[发明专利]自动化药物药丸识别

权利要求书

1.一种用于识别药物组合物的计算机实现方法，所述方法包括：

访问所述药物组合物的图像集合，所述图像集合包括：

来自第一角度的所述药物组合物的第一图像；以及

来自第二角度的所述药物组合物的第二图像；

从所述药物组合物的所述图像集合中提取特征，所述特征包括相对于从所述药物组合物的所述图像的点的径向距离的所述药物组合物的表面特征的旋转独立度量；

生成与所述药物组合物的每个图像相关联的特征向量，所述特征向量包括针对该图像提取的所述特征以及从所述图像集合中的另一个图像附加的一个或多个特征；

将至少一个分类器应用于每一个所述特征向量以确定与每个图像相关联的至少一个分类；以及

通过累计每个图像的所述至少一个分类来确定药丸识别。

2.如权利要求1所述的计算机实现方法，还包括：

接收指定所需药丸类型的药丸验证请求；

确定所述药丸识别是否与所需药丸类型匹配；以及

报告所述药丸识别是否与所需药丸类型匹配的确定。

3.如权利要求2所述的计算机实现方法，所述方法还包括响应于所述药丸识别与所需药丸类型匹配而将所述药物组合物引向接受仓，并响应于匹配失败将所述药物组合物引向拒绝仓。

4.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所提取的特征还包括颜色、形状、大小和表面特征。

5.如权利要求4所述的计算机实现方法，其中，每个图像的特征提取包括执行以下步骤：

识别所述图像的药丸轮廓；

将腐蚀滤波器应用于所述图像的所述药丸轮廓；

在应用所述腐蚀滤波器之后将所述药丸轮廓复制到所述图像的外部；以及

在复制所述药丸轮廓之后将各向异性滤波器应用于所述图像。

6.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，通过执行以下步骤来确定每个图像的表面特征的旋转独立度量：

将所述图像转换为极坐标图像；

对所述极坐标图像进行子采样；以及

从子采样的极坐标图像中提取表面特征的所述旋转独立度量。

7.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，与所述药物组合物的每个图像相关联的所述特征向量包括从另一个图像中提取的形状、颜色和大小相关的特征中的至少一个。

8.如权利要求7所述的计算机实现方法，其中，在将归类的特征添加到所述特征向量中之前，将从其他图像中提取的特征与来自所述药物组合物的图像的特征一起归类。

9.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述至少一个分类器包括一组分层分类器，所述分层分类器包括至少一个顶层分类器和至少一个底层分类器。

10.如权利要求9所述的计算机实现方法，其中，所述特征向量包括颜色特征并且所述顶层分类器基于所述特征向量中的所述颜色特征来执行分类。

11.如权利要求9所述的计算机实现方法，其中，所述特征向量包括大小和形状特征，并且所述一组分层分类器还包括基于所述特征向量中的所述大小和形状特征来执行分类的至少一个中间分类器。

12.如权利要求9所述的计算机实现方法，其中，所述至少一个底层分类器基于旋转独立表面特征来执行分类。

13.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，通过累计每个图像的所述至少一个分类确定所述药丸识别包括基于各个分类的信任度来确定每个图像分类的加权。

14.如权利要求1所述的计算机实现方法，其中，与每个图像相关联的所述特征向量包括表面复杂性特征，并且其中，通过累计每个图像的所述至少一个分类确定所述药丸识别包括基于与所述图像相关联的所述特征向量的相对表面复杂性特征来对每个图像的所述至少一个分类进行加权。