(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210504164.2 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 厦门健康工程与创新研究院 地址 361000 福建省厦门市海沧区后祥路 71号厦门生物医药产业协同创新创业 中心23号楼第8层0 3单元 (72)发明人 石岩　白佳委　陈伟川　陈斌　 汪大明　 (74)专利代理 机构 厦门仕诚联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 35227 专利代理师 陈蓓蓓 (51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/34(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种试剂的自动识别方法、 装置、 设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明提供了一种试剂的自动识别方法、 装 置、 设备及可读存储介质， 涉及自动识别技术领 域， 包括采集孔位板上至少两个待检测试管的 图 像； 对所述待检测试管的图像进行预处理,得到 所述图像的轮廓； 提取所有所述图像轮廓中的圆 点并汇集为圆点数据集合； 利用支持向量机算 法,对所述圆点数据集合进行分类,得到分类结 果。 本发明的有益效果为采用机器学习的方法自 动识别试剂的颜色变化来实现实验结果的自动 识别， 机器学习的方法使 得算法可以适配各种光 线情况， 各种复杂的环境， 对于实验室常用的各 种颜色染料都能够进行适配， 并且能够达到很高 的识别准确率。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115019155 A 2022.09.06 CN 115019155 A 1.一种试剂的自动识别方法， 其特 征在于， 包括： 采集孔位板上至少两个待检测试 管的图像； 对所述待检测试 管的图像进行 预处理,得到所述图像的轮廓； 提取所有所述图像 轮廓中的圆点并汇集 为圆点数据集 合； 利用支持向量机算法,对所述圆点数据集 合进行分类,得到分类结果。 2.根据权利要求1所述的试剂的自动识别方法， 其特征在于,所述对所述待检测试管的 图像进行 预处理,得到所述图像的轮廓， 其中包括： 获取第一信息， 所述第一信息包括对所述待检测试管的图像进行灰度化处理， 得到处 理后的灰度图像； 获取第二信息， 所述第二信息包括对所述第一信息进行二值化处理， 得到处理后的二 值化图像； 对所述第二信息进行开 运算处理， 其中， 开 运算处理为先腐蚀后膨胀， 得到第一图像； 对所述第一图像的轮廓进行提取， 得到所述第一图像中所有圆点的轮廓； 获取第三信息， 所述第 三信息包括获得每个所述 圆点的轮廓的最大外切圆和每个所述 圆点的最大外切圆的半径； 根据所述第三信息， 求得 所有所述圆点的最大外切圆的半径的平均值。 3.根据权利要求2所述的试剂的自动识别方法， 其特征在于,所述提取所有所述图像轮 廓中的圆点并汇集 为圆点数据集 合， 之后包括： 根据所述第 三信息和所述圆点的信 息， 求解所述最大外切圆的外切 矩形的四个点的坐 标值； 根据四个点的所述坐标值的信息， 对待检测试管的所述图像进行裁剪， 得到裁剪后的 图像； 获取放置不同颜色试剂的文件夹的具体位置信息； 将裁剪后的所述图像与所述文件夹的具体位置进行对应。 4.根据权利要求1所述的试剂的自动识别方法， 其特征在于,所述利用支持向量机算 法,对所述圆点数据集 合进行分类,得到分类结果， 其中包括： 构建三个SVM分类 器； 将所述SVM分类 器进行训练， 得到训练好的所述SVM分类 器； 根据支持向量机算法， 将待测试 数据输入至所述SVM分类 器中， 得到三个分类结果； 对三个所述分类结果进行保存， 并退 出识别模式。 5.一种试剂的自动识别装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块： 用于采集 孔位板上至少两个待检测试 管的图像； 预处理模块： 用于对所述待检测试 管的图像进行 预处理,得到所述图像的轮廓； 提取模块： 用于提取 所有所述图像 轮廓中的圆点并汇集 为圆点数据集 合； 分类模块： 用于利用支持向量机算法,对所述圆点数据集 合进行分类,得到分类结果。 6.根据权利要求5所述的试剂的自动识别装置， 其特征在于， 所述预处理模块， 其中包 括： 第一获取单元： 用于获取第一信息， 所述第一信息包括对所述待检测试管的图像进行 灰度化处 理， 得到处 理后的灰度图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115019155 A 2第二获取单元： 用于获取第二信息， 所述第二信息包括对所述第一信息进行二值化处 理， 得到处 理后的二 值化图像； 处理单元： 用于对所述第二信息进行开运算处理， 其中， 开运算处理为先腐蚀后膨胀， 得到第一图像； 提取单元： 用于对所述第一图像的轮廓进行提取， 得到所述第一图像中所有圆点的轮 廓； 第三获取单元： 用于获取第三信息， 所述第三信息包括获得每个所述圆点的轮廓的最 大外切圆和每 个所述圆点的最大外切圆的半径； 求取单元： 用于根据所述第三信息， 求得 所有所述圆点的最大外切圆的半径的平均值。 7.根据权利要求6所述的试剂的自动识别装置， 其特 征在于， 所述 提取模块， 之后包括： 求解单元： 用于根据所述第三信息和所述圆点的信息， 求解所述最大外切圆的外切矩 形的四个点的坐标值； 裁剪单元： 用于根据四个点的所述坐标值的信 息， 对待检测试管的所述图像进行裁剪， 得到裁剪后的图像； 第四获取 单元： 用于获取放置不同颜色试剂的文件夹的具体位置信息； 对应单元： 用于将裁 剪后的所述图像与所述文件夹的具体位置进行对应。 8.根据权利要求5所述的试剂的自动识别装置， 其特 征在于， 所述分类模块， 其中包括： 构建单元： 用于构建三个SVM分类 器； 获得单元： 用于将所述SVM分类 器进行训练， 得到训练好的所述SVM分类 器； 输入单元： 用于根据支持向量机算法， 将待测试数据输入至所述SVM分类器中， 得到三 个分类结果； 保存单元： 用于对三个所述分类结果进行保存， 并退 出识别模式。 9.一种试剂的自动识别设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述试剂的自动识别 方法的步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于： 所述可读存储介质上存储有计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述试剂的自动识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115019155 A 3