Détection d'étiquette de code à barres dans des images de tube d'échantillon en vue latérale pour automatisation de laboratoire

Barcode tag detection in side view sample tube images for laboratory automation

Abstract

Barcode tag conditions on sample tubes are detected utilizing side view images of sample tubes for streamlining handling in clinical laboratory automation systems. The condition of the tags may be classified into classes, each divided into a list of additional subcategories that cover individual characteristics of the tag quality. According to an embodiment, a tube characterization station (TCS) is utilized to obtain the side view images. The TCS enables the simultaneous or near-simultaneous collection of three images for each tube, resulting in a 360 degree side view for each tube. The method is based on a supervised scene understanding concept, resulting in an explanation of each pixel into its semantic meaning. Two parallel low-level cues for condition recognition, in combination with a tube model extraction cue, may be utilized. The semantic scene information is then integrated into a mid-level representation for final decision making into one of the condition classes.
L'invention concerne la détection de conditions d'étiquette de code à barres sur des tubes d'échantillon à l'aide d'images de tubes d'échantillon en vue latérale pour rationaliser une manipulation dans des systèmes d'automatisation de laboratoire clinique. Les étiquettes peuvent être classées en classes, divisées chacune en une liste de sous-catégories supplémentaires qui recouvrent des caractéristiques individuelles de qualité d'étiquette . Selon un mode de réalisation, un poste de caractérisation de tube (TCS) est utilisé pour obtenir des images en vue latérale . La TCS permet de récupérer simultanément ou quasi-simultanémant trois images pour chaque tube, ce qui permet d'obtenir une vue latérale de 360 degrés pour chaque tube. Le procédé est basé sur un concept de compréhension de scène surveillée, ce qui permet d'obtenir une explication de chaque pixel dans sa signification sémantique. Deux repères parallèles de bas niveau pour la reconnaissance de condition, combinés à un repère de tube de modèle d'extraction, peuvent être utilisés. Les informations de scènes sémantiques peuvent ensuite être intégrées dans une représentation à mi-niveau pour prendre une décision finale dans l'une des classes de condition.

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Patent Citations (5)

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