医疗检测：自动化系统检测放射性医疗成像产品标签收藏

   在核医学成像应用中，被称为显像剂（或示踪剂）的少量放射性物质被注射到血液中，或者通过吸入、吞咽等方式进入体内比如，在磁共振成像（MRI）系统中，钆可以把肌体中有肿瘤或者发生炎症的部位突显出来    对示踪剂供应商来说，标签检测是一个早期且非常关键的环节，以确保不会向病人使用不合适的药剂。

一家大型放射性医疗成像产品供应商，之前的人工标签检测过程是使用标签走带台（label rewind table）展开标签，操作人员需要盯着每一个标签进行人眼检测，确保标签上的打印信息正确，以便能够识别标签上不同字段的内容，包括校准日期、校准时间、批号、浓度及有效期等信息。

这个过程非常耗时且效率低下，而且容易导致代价高昂的错误    为了寻求一种自动化、可重复的精确标签检测方案，这家放射性医疗成像产品供应商决定与系统集成商Artemis Vision公司展开合作    “能够生产这些示踪剂物质，要满足很多审查和监管程序，”ArtemisVision公司总裁TomBrennan说，“因此，这些取得FDA（美国食品药物管理局）许可的示踪剂生产公司，自然更需要一种高效、可重复的检测方式，而不是用人眼盯着这些标签进行效率低下的检测。

”    在ArtemisVision公司开发的新系统中（见图1），使用了美国Web Techniques公司的标签走带台，以及日本MitsubishiElectric公司的接触式图像传感器线扫相机KD6R309MX。

检测时，操作员只需在人机界面（HMI）上打开标签检测程序，将一卷标签装载到走带台上，并通过一系列位于KD6R309MX CIS线扫相机前面的滚轴将标签绷紧线扫相机提供309.7mm的扫描宽度以及7,296pix的像素阵列；提供CameraLink接口，内置白光LED照明。

图1    图1：为了检测医疗成像产品标签，操作员在人机界面（HMI）上打开一个标签检测程序，并将标签装载到标签走带台上，再通过CIS线扫相机前的滚轴让标签能够绷紧并移动走起来    在启动走带台开始工作后，标签从走带台的一侧旋绕到另一侧，并经过线扫相机进行可视化检测。

线扫相机捕获的图像交由MVTec公司的HALCON机器视觉软件处理，使用光学字符识别（OCR）和光学字符验证（OCV）工具，验证标签上的字段除此之外，运行在TensorFlow开源软件库上的神经网络，用于检测标签上的污迹、裂痕和褶皱。

   整个检测过程是在Neousys Technology公司的Nuvo-5000工业PC上完成的，Nuvo-5000采用了Intel第六代核心CPU和Euresys公司的一个GrablinkFull Camera Link图像采集卡。

TensorFlow的神经网络训练任务（用于检测污迹、裂痕和褶皱）是在NVIDIA公司的图像处理器（GPU）上完成的    Brennan介绍说，为了检测关键的打印条目，最重要的算法是针对标签上一个特殊位置的模式匹配算法，以记录所有其他的检测，以确保在标签上的正确位置进行OCR检测。

如果一个标签顺利通过检测，那么走带台会继续以每秒一个标签的速度运行下去如果检测失败，走带台会自动停止运行，并点亮红色指示灯，将出错位置报送给操作员，并由操作员将未通过检测的标签移除当有标签未通过检测时，操作员会在纸上做出摒弃标示，并重新初始化，然后启动走带台继续检测。

   从该检测系统的硬件选择来看，CIS线扫相机提供了边缘清晰的字符图像，这对执行OCR和OCV任务至关重要    “由于CIS线扫相机使用的是棒状透镜阵列，我们获得了令人难以置信的图像质量，包括非常好的对比度和非常清晰的字符边缘，”Brennan说，“使用一般的的面阵相机和镜头，图像中有些字符的边缘会产生模糊不清的现象。

即使只有少数像素出现模糊不清，也会影响OCR检测，比如，因为字符边缘少数像素的模糊，会很容易把6看成8”    Brennan介绍说，CIS线扫相机提供600dpi的分辨率（1英寸内包含600个像素点）和12英寸的视场，能够检测大约为2或3个打印像素的最小缺陷尺寸。

   标签走带台（见图2）由PLC和MitsubishiElectric变频器、Datalogic公司增量旋转解码器驱动运行。

图2    图2：走带台组件包括CIS线扫相机、用于走带台和检测的HMI、光源以及用于控制检测和走带台的控制单元    在系统设计过程中，还出现了另一个涉及引导和牵引标签的问题“之前的手动检测过程并不需要这样的引导和牵引机制，因为人眼检测的速度较慢，操作员手动牵引标签就可以了。

”Brennan说，“但是自动化系统则有所不同，因此检测速度快，所以需要一个引导和牵引机制，使标签能够在检测过程中自动行进，从而实现自动检测”

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。