视觉系统在体外诊断和实验室自动化中的应用

从简单的诊断测试到复杂的DNA分析，机器视觉正在帮助提高效率和吞吐量。在视觉系统和实验室自动化的帮助下，医疗保健行业正在减少潜在的错误，并更准确地检测感染、诊断医疗状况和监测药物治疗。视觉系统改进了体外诊断(IVD)实验室流程。

条形码阅读

实验室必须跟踪每一个样本，并确保所订购的检测与正确的患者相关联。随着实验室提高吞吐量，这一过程至关重要。为了满足需求，实验室需要更高的条码读取率。随着实验室向2D编码过渡，他们需要快速、可靠、易于使用的解决方案。

机器视觉系统改进了条形码读取方法。该系统还跟踪样品管和小瓶。在捕捉小瓶的图像后，机器视觉算法在图像上寻找特定的区域来找到条形码。多亏了机器学习，该系统甚至可以读取用其他方法无法扫描的低质量条形码。

小瓶检测和比对

IVD系统使用机械臂完成越来越多的任务。随着样本越来越小，需要更精确的手臂控制。机器视觉有助于精确导航机器人到小瓶，以加快过程，并确保不发生破损。机器视觉帮助识别每个位置的小瓶是什么，机器人手臂要拿起。

样品质量

血液测试分析仪必须有准确的准备样本和测试设置。血液样本根据不同的指标进行排名，如血红蛋白和胆红素。这些指标可以根据样品在机架上的加载和方向而变化。在高度自动化的实验室中，血液分离标签对工作流程至关重要。

基于深度学习的机器视觉可以分析离心的血液，并确定它是否被有效分离成不同的阶段。然后它可以对样本进行分类处理。在分类的基础上，将通过和不通过的样本进行分离。

液位和样品体积

在IVD实验室系统中，知道液体的体积是很重要的，以确定系统是否正确运行，并确保结果是可接受的质量。机器视觉系统可以在测量非常小的量时找到小瓶中的半月板。他们还可以测量通过离心机的血液分离阶段的水平。这证实了有足够的样品进行检测，并降低了污染的可能性。

额外的应用程序

一些附加的机器视觉系统应用包括:

• 盖检测。机器视觉识别样本和要在每个样本上运行的正确测试。检查瓶盖有助于避免移液管破损。机器视觉可以发现瓶盖和小瓶是否匹配，瓶盖是否安装正确。
• 颜色检测。机器视觉测量化学分析的颜色可靠性。
• 形状检测和细胞计数。机器视觉准确地识别细胞数量和形状。它可以被训练来计数斑点，药片，瓶盖，甚至是缺少的物品。

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