KR20220100302A - 알약 계수 이미지 프로세싱 방법 - Google Patents

알약 계수 이미지 프로세싱 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220100302A
KR20220100302A KR1020210002593A KR20210002593A KR20220100302A KR 20220100302 A KR20220100302 A KR 20220100302A KR 1020210002593 A KR1020210002593 A KR 1020210002593A KR 20210002593 A KR20210002593 A KR 20210002593A KR 20220100302 A KR20220100302 A KR 20220100302A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
pill
central server
white
camera
Prior art date
Application number
KR1020210002593A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102576853B1 (ko
Inventor
박영도
Original Assignee
주식회사 센다코리아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 센다코리아 filed Critical 주식회사 센다코리아
Priority to KR1020210002593A priority Critical patent/KR102576853B1/ko
Publication of KR20220100302A publication Critical patent/KR20220100302A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102576853B1 publication Critical patent/KR102576853B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T5/002—
    • G06T5/007—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30242—Counting objects in image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

알약 계수 이미지 프로세싱 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)설정된 기준값으로 복수개의 알약을 향해 위치한 카메라의 파라미터를 설정하는 단계; (b)복수개의 알약이 놓여진 트레이를 향해 상기 카메라가 촬상하고, 촬상된 초기이미지가 별도의 중앙서버에 저장되는 단계; (c)상기 중앙서버는 설정된 방식으로 상기 촬상된 이미지의 주변 영역을 절단한 후 이미지1을 저장하는 단계; (d)상기 중앙서버는 상기 이미지1에 대해 설정된 밝기(brightness)와 대조(contrast)를 적용하여 이미지2를 저장하는 단계; (e)상기 중앙서버는 상기 이미지2를 그레이스케일 이미지로 변환하여 이미지3을 저장하는 단계; (f)상기 중앙서버는 상기 이미지3의 노이즈를 제거하기 위해 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 0인 것은 흰색의 픽셀로 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 1이상 254 이하인 것은 검은색 픽셀로 변환하여 이미지4를 저장하는 단계; (g)상기 중앙서버는 상기 이미지4에서 서로 접촉되어 있는 흰색 픽셀로 이루어진 알약 이미지를 분리하기 위해 거리변환(distance transform) 알고리즘을 적용하여 이미지5를 저장하는 단계; (h)상기 중앙서버는 상기 이미지5에서 알약 이미지는 흰색으로 배경은 검은색으로 표현되도록 알약의 종류에 따라 기 설정된 임계값을 사용하여 이미지6을 저장하는 단계; (i)상기 중앙서버는 OpenCV 프로그램을 이용하여 상기 이미지6에서 흰색 영역에 대한 면적, 중심좌표, 바운드 박스 크기를 포함한 정보를 획득하는 단계; 및 (j)상기 중앙서버는 설정된 알약 크기(면적)를 이용하여 상기 (i)단계에서 획득한 각 흰색 영역의 크기와 비교하여 설정된 오차 범위 내인 경우 녹색으로 표시하고, 설정된 오차 범위를 초과하는 경우 녹색 이외의 다른 색으로 표시하는 단계;를 포함한다.

Description

알약 계수 이미지 프로세싱 방법{IMAGE PROCESSING METHOD FOR COUNTING PILL}
본 발명은 알약 계수 이미지 프로세싱 방법에 관한 것이다.
정제약품 관련 사업 분야에서 약품 감지 및 계수 기술은 약품의 조제 및 분배 자동화를 위한 필수적인 기술이며, 이를 위하여 다수의 알약을 고속으로 감지하고 계수하는 장치 (하드웨어) 및 알고리즘 (소프트웨어)들이 꾸준히 개발되어 왔다
알약 포장을 위한 고속 계수 장치와 관련하여, 종래 특허 KR101462673B1, US5463839 등의 경우, 알약의 고속 계수를 위하여 알약 투입 후 알약의 이동 경로에 여러 개의 트랙 (가이드)을 설치하여 다수의 알약이 서로 다른 경로를 통해 이동하며 최종 포장기 (약통)에 모이는 방식으로 설계되어 있다.
이는 단시간에 다수의 알약을 고속으로 이동시키기 위한 방법으로 단순히 장치적으로 알약 계수의 효율을 높인 방법에 해당하며, 장치의 계수 속도 성능은 이동 경로의 트랙 수에 의존하게 되고 트랙 내 알약의 고른 이동을 위한 진동부 등을 포함함에 따라 장치의 부피 또한 커진다는 단점이 있다.
또한, 알약의 분배 및 계수와 관련하여, 종래 특허 US6237804, US6377648, US6370215, US6497339 등의 경우, 장치에 스토퍼를 설치하거나 구멍이 뚫린 디스크를 회전시키며 그 구멍을 통과하여 배출된 알약을 계수하는 등의 장치적인 해결 방법들을 제시하고 있으며, 또한 알약이 보관된 카세트를 꽂아 진동을 주어 걸림 없이 알약이 배출되는 방법들을 제안하고 있다.
그러나 이 역시 위 사례들과 마찬가지로 단순한 장치적 해결 방법에 해당하며 계수 속도보다 정확성에 중점을 둔 방법이고, 계수 속도 또한 장치의 구동 속도에 의존하게 된다.
또한, 이 방법들은 각 장치들에 특화된 방법으로 다른 기존 장치들에 확대 적용이 불가능하다는 단점이 있다.
다음으로, 정제약품 계수 및 복약 관리와 관련하여, 종래 특허 US8271128, US8855811의 경우, 정제카세트 카운터와 광학 카운터를 모두 사용하는 방법으로 알약이 보관된 카세트를 장치에 장착하면 카세트 내부 구조가 회전하며 알약을 하나씩 배출하게 된다.
이때, 카세트 하단카운터로 알약을 계수하며, 배출된 알약이 장치의 깔때기를 따라 낙하하면서 장치 하부의 광학 카운터를 통과하여 다시 계수되는 구조로 되어있다.
이는 이중 계수를 통하여 보다 정확하게 알약을 계수할 수 있을 뿐 아니라, 카세트에 부착된 바코드 등으로부터 얻어진 데이터를 통하여 계수되는 알약의 정보 및 계수해야 할 알약의 개수 등을 사전에 파악하여 장착된 카세트의 알약이 맞는지 검증하고 실제 계수한 알약의 개수와 미리 설정된 알약의 개수와 일치하는지를 비교하는 등, 약국과 같이 처방전에 따른 정제약품 조제 및 자동화가 필요한 곳에서 전체적인 조제 작업의 관리까지를 수행할 수 있는 하나의 조제 관리 자동화 시스템으로 제안되었다.
KR 10-2013-0042089 (2013.04.17)
본 발명은 알약계수기에 알약을 계수할 수 있는 별도의 프로그램을 내장하여 알약을 정확하게 계수하고자 함에 있으며, 특히 겹쳐진 알약을 보다 정확하게 계수할 수 있는 알약 계수 이미지 프로세싱 방법에 관한 것이다.
알약 계수 이미지 프로세싱 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)설정된 기준값으로 복수개의 알약을 향해 위치한 카메라의 파라미터를 설정하는 단계; (b)복수개의 알약이 놓여진 트레이를 향해 상기 카메라가 촬상하고, 촬상된 초기이미지가 별도의 중앙서버에 저장되는 단계; (c)상기 중앙서버는 설정된 방식으로 상기 촬상된 이미지의 주변 영역을 절단한 후 이미지1을 저장하는 단계; (d)상기 중앙서버는 상기 이미지1에 대해 설정된 밝기(brightness)와 대조(contrast)를 적용하여 이미지2를 저장하는 단계;
(e)상기 중앙서버는 상기 이미지2를 그레이스케일 이미지로 변환하여 이미지3을 저장하는 단계; (f)상기 중앙서버는 상기 이미지3의 노이즈를 제거하기 위해 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 0인 것은 흰색의 픽셀로 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 1이상 254 이하인 것은 검은색 픽셀로 변환하여 이미지4를 저장하는 단계; (g)상기 중앙서버는 상기 이미지4에서 서로 접촉되어 있는 흰색 픽셀로 이루어진 알약 이미지를 분리하기 위해 거리변환(distance transform) 알고리즘을 적용하여 이미지5를 저장하는 단계; (h)상기 중앙서버는 상기 이미지5에서 알약 이미지는 흰색으로 배경은 검은색으로 표현되도록 알약의 종류에 따라 기 설정된 임계값을 사용하여 이미지6을 저장하는 단계; (i)상기 중앙서버는 OpenCV 프로그램을 이용하여 상기 이미지6에서 흰색 영역에 대한 면적, 중심좌표, 바운드 박스 크기를 포함한 정보를 획득하는 단계; 및 (j)상기 중앙서버는 설정된 알약 크기(면적)를 이용하여 상기 (i)단계에서 획득한 각 흰색 영역의 크기와 비교하여 설정된 오차 범위 내인 경우 녹색으로 표시하고, 설정된 오차 범위를 초과하는 경우 녹색 이외의 다른 색으로 표시하는 단계;를 포함한다.
상기와 같은 구성으로 이루어진 본 발명에 의한다면 겹쳐지게 놓여진 알약을 정확하게 구별하여 알약을 계수할 수 있는 효과가 구현된다.
도 1 내지 도 9는 본 발명인 알약 계수 이미지 프로세싱 방법을 설명하기 위해 각 단계별로 이미지화된 사진이다.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명인 알약 계수 이미지 프로세싱 방법의 바람직한 실시 예를 설명한다.
본 발명은 다음과 같은 단계로 수행된다.
(a)설정된 기준값으로 복수개의 알약을 향해 위치한 카메라의 파라미터를 설정하는 단계; (b)복수개의 알약이 놓여진 트레이를 향해 상기 카메라가 촬상하고, 촬상된 초기이미지가 별도의 중앙서버에 저장되는 단계; (c)상기 중앙서버는 설정된 방식으로 상기 촬상된 이미지의 주변 영역을 절단한 후 이미지1을 저장하는 단계; (d)상기 중앙서버는 상기 이미지1에 대해 설정된 밝기(brightness)와 대조(contrast)를 적용하여 이미지2를 저장하는 단계; (e)상기 중앙서버는 상기 이미지2를 그레이스케일 이미지로 변환하여 이미지3을 저장하는 단계; (f)상기 중앙서버는 상기 이미지3의 노이즈를 제거하기 위해 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 0인 것은 흰색의 픽셀로 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 1이상 254 이하인 것은 검은색 픽셀로 변환하여 이미지4를 저장하는 단계; (g)상기 중앙서버는 상기 이미지4에서 서로 접촉되어 있는 흰색 픽셀로 이루어진 알약 이미지를 분리하기 위해 거리변환(distance transform) 알고리즘을 적용하여 이미지5를 저장하는 단계; (h)상기 중앙서버는 상기 이미지5에서 알약 이미지는 흰색으로 배경은 검은색으로 표현되도록 알약의 종류에 따라 기 설정된 임계값을 사용하여 이미지6을 저장하는 단계; (i)상기 중앙서버는 OpenCV 프로그램을 이용하여 상기 이미지6에서 흰색 영역에 대한 면적, 중심좌표, 바운드 박스 크기를 포함한 정보를 획득하는 단계; 및 (j)상기 중앙서버는 설정된 알약 크기(면적)를 이용하여 상기 (i)단계에서 획득한 각 흰색 영역의 크기와 비교하여 설정된 오차 범위 내인 경우 녹색으로 표시하고, 설정된 오차 범위를 초과하는 경우 녹색 이외의 다른 색으로 표시하는 단계;를 포함한다.
중앙서버는 도면에는 도시되어 있지 않지만, 일반적인 알약 계수기에 내장된 별도의 중앙서버일 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, (a)설정된 기준값으로 복수개의 알약을 향해 위치한 카메라의 파라미터를 설정하는 단계와 (b)복수개의 알약이 놓여진 트레이를 향해 상기 카메라가 촬상하고, 촬상된 초기이미지가 별도의 중앙서버에 저장되는 단계가 수행된다.
카메라 파라미터 설정 (이미지의 가로, 세로 크기, 명도(brightness), 대조(contrast), 감마(gamma), 채도(saturation), 색상(hue) 등)된다.
본 발명이 적용되는 알약 계수기에서 사용되는 파라미터는 다음과 같다.
1) 카메라 획득 이미지의 폭(가로) : 640mm, 2) 카메라 획득 이미지의 높이(세로) : 480mm, 3) 카메라 밝기 : 0, 4) 카메라 대조 : 100, 5) 카메라 감마 : 30, 6) 카메라 색상 : -90, 7) 카메라 채도 : 0이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 알약이 놓인 부분은 검은색 계통, 배경 이미지는 회색 계통의 이미지로 표현된다.
그 다음으로, (c)상기 중앙서버는 설정된 방식으로 상기 촬상된 이미지의 주변 영역을 절단한 후 이미지1을 저장하는 단계가 수행된다.
정확한 알약 계수를 위해 불필요한 영역을 절단하기 위한 단계이며, 이를 위해 상기 초기이미지에서 검은색으로 표현된 알약 이미지가 모두 포함되도록 상기 초기이미지를 중심으로 좌상단과 우하단에 각각 폭과 높이를 표현되는 좌표에 의해 구획되는 사각형 이미지로 주변 영역이 절단되고 상기 이미지1이 저장되는 것을 특징으로 한다.
도 2에 도시된 바와 같이 구체적으로는, 절단할 이미지의 좌상단 폭(가로) 방향 좌표(x1), 절단할 이미지의 우하단 폭(가로) 방향 좌표(x2), 절단할 이미지의 좌상단 높이(세로) 방향 좌표(y1), 절단할 이미지의 우하단 높이(세로) 방향 좌표(y2)을 중앙서버에서 설정하면 사각형 이미지가 구획되고, 그 사각형 이미지에 따라 이미지1이 중앙서버에 저장된다.
도시된 바와 같이 불필요한 영역이 절단되고, 검은색 계통의 알약 이미지가 모두 포함되도록 이미지1이 생성된 후 중앙서버에 저장된다.
그 다음으로, (d)상기 중앙서버는 상기 이미지1에 대해 설정된 밝기(brightness)와 대조(contrast)를 적용하여 이미지2를 저장하는 단계가 수행되는데, 구체적으로는 도 3에 도시된 바와 같이 (d)단계에서의 설정된 밝기는 10이고, 설정된 대조는 60인 것을 특징으로 한다.
그 다음으로, (e)상기 중앙서버는 상기 이미지2를 그레이스케일 이미지로 변환하여 이미지3을 저장하는 단계가 도 4에 도시된 바와 같이 수행되는데, 해당 이미지의 영역은 복수개의 픽셀로 이루어져 있고, 각각의 픽셀은 0 이상 254 이하의 스케일값이 부여된다.
그 다음으로, (f)상기 중앙서버는 상기 이미지3의 노이즈를 제거하기 위해 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 0인 것은 흰색의 픽셀로 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 1이상 254 이하인 것은 검은색 픽셀로 변환하여 이미지4를 저장하는 단계가 수행된다.
즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 알약 이미지가 도 4에서 검은색으로 표시되므로 임계값 0(검은색) 및 반전 타입 프로그램 로직(검은색으로 표현된 이미지는 흰색으로 변환되고, 흰색으로 표현된 이미지는 검은색으로 변환되는 로직, 중앙서버에 기 저장된 threshold 함수에서 사용하는 파라미터)을 적용하면 픽셀 값이 0인 검은색 픽셀은 흰색 픽셀로 1~254 사이의 값을 갖는 회색 및 흰색 픽셀은 검은색 픽셀로 전환된다.
그 다음으로, (g)상기 중앙서버는 상기 이미지4에서 서로 접촉되어 있는 흰색 픽셀로 이루어진 알약 이미지를 분리하기 위해 거리변환(distance transform) 알고리즘을 적용하여 이미지5를 저장하는 단계가 수행된다.
구체적으로는 (g)단계에서의 거리변환(distance transform) 알고리즘은, 유클리드 거리(Euclidean distance) 계산식을 이용하여 현재의 픽셀로부터 값이 0(검은색)인 픽셀까지의 최단 거리의 가장 가까운 거리 값을 갖는 행렬을 구하고, 그 거리값은 0~254 사이의 값으로 매핑함으로써 흰색 영역으로 표현되고 그 이미지가 서로 접하는 영역으로 된 겹쳐진 알약 이미지는 검은색으로 표현되는 것을 특징으로 한다.
더욱, 상세히 설명하면, distance Transform에서는 유클리드 거리(Euclidean distance) 계산식을 이용하여 현재의 픽셀로부터 값이 0(검은색)인 픽셀까지의 가장 가까운 거리 값을 갖는 행렬을 구하고, 거리값은 0~254 사이의 값으로 매핑하게 된다. (회색조 이미지로 표현하기 위함)
유클리드 거리 계산식은 아래의 [표 1]로 설명된다.
Figure pat00001
해당 거리변환(distance transform) 알고리즘에 의한다면, 흰색 원(알약 이미지)의 중앙이 가장자리 보다 검은색 픽셀(배경 이미지)까지의 거리가 멀기 때문에 흰색에 가까운 값을 가지고 원의 가장자리 픽셀(알약 이미지의 테두리)은 검은색 픽셀(배경 이미지)까지의 거리가 짧아 값이 0에 가까워 검은색에 가깝게 표현된다.
이 과정을 거치면 두 알약이 접하는 부분은 검은색에 가깝게 표현된다.
상기의 과정을 통해 중앙서버에 저장된 이미지는 도 6에 도시되어 있고, 알약 이미지는 물론이고 서로 겹쳐진 알약이미지도 모두 검은색에 가깝게 표현된 것을 확인할 수 있다.
그 다음으로, (h)상기 중앙서버는 상기 이미지5에서 알약 이미지는 흰색으로 배경은 검은색으로 표현되도록 알약의 종류에 따라 기 설정된 임계값을 사용하여 이미지6을 저장하는 단계가 수행된다.
기 설정된 임계값에 의해 알약 이미지는 흰색으로, 배경은 검은색으로 표현되고, 겹쳐진 알약 이미지의 분리를 위해 알약의 종류에 따라 기 저장된 축소율에 의해 변환되는 것을 특징으로 한다.
구체적으로 설명하면, 이 단계에서 적용하는 임계값은 알약의 종류(크기, 형상)에 따라 미리 설정된 값을 사용하며, 축소율로 표현한 것이며, 값이 작을수록 원래 크기(이미지4)로 표현되지만 붙어있는 알약의 분리를 위하여 최적의 축소율을 미리 설정하였다. 그 구체적인 실시예의 경우 디아제팜 2mg 의 경우 축소율(임계값) 50 일 때, 기준 크기 117 (픽셀) 을 적용하게 된다.
상기의 단계의 경우 흰색으로 표현되는 알약 이미지가 distance transform을 거치면 회색조의 이미지로 변환된다.
또한, 알약 이미지의 중앙 픽셀이 배경 이미지와 거리가 제일 멀어 큰 값을 가지고, 알약의 가장자리로 갈수록 값이 작아지게 되며, 이 회색조의 이미지에 임계값을 적용하면(임계값 이하는 검은색으로 채워져 배경으로 귀속됨) 알약이 축소되는 결과를 얻을 수 있다.
결국, 본 발명에서는 해당 임계값을 축소율로 명시하게 되며, 본 발명의 일 구성요소인 중앙서버에는 사용자의 편의를 위하여 미리 시판중인 다양한 알약에 대하여 축소율 및 기준크기를 얻기 위한 테스트를 수행하여 데이터베이스가 기 저장되어 있다.
상기의 단계에 의해 중앙서버에 저장된 이미지가 도 7에 도시되어 있다.
도시된 바와 같이 배경 이미지는 검은색 계통으로 되어 있고, 알약 이미지는 흰색 계통으로 되어 있으나, 이전의 이미지에 비해 보다 축소된 흰색 영역으로 되어 있음을 확인할 수 있으며, 더 나아가 알약이 겹쳐진 부분 역시 명확하게 분리된 채 각각의 알약 이미지로 표현되어 있음을 확인할 수 있다.
이 단계까지가 실제로 알약 계수를 위한 준비 단계이다.
그 다음으로, (i)상기 중앙서버는 OpenCV 프로그램을 이용하여 상기 이미지6에서 흰색 영역에 대한 면적, 중심좌표, 바운드 박스 크기를 포함한 정보를 획득하는 단계가 수행된다.
구체적으로는 이미지6에 OpenCV의 ‘connectedComponentsWithStats’ 함수를 적용하여 흰색 영역에 대한 정보 획득 (면적(흰색 픽셀 수), 중심좌표, 바운드 박스 크기 등)한다.
실제 알약 계수를 위해서 8단계의 이진화 이미지(Image6)을 이용하여 라벨링 작업을 수행한다.
아래 표 2에 도시된 바와 같이 초기이미지의 좌측상단 픽셀이 (x, y) = (0, 0)일 때 좌에서 우측으로 위에서 아래 순으로 이동하면서 흰색 픽셀에 대해서만 주변 픽셀들(8방향, 해당 픽셀을 둘러싼 픽셀들(좌우, 상하, 대각선))과의 상관관계를 찾아 그룹핑(표 3 참조)한다. (아래 표 2의 이진이미지에서는 회색 픽셀 기준)
그룹핑한 결과로부터 그룹의 수, 면적, 중심좌표, 바운드 크기 등의 정보를 획득한다.
그룹의 수가 알약의 개수를 의미하며, 면적은 알약의 크기를 표현하며 기준 값과 비교에 사용한다.
Figure pat00002
Figure pat00003
그 다음으로, (j)상기 중앙서버는 설정된 알약 크기(면적)를 이용하여 상기 (i)단계에서 획득한 각 흰색 영역의 크기와 비교하여 설정된 오차 범위 내인 경우 녹색으로 표시하고, 설정된 오차 범위를 초과하는 경우 녹색 이외의 다른 색으로 표시하는 단계;를 포함한다.
구체적으로는 설정된 오차 범위 내의 하한 미만인 경우 노랑색으로 표시한 뒤, 사용자에게 경고하고, 오차 범위 내의 상한 초과인 경우 알약의 갯수는 해당 면적을 기준면적으로 나눈 몫으로 표시한 뒤 적색으로 표시하여 사용자에게 경고하는 것을 특징으로 한다.
그 구체적인 실시예를 도 8과 도 9를 참조로 하여 설명하면 다음과 같다.
도 8은 이미지1에 8단계의 흰색 부분을 녹색(기준 크기 범위 내)으로 칠한 경우를 나타내는 도면이고, 도 9는 사용자에게 경고하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
알약의 색상표현으로 사용자에게 경고하게 된다. 예를 들어 기준크기가 100인 경우 그 크기가 5미만(5%)이면 노이즈로 처리하여 계수에 포함하지 않으며, 그 크기가 5 ~ 50 (50%이하) 이면 계수하되 노랑색으로 표현하여 경고 (도 9의 우측 하단 알약)하게 된다.
또한, 그 크기가 51~150 (51% ~150%) 이면 정상 크기로 보며 녹색으로 표현되고, 크기가 151 (150% 초과) 이상 이면 기준크기로 나눈 몫을 알약 수로 하고 적색으로 표현하여 경고하게 된다. (도 9의 좌상단 알약의 크기가 350 일 때, 기준 크기로 나눈 몫이 3이므로 3개로 계수함)

Claims (6)

  1. 알약 계수 이미지 프로세싱 방법에 있어서,
    (a)설정된 기준값으로 복수개의 알약을 향해 위치한 카메라의 파라미터를 설정하는 단계;
    (b)복수개의 알약이 놓여진 트레이를 향해 상기 카메라가 촬상하고, 촬상된 초기이미지가 별도의 중앙서버에 저장되는 단계;
    (c)상기 중앙서버는 설정된 방식으로 상기 촬상된 이미지의 주변 영역을 절단한 후 이미지1을 저장하는 단계;
    (d)상기 중앙서버는 상기 이미지1에 대해 설정된 밝기(brightness)와 대조(contrast)를 적용하여 이미지2를 저장하는 단계;
    (e)상기 중앙서버는 상기 이미지2를 그레이스케일 이미지로 변환하여 이미지3을 저장하는 단계;
    (f)상기 중앙서버는 상기 이미지3의 노이즈를 제거하기 위해 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 0인 것은 흰색의 픽셀로 상기 이미지3의 영상 중 픽셀값이 1이상 254 이하인 것은 검은색 픽셀로 변환하여 이미지4를 저장하는 단계;
    (g)상기 중앙서버는 상기 이미지4에서 서로 접촉되어 있는 흰색 픽셀로 이루어진 알약 이미지를 분리하기 위해 거리변환(distance transform) 알고리즘을 적용하여 이미지5를 저장하는 단계;
    (h)상기 중앙서버는 상기 이미지5에서 알약 이미지는 흰색으로 배경은 검은색으로 표현되도록 알약의 종류에 따라 기 설정된 임계값을 사용하여 이미지6을 저장하는 단계;
    (i)상기 중앙서버는 OpenCV 프로그램을 이용하여 상기 이미지6에서 흰색 영역에 대한 면적, 중심좌표, 바운드 박스 크기를 포함한 정보를 획득하는 단계; 및
    (j)상기 중앙서버는 설정된 알약 크기(면적)를 이용하여 상기 (i)단계에서 획득한 각 흰색 영역의 크기와 비교하여 설정된 오차 범위 내인 경우 녹색으로 표시하고, 설정된 오차 범위를 초과하는 경우 녹색 이외의 다른 색으로 표시하는 단계;를 포함하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 (a)단계에서의 상기 카메라에 의해 촬상되는 이미지의 파라미터 각각은 이미지 폭(가로)은 640mm, 이미지 높이(세로)는 480mm, 카메라 밝기는 0, 카메라 대조는 100, 카메라 감마는 30, 카메라 색상은 -90, 카메라 채도는 0인 것을 특징으로 하고,
    상기 (d)단계에서의 설정된 밝기는 10이고, 설정된 대조는 60인 것을 특징으로 하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 (c)단계에서의 설정된 방식은, 상기 초기이미지에서 검은색으로 표현된 알약 이미지가 모두 포함되도록 상기 초기이미지를 중심으로 좌상단과 우하단에 각각 폭과 높이를 표현되는 좌표에 의해 구획되는 사각형 이미지로 주변 영역이 절단되고 상기 이미지1이 저장되는 것을 특징으로 하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 (g)단계에서의 거리변환(distance transform) 알고리즘은,
    유클리드 거리(Euclidean distance) 계산식을 이용하여 현재의 픽셀로부터 값이 0(검은색)인 픽셀까지의 최단 거리의 가장 가까운 거리 값을 갖는 행렬을 구하고, 그 거리값은 0~254 사이의 값으로 매핑함으로써 흰색 영역으로 표현되고 그 이미지가 서로 접하는 영역으로 된 겹쳐진 알약 이미지는 검은색으로 표현되는 것을 특징으로 하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 (h)단계에서는,
    기 설정된 임계값에 의해 알약 이미지는 흰색으로, 배경은 검은색으로 표현되고, 겹쳐진 알약 이미지의 분리를 위해 알약의 종류에 따라 기 저장된 축소율에 의해 변환되는 것을 특징으로 하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 (j)단계에서는,
    설정된 오차 범위 내의 하한 미만인 경우 노랑색으로 표시한 뒤, 사용자에게 경고하고, 오차 범위 내의 상한 초과인 경우 알약의 갯수는 해당 면적을 기준면적으로 나눈 몫으로 표시한 뒤 적색으로 표시하여 사용자에게 경고하는 것을 특징으로 하는, 알약 계수 이미지 프로세싱 방법.
KR1020210002593A 2021-01-08 2021-01-08 알약 계수 이미지 프로세싱 방법 KR102576853B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210002593A KR102576853B1 (ko) 2021-01-08 2021-01-08 알약 계수 이미지 프로세싱 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210002593A KR102576853B1 (ko) 2021-01-08 2021-01-08 알약 계수 이미지 프로세싱 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220100302A true KR20220100302A (ko) 2022-07-15
KR102576853B1 KR102576853B1 (ko) 2023-09-08

Family

ID=82401114

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210002593A KR102576853B1 (ko) 2021-01-08 2021-01-08 알약 계수 이미지 프로세싱 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102576853B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116306764A (zh) * 2023-03-22 2023-06-23 北京京瀚禹电子工程技术有限公司 一种基于机器视觉的电子元器件计数系统
CN117132499A (zh) * 2023-09-07 2023-11-28 石家庄开发区天远科技有限公司 用于图像识别的去背景方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060088196A1 (en) * 2004-10-25 2006-04-27 Popovich Joseph Jr Embedded imaging and control system
KR20130042089A (ko) 2011-10-18 2013-04-26 한국과학기술원 효율적 자원할당을 위한 ｂｄｍａ 기반 하이브리드 통신망 시스템 및 그 제공방법
US20150302255A1 (en) * 2012-01-23 2015-10-22 Perceptimed, Inc. Automated Pharmaceutical Pill Identification
US20180260665A1 (en) * 2017-03-07 2018-09-13 Board Of Trustees Of Michigan State University Deep learning system for recognizing pills in images

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060088196A1 (en) * 2004-10-25 2006-04-27 Popovich Joseph Jr Embedded imaging and control system
KR20130042089A (ko) 2011-10-18 2013-04-26 한국과학기술원 효율적 자원할당을 위한 ｂｄｍａ 기반 하이브리드 통신망 시스템 및 그 제공방법
US20150302255A1 (en) * 2012-01-23 2015-10-22 Perceptimed, Inc. Automated Pharmaceutical Pill Identification
US20180260665A1 (en) * 2017-03-07 2018-09-13 Board Of Trustees Of Michigan State University Deep learning system for recognizing pills in images

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Boonyarat Viriyasaksathian, "Automatic counting method using fast radial symmetry transform", 2008 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (2009.02.22-25)* *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116306764A (zh) * 2023-03-22 2023-06-23 北京京瀚禹电子工程技术有限公司 一种基于机器视觉的电子元器件计数系统
CN116306764B (zh) * 2023-03-22 2023-11-14 北京京瀚禹电子工程技术有限公司 一种基于机器视觉的电子元器件计数系统
CN117132499A (zh) * 2023-09-07 2023-11-28 石家庄开发区天远科技有限公司 用于图像识别的去背景方法及装置
CN117132499B (zh) * 2023-09-07 2024-05-14 石家庄开发区天远科技有限公司 用于图像识别的去背景方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102576853B1 (ko) 2023-09-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20160104277A1 (en) Packeted drug inspection device and method
JP6409094B2 (ja) 自動化された医薬品錠剤の識別
US10217012B2 (en) Drug recognition device and method
KR20220100302A (ko) 알약 계수 이미지 프로세싱 방법
JP6742859B2 (ja) 錠剤検知方法、錠剤検知装置および錠剤検知プログラム
US8966863B2 (en) Medicine inspection device, and medicine packaging device
US10726285B2 (en) Medicine audit apparatus, method, and program
EP2932467A1 (en) Pill identification and counterfeit detection method
JP5997120B2 (ja) 薬剤照合装置、薬剤照合システム、及び薬剤照合方法
US10083371B2 (en) Authenticity determination system, feature point registration apparatus and method of controlling operation of same, and matching determination apparatus and method of controlling operation of same
JP2003517335A (ja) 薬事錠剤の認識及び確認システム
CN111432776B (zh) 用于自动药物分配分析的计算机成像预处理
EP3532391A1 (en) System and method for automatic inspection and classification of discrete items
JP2008018230A (ja) 分包薬剤の検薬方法と検薬装置
KR20120019425A (ko) 화상 처리 장치 및 방법, 및 프로그램
TW201407494A (zh) 多重二維條碼讀取方法
US10410337B2 (en) System and method for identifying the presence or absence of transparent pills in blister packer machines using high resolution 3D stereo reconstruction based on color linear cameras
CN111031995A (zh) 药剂检查辅助装置、图像处理装置、图像处理方法以及程序
CN113012783A (zh) 药品复核方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111095262A (zh) 药剂监查装置、图像处理装置、图像处理方法以及程序
JP2004234132A (ja) 粒状物体の検査装置およびその検査方法
Duong et al. Vision inspection system for pharmaceuticals
JP2023551696A (ja) 自動外観検査用の画像拡張技術
CN114388094A (zh) 药物的标识和验证
Suksawatchon et al. Shape Recognition Using Unconstrained Pill Images Based on Deep Convolution Network

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant