样本架采血管条码视觉识别方法技术

本发明专利技术公开了一种样本架采血管条码视觉识别方法，1、采集条码原始图像信息；2、对原始图像信息进行灰度化处理；3、对灰度化处理后的图像进行二值化处理；4、对二值化图像进行条码信息识别，识别成功时，输出该条码信息；识别失败时，截取步骤1中原始图像的ROI区域进行灰度化处理；5、对灰度化ROI图像进行二值化处理；6、对二值化ROI图像进行霍夫变换检测其中的所有直线，对每一条直线去干扰过滤处理，得到待识别条码直线，对待识别条码直线求出平均的倾斜角度C；7、对步骤1的原始图像旋转（−0.75×C）度，生成修正条码图像。本发明专利技术解决了采血管倾斜条码的识别问题，提高了倾斜条码识别的成功率。

Visual Recognition Method of Bar Code for Sample Frame Sampling

【技术实现步骤摘要】
样本架采血管条码视觉识别方法
本专利技术涉及条码视觉识别方法，尤其是涉及样本架采血管条码视觉识别方法。
技术介绍
体外诊断实验中，存放样本的采血管是圆柱体透明管，条码竖直贴在透明管外表面。当采血管放入样本架内后，样本架孔位可视面存在遮挡现象。由于体外诊断实验流程全自动化，因此在诊断实验过程中采血管和条码识别都是不可旋转、移动的。目前对条码常见的扫描方式为点对平面或者平面对平面的方式，即条码扫描终端设备正对着条码去识别。但是，当条码倾斜时，条码识别难度随之增大，且样本架孔位可视面更窄，进一步增大了采血管条码的识别难度。当条码倾斜角度较大时，就会导致识读失败，进而造成体外诊断实验失败，浪费样本和试剂。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种样本架采血管条码视觉识别方法。为实现上述目的，本专利技术采取下述技术方案：本专利技术所述的样本架采血管条码视觉识别方法，包括下述步骤：步骤1、当待识别条码进入预定位后，通过摄像头拍照采集该条码原始图像信息；步骤2、对所述原始图像信息进行灰度化处理；步骤3、对灰度化处理后的图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像；步骤4、对所述二值化图像进行条码信息识别，当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，截取步骤1中得到的原始图像的ROI区域，对包含条码的所述ROI区域进行灰度化处理，得到灰度化ROI图像；步骤5、对得到的所述灰度化ROI图像进行自适应二值化处理，得到二值化ROI图像；步骤6、对得到的所述二值化ROI图像进行霍夫变换检测其中的所有直线，对检测得到的每一条所述直线进行去干扰过滤处理，得到剩余的属于待识别条码直线，对剩余的所述待识别条码直线求出平均的倾斜角度C；步骤7、对步骤1得到的原始图像旋转（−0.75×C）度，生成新的修正条码图像；步骤8、对所述的修正条码图像进行灰度化处理、自适应二值化处理，得到二值化图像；当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，输出该条码信息为无效信息，并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别。步骤6中，对检测得到的每一条所述直线进行去干扰过滤处理的方法为：将水平倾斜角度≥±45º或长度≤20个像素点的直线作为干扰直线过滤掉。本专利技术优点在于解决采血管倾斜条码的识别，通过对倾斜条码旋转回正再识别，提高了倾斜条码识别的成功率。本专利技术使用图像处理算法，检测条码直线，得到倾斜条码的倾斜角度，然后反旋转回正，原理简单易实现，不需要物理调整条码或物理调整摄像头的角度和位置，达到正面识别条码目的。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是实施例步骤1中摄像头拍照采集的采血管条码原始图像照片。图3是实施例步骤6中得到属于待识别条码直线的图像照片。图4是实施例步骤7中采血管条码原始图像的修正条码图像照片。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述实施例。本专利技术所述的样本架采血管条码视觉识别方法，首先将体外诊断实验中的摄像头与体外诊断的控制计算机连接，然后如图1-4所示，按照下述步骤进行：步骤1、当待识别条码进入预定位后，控制计算机发出指令控制摄像头拍照采集该条码原始图像信息，如图2所示；步骤2、控制计算机获取摄像头采集的该条码原始图像信息并对原始图像信息进行灰度化处理；步骤3、控制计算机对灰度化处理后的图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像；步骤4、控制计算机对二值化图像进行条码信息识别，当识别成功时，输出该条码信息给上位机已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，控制计算机截取步骤1中得到的原始图像的ROI区域，对包含条码的所述ROI区域进行灰度化处理，得到灰度化ROI图像；步骤5、控制计算机对得到的所述灰度化ROI图像进行自适应二值化处理，得到二值化ROI图像；步骤6、控制计算机对得到的所述二值化ROI图像进行霍夫变换检测其中的所有直线，对检测得到的每一条所述直线进行去干扰过滤处理，得到剩余的属于待识别条码直线，如图3所示；然后对剩余的所述待识别条码直线求出平均的倾斜角度C；去干扰过滤处理方法为：将水平倾斜角度≥±45º或长度≤20个像素点的直线作为干扰直线过滤掉；步骤7、对步骤1得到的原始图像旋转（−0.75×C）度，生成新的修正条码图像，如图4所示；步骤8、对所述的修正条码图像进行灰度化处理、自适应二值化处理，得到二值化图像；当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，输出该条码信息为无效信息，并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别。本专利技术每个采血管条码图像都保存在上位机中，便于医生后续进行复核工作，或用于其他用途及功能扩展。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种样本架采血管条码视觉识别方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤1、当待识别条码进入预定位后，通过摄像头拍照采集该条码原始图像信息；步骤2、对所述原始图像信息进行灰度化处理；步骤3、对灰度化处理后的图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像；步骤4、对所述二值化图像进行条码信息识别，当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，截取步骤1中得到的原始图像的ROI区域，对包含条码的所述ROI区域进行灰度化处理，得到灰度化ROI图像；步骤5、对得到的所述灰度化ROI图像进行自适应二值化处理，得到二值化ROI图像；步骤6、对得到的所述二值化ROI图像进行霍夫变换检测其中的所有直线，对检测得到的每一条所述直线进行去干扰过滤处理，得到剩余的属于待识别条码直线，对剩余的所述待识别条码直线求出平均的倾斜角度C；步骤7、对步骤1得到的原始图像旋转（−0.75×C）度，生成新的修正条码图像；步骤8、对所述的修正条码图像进行灰度化处理、自适应二值化处理，得到二值化图像；当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，输出该条码信息为无效信息，并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别。...

【技术特征摘要】
1.一种样本架采血管条码视觉识别方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤1、当待识别条码进入预定位后，通过摄像头拍照采集该条码原始图像信息；步骤2、对所述原始图像信息进行灰度化处理；步骤3、对灰度化处理后的图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像；步骤4、对所述二值化图像进行条码信息识别，当识别成功时，输出该条码信息并给控制器发送已完成识别指令，准备下一个待识别条码的识别；当识别失败时，截取步骤1中得到的原始图像的ROI区域，对包含条码的所述ROI区域进行灰度化处理，得到灰度化ROI图像；步骤5、对得到的所述灰度化ROI图像进行自适应二值化处理，得到二值化ROI图像；步骤6、对得到的所述二值化ROI图像进行霍夫变换检测其中的所有直线，对检测得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，侯剑平，童佳楠，赵万里，刘聪，
申请(专利权)人：安图实验仪器郑州有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41