the image on the right shows the response when the first bit is black. Each response plot contains the original image, the template response, and the response profile along the vertical centroid. As can be seen from the response center profile, the peak spacing is equal to the bit height and relatively close to each other when the first bit is black. (See Fig. 8(a), right). Narrow peak spacing is undesirable when finding the desired peak.

템플릿 'T1'은 또한 스트립의 상단 가장자리에서 비교적 큰 피크를 제공한다. 사용자 오류로 인해 스트립을 잘못 삽입한 경우 검색 영역에 가장자리가 들어가 바코드 시작 비트 피크로 오인될 수 있다. 반면, 템플릿 'T2'를 사용할 때 응답 값이 음수인 경우 잘못된 로딩으로 인한 피크를 무시할 수 있다 (도 8의 (b) 참조). 또한, 피크 사이의 거리가 더 넓으며 첫 번째 비트가 검은색일 때도 가장 가까운 간격이 비트 높이의 두 배로 유지된다 (도 8의 (b), 왼쪽 참조). 따라서 바코드 인식 장치(10)는 'T2'템플릿을 기반으로 바코드 인식을 수행할 수 있다.Template 'T1' also gives a relatively large peak at the top edge of the strip. If the strip is incorrectly inserted due to user error, the edge of the search area can be engraved and mistaken for a barcode start bit peak. On the other hand, when the template 'T2' is used, if the response value is negative, the peak due to incorrect loading can be ignored (see Fig. 8(b)). In addition, the distance between the peaks is wider, and even when the first bit is black, the closest gap is maintained at twice the bit height (see Fig. 8(b), left). Accordingly, the barcode recognition apparatus 10 may perform barcode recognition based on the 'T2' template.

도 9a는 바코드 시작 비트 피크(파란색 원)로 착각할 수 있는 잘못된 피크 (빨간색 원)의 예를 보여준다. 도 9b는 바코드 시작 비트 위치와 허위 피크에서의 응답이 가우시안 분포를 가지고 있다고 가정하여 얻은 결정 경계를 보여준다. 임계 값은 63이고 오류율은 3.4e-6으로 무시할 만큼 작은 결과를 획득할 수 있다.9A shows an example of a false peak (red circle) that can be mistaken for a barcode start bit peak (blue circle). Figure 9b shows the decision boundary obtained by assuming that the barcode start bit position and the response at the false peak have a Gaussian distribution. The threshold value is 63 and the error rate is 3.4e-6, so that negligible results can be obtained.

도 10a은 공간 해상도 및 바코드 치수로 계산된 각 비트 (파란색 상자)의 위치와 비트 값을 결정하기 위해 60% 너비의 중간선 영역 (빨간색 선)을 보여준다. 바코드 왼쪽의 숫자는 결정된 비트 값을 나타낸다. 40 개의 바코드 모두에 대해 비트 값이 성공적으로 결정되었다. 도 10b는 검은색 (파란색 점)과 흰색 비트 (녹색 점)의 평균 밝기가 모두 가우시안 분포를 갖는 경우 최소 오류 임계 값 (빨간색 삼각형)을 보여준다. 비트 값 결정에는 에러율(오류율)이 무시할 만한 수준으로 계산되었다.Figure 10a shows the 60% width midline area (red line) to determine the bit value and the position of each bit (blue box) calculated with spatial resolution and barcode dimensions. The number to the left of the barcode indicates the determined bit value. Bit values were successfully determined for all 40 barcodes. Fig. 10b shows the minimum error threshold (red triangle) when the average brightness of black (blue dots) and white bits (green dots) both have a Gaussian distribution. In determining the bit value, the error rate (error rate) was calculated to be negligible.

본원의 일 실시예에 따르면, 바코드 인식 장치(10)는 카메라를 이용한 다방향 플로우 스트립 검출 장치의 바코드 인식 장치를 제공할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)는 스트립의 존재 또는 부재를 결정하기 위한 임계 값, 시작 코드의 위치, 각각의 비트 위치 및 각각의 비트 값은 2- 클래스 혼합 가우시안 모델을 사용하여 통계적으로 평가할 수 있다. 바코드 인식 장치(10)에서 사용된 알고리즘은 장치의 편차를 고려하여 스트립의 존재 유무와 시작 코드의 위치를 결정할 수 있다. 각 비트의 위치는 제조 교정 과정에서 얻은 바코드 치수와 이미지 공간 해상도를 사용하여 결정될 수 있다. 바코드 인식 장치(10)에서 결정 기준은 하나의 장치로 장치 간 편차를 에뮬레이트하여 결정될 수 있다. According to an embodiment of the present application, the barcode recognition apparatus 10 may provide a barcode recognition apparatus of a multidirectional flow strip detection apparatus using a camera. The barcode recognition apparatus 10 may statistically evaluate the threshold value for determining the presence or absence of a strip, the position of the start code, the position of each bit, and the value of each bit using a two-class mixed Gaussian model. The algorithm used in the barcode recognition device 10 may determine the presence or absence of the strip and the position of the start code in consideration of the device deviation. The position of each bit can be determined using the barcode dimensions and image spatial resolution obtained during manufacturing calibration. The determination criterion in the barcode recognition device 10 may be determined by emulating the deviation between devices with one device.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, an operation flow of the present application will be briefly reviewed based on the details described above.

도 11은 본원의 일 실시예에 따른 바코드 인식 방법에 대한 동작 흐름도이다.11 is an operation flowchart of a barcode recognition method according to an embodiment of the present application.

도 11에 도시된 바코드 인식 방법은 앞서 설명된 바코드 인식 장치(10)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 바코드 인식 장치(10)에 대하여 설명된 내용은 바코드 인식 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The barcode recognition method shown in FIG. 11 may be performed by the barcode recognition apparatus 10 described above. Accordingly, even if omitted below, the description of the barcode recognition apparatus 10 may be equally applied to the description of the barcode recognition method.

단계 S101에서, 바코드 인식 장치(10)는 스트립의 존재 여부를 판단하기 위해, 복수의 스트립 이미지를 획득할 수 있다. In step S101, the barcode recognition apparatus 10 may acquire a plurality of strip images to determine whether a strip exists.

단계 S102에서, 바코드 인식 장치(20)는 복수의 스트립 이미지를 분석하여 각 슬롯의 스트립 존재 여부를 판단할 수 있다. In step S102, the barcode recognition apparatus 20 may analyze a plurality of strip images to determine whether a strip exists in each slot.

단계 S103에서, 바코드 인식 장치(10)는 스트립 존재여부 판단 결과에 기반하여 바코드 시작 비트 초기 위치를 결정할 수 있다. In step S103, the barcode recognition apparatus 10 may determine the initial position of the barcode start bit based on the result of determining whether the strip exists.

단계 S104에서, 바코드 인식 장치(10)는 결정된 바코드 시작 비트 초기 위치를 고려하여 스트립에 포함된 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정할 수 있다. In step S104, the barcode recognition apparatus 10 may determine the entire barcode bit position and the bit value included in the strip in consideration of the determined initial position of the barcode start bit.

상술한 설명에서, 단계 S101 내지 S104는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S101 to S104 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present application. In addition, some steps may be omitted if necessary, and the order between steps may be changed.

본원의 일 실시 예에 따른 바코드 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 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. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The barcode recognition method according to an embodiment of the present application may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

또한, 전술한 바코드 인식 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the above-described barcode recognition method may be implemented in the form of a computer program or application executed by a computer stored in a recording medium.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The foregoing description of the present application is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present application.

10: 바코드 인식 장치
20: 사용자 단말
30: 카메라
10: barcode recognition device
20: user terminal
30: camera

Claims (5)

스트립의 존재 여부를 판단하기 위해, 복수의 스트립 이미지를 획득하는 단계;
상기 복수의 스트립 이미지를 분석하여 각 슬롯의 스트립 존재 여부를 판단하는 단계;
상기 스트립 존재 여부 판단 결과에 기반하여 바코드 시작 비트 초기 위치를 결정하는 단계; 및
결정된 상기 바코드 시작 비트 초기 위치를 고려하여 상기 스트립에 포함된 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계,
를 포함하는 바코드 인식 방법.
acquiring a plurality of strip images to determine whether a strip exists;
determining whether a strip exists in each slot by analyzing the plurality of strip images;
determining an initial position of a barcode start bit based on a result of determining whether the strip exists; and
determining the entire barcode bit position and bit value included in the strip in consideration of the determined initial position of the barcode start bit;
A barcode recognition method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 바코드 시작 비트 초기 위치를 도출하는 단계는,
템플릿 매칭 방법을 사용하여 상기 바코드의 시작 위치를 도출하는 것인, 바코드 인식 방법.
According to claim 1,
The step of deriving the initial position of the barcode start bit comprises:
and deriving the starting position of the barcode using a template matching method.
제1항에 있어서,
상기 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계는,
상기 스트립에 포함된 복수의 비트 영역을 도출하되, 각 비트 영역은 바코드 넓이 데이터 및 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 기반으로 결정되는 것인, 바코드 인식 방법.
According to claim 1,
Determining the entire barcode bit position and bit value comprises:
A method of deriving a plurality of bit regions included in the strip, wherein each bit region is determined based on barcode width data and spatial resolution calculated during device calibration.
제3항에 있어서,
상기 전체 바코드 비트 위치 및 비트의 값을 결정하는 단계는,
상기 스트립에 포함된 복수의 비트의 값을 도출하되, 각 비트의 값은, 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정되는 것인, 바코드 인식 방법.
4. The method of claim 3,
Determining the entire barcode bit position and bit value comprises:
A method of deriving a value of a plurality of bits included in the strip, wherein the value of each bit is determined by using an average of the center portion of the bit region.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
A computer-readable recording medium in which a program for executing the method of any one of claims 1 to 4 in a computer is recorded.
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