JP6919139B2 - 複数の側面図から試料容器を識別するように構成された方法および装置 - Google Patents
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Description
本出願は、参照することにより本書に含まれる米国仮特許出願第62/288,366、2016年1月28日提出の名称「複数の側面図より試料容器を識別するように構成された方法および装置」に対する優先権を主張する。
102 試料容器
104 ラック
105 ローディングエリア
106、108、110 分析器
121 トラック
122 キャリア
122H 把持部
124 ロボット
125 遠心分離機
130 品質チェックモジュール
132 遠隔ステーション
143 コンピュータ
147 研究室情報システム
212 試料
212T 管
212A 空気
212SP 血清または血漿部分
212SB 沈降血液部分
214 蓋
215 識別情報
218 ラベル
440A〜440C カメラ
444D、444E、444F 光源
Claims (22)
- 試料容器の特徴を決定する方法であって、
試料容器を供給し、
異なる露光時間および異なる公称波長を有する異なるスペクトルで前記試料容器の少なくとも一部の複数の画像を撮像し、
スペクトル毎の異なる露光時間の前記画像から最適に露光された画素を選択し、
スペクトル毎に最適露光画像データを生成し、
スペクトル毎の前記最適露光画像データ中の前記最適に露光されたそれぞれの画素を、分類モデルに基づいて、前記試料容器の少なくとも1つの特定のクラスに分類し、
前記少なくとも1つの特定のクラスに分類されたすべての画素を、クラス毎に収集し、
収集されたすべての画素から構成される形状および/または領域を、クラス毎に識別する、
ことを含む方法。 - 前記少なくとも1つの特定のクラスが管であり、識別された形状および/または領域をコンピュータのメモリ内に格納されたデータベースと照合することによって、前記試料容器の幅、高さ、または幅および高さが識別される、請求項1に記載の方法。
- 識別された前記試料容器の幅、高さ、または幅および高さをコンピュータのメモリ内に格納されたデータベースと照合することによって、前記試料容器の内側幅が決定される、請求項2に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの特定のクラスが蓋であり、識別された形状および/または領域をコンピュータのメモリ内に格納されたデータベースと照合することによって、前記試料容器の蓋の種類が識別される、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの特定のクラスが前記試料容器のラベルである請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの特定のクラスが前記試料容器を保持および固定するためのキャリアの把持部である請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記試料容器の前記画像撮像は、複数の異なる視点から複数の画像を撮ることを含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記異なる視点の数は3以上である請求項7に記載の方法。
- 前記分類モデルは複数の学習セットから生成されたマルチクラス分類器に基づく請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。
- 前記マルチクラス分類器はサポートベクトルマシンを含む請求項9に記載の方法。
- スペクトル毎の前記最適露光画像データ中の前記最適に露光された画素毎に統計データとして平均および/または共分散行列が生成され、前記統計データが前記マルチクラス分類器へ供給され、前記統計データが前記マルチクラス分類器によって運用される請求項9又は10に記載の方法。
- 試料容器の特徴を決定するように構成された品質チェックモジュールであって、
前記試料容器を受け付けるように構成された撮像位置周囲の複数の視点に配置された複数のカメラであって、前記複数のカメラのそれぞれは前記複数の視点から異なる露光時間および異なる公称波長を有する異なるスペクトルで前記試料容器の少なくとも一部の複数の画像を撮像するように構成された複数のカメラと、
前記複数のカメラに接続されたコンピュータであって、
前記異なるスペクトルのそれぞれにおける前記異なる露光時間の前記画像から最適に露光された画素を選択し、
スペクトルおよび視点毎に最適露光画像データを生成し、
スペクトルおよび視点毎の前記最適露光画像データ中の前記最適に露光されたそれぞれの画素を、分類モデルに基づいて、前記試料容器の少なくとも1つの特定のクラスに分類し、
前記少なくとも1つの特定のクラスに分類されたすべての画素を、クラス毎に収集し、
収集されたすべての画素から構成される形状および/または領域を、クラス毎に識別する、
ように構成され動作可能なコンピュータと、
を有する品質チェックモジュール。 - 前記撮像位置を囲むハウジングを有する請求項12に記載の品質チェックモジュール。
- 前記撮像位置を囲む後方照明を有する請求項12または13に記載の品質チェックモジュール。
- 前記撮像位置を囲む前面照明を有する請求項12乃至14のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 前記撮像位置はトラック上にあり、前記試料容器は前記トラック上を移動可能なキャリアの受容器で受けられるように構成された請求項12乃至15のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 前記試料容器の蓋の種類を識別するように動作可能な請求項12乃至16のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 前記試料容器のラベルを識別するように動作可能な請求項12乃至17のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 前記最適に露光された画素の前記分類は複数の学習セットから生成されたマルチクラス分類器に基づく請求項12乃至18のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 前記マルチクラス分類器はサポートベクトルマシンを含む請求項19に記載の品質チェックモジュール。
- 前記クラスが管であり、コンピュータのメモリ内に格納されたデータベースと照合することによって、前記試料容器の幅および高さを識別し、前記幅および高さに基づいて、コンピュータのメモリ内に格納された別のデータベースと照合することによって、前記試料容器の内側幅を決定するように動作可能な請求項12乃至20のいずれか1項に記載の品質チェックモジュール。
- 試料試験装置であって、
トラックと、
前記トラック上を移動可能な試料キャリアであって、前記試料キャリアは試料容器を運ぶように構成された試料キャリアと、
試料容器の特徴を決定するように構成され、前記トラック上に配置された品質チェックモジュールであって、
前記試料容器を受け付けるように構成された撮像位置周囲の複数の視点に配置された複数のカメラであって、前記複数のカメラのそれぞれは前記複数の視点から異なる露光時間および異なる公称波長を有する異なるスペクトルで前記試料容器の少なくとも一部の複数の画像を撮像するように構成された複数のカメラと、
前記複数のカメラに接続されたコンピュータであって、
前記異なるスペクトルのそれぞれにおける前記異なる露光時間の前記画像から最適に露光された画素を選択し、
スペクトルおよび視点毎に最適露光画像データを生成し、
スペクトルおよび視点毎の前記最適露光画像データ中の前記最適に露光されたそれぞれの画素を、分類モデルに基づいて、前記試料容器の少なくとも1つの特定のクラスに分類し、
前記少なくとも1つの特定のクラスに分類されたすべての画素を、クラス毎に収集し、
収集されたすべての画素から構成される形状および/または領域を、クラス毎に識別する、
ように構成され動作可能なコンピュータと、
を有する品質チェックモジュールと、
を有する試料試験装置。
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