[发明专利]高吞吐量透明物品的分类方法和系统

权利要求书

1.一种用于物品的分类的方法，

其中，所述物品各自具有至少一个透明物品壁，所述透明物品壁在例如550nm至700nm的可见光波长范围中在至少150nm宽度的波长范围内具有至少40％的最小透射率，所述透明物品壁围成至少一个物品容积，

所述方法包括以下步骤：

-捕获物品的至少第一数字图像；

-检查所述数字图像中所述物品壁上或所述物品壁中的对象；

-确定至少一个对象参数；

-使用第一分类模型执行第一分类步骤，其中，所述模型基于从所述至少一个所捕获图像中确定的一个或多个对象参数将所述对象归类进至少两个缺陷类中的至少一个，其中，所述缺陷类至少包括第一缺陷类和第二缺陷类；

-使用第二分类模型的集合执行第二分类步骤，以根据多种缺陷类型对对象进行分类，其中，所述第二分类模型的集合包括至少两个分类模型；

-将分类的对象的至少一个对象参数与预定的取决于缺陷类型的阈值进行比较；

-根据所述比较将所述物品分类为有缺陷或无缺陷；以及

-将有缺陷的物品与无缺陷的物品分开，

其中物流包括每分钟至少30件物品，其中所述物流中至少95％的物品被分类，并且其中至少所述第一分类模型是确定性模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法包括捕获至少第二数字图像，其中第一图像和第二图像在物品位置、物品定向、捕获角度和光强度中的至少一个方面不同。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中检查所述数字图像包括：

-确定一个或多个对象的位置；和/或

-确定与所述对象有关的一个或多个对象参数，包括对象尺寸、表面积、长度、宽度、高度、深度、颜色、颜色分布、圆周、亮度、亮度分布或其组合。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述第二分类模型的集合内的至少一个分类模型特定于第一缺陷类型，并且至少一个分类模型特定于第二缺陷类型。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中捕获所述图像包括：

-存储与捕获的图像有关的元信息；

优选地，其中所述元信息选自由物品位置、物品定向、捕获角度、光强度、摄像机信息、光圈、物品移动速度、物品旋转速度、物品类型及其组合组成的组群。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述物品容积不包含任何液体和/或固体材料。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述第二分类模型的集合中的至少一个并且优选地所有分类模型是确定性模型。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述第一分类模型和/或所述第二分类模型的集合中的一个或多个模型是机器学习模型；

优选地，其中所述第一分类模型和/或所述第二分类模型的集合中的一个或多个模型是选自辅助向量机(SVM)、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、(浅)神经网络及其组合的机器学习模型。

9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述缺陷类包括与材料有关的缺陷和与材料无关的缺陷。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述物流包括每分钟至少50个物品。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述物品是诸如药品容器等的容器，包括注射器、小瓶、药筒、安瓿和瓶。

12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中在所述方法的生产性使用期间，所述第一分类模型和/或所述第二分类模型的集合中的一个或多个模型保持不变。