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龙图腾网获悉江西医至初医学病理诊断管理有限公司申请的专利一种试剂瓶的识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119850931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510316464.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种试剂瓶的识别方法及系统是由汤宏群;张芸;丁健;刘捷发;廖威;邓宇设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种试剂瓶的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种试剂瓶的识别方法及系统，方法包括：获取试剂瓶的表面图像，对表面图像进行增晰处理，以获取增强图像；对增强图像进行二值化分割，并获取灰度图像，通过边缘检测确定标签区域；对标签区域进行倾斜校正；并将标签区域映射至标准区域，以获取标准标签图像，于标准标签图像内进行文字检测，以获取标签文字信息，基于标签文字信息完成试剂瓶的识别。在标签区域与标准区域相平行的前提下，通过三个映射关系，推导出标准区域的全部像素点至标准区域的映射关系，进而将呈弧面延展的标签进行展平处理，规避了标签畸变带来的信息的获取误差，提升了对试剂瓶的识别的精确性。

本发明授权一种试剂瓶的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种试剂瓶的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 当试剂瓶的标签面正对CCD相机时，获取所述试剂瓶的表面图像，对所述表面图像进行增晰处理，以获取增强图像； 自适应获取所述增强图像的分割阈值，以对所述增强图像进行二值化分割，并获取灰度图像，于所述灰度图像内进行边缘检测，以于所述灰度图像中确定标签区域，基于所述标签区域判断标签是否被完全拍摄； 若标签被完全拍摄，则获取所述标签区域的左上角点坐标及左下角点坐标，基于所述左上角点坐标及所述左下角点坐标对所述标签区域进行倾斜校正； 获取所述标签区域的左上角点与右上角点之间的中心点，并获取标准区域的标准左上角点与标准右上角点之间的标准中心点，将所述中心点映射至所述标准中心点，以获取第一映射矩阵，将所述左上角点映射至所述标准左上角点，以获取第二映射矩阵，将所述右上角点映射至所述标准右上角点，以获取第三映射矩阵； 基于所述第一映射矩阵、所述第二映射矩阵及所述第三映射矩阵将所述标签区域映射至所述标准区域，以获取标准标签图像，于所述标准标签图像内进行文字检测，以获取标签文字信息，基于所述标签文字信息完成试剂瓶的识别； 所述于所述标准标签图像内进行文字检测的步骤包括： 设置训练图像，所述训练图像内包括训练文字，获取与所述训练文字对应的目标文字特征，构建初始文字识别模型，将所述训练图像作为所述初始文字识别模型的输入值，以于所述初始文字识别模型中获取训练文字特征，将所述训练文字特征与预设词库进行比对，以自所述预设词库中选取若干个基准文字聚类，若干个所述基准文字聚类组合为原始样本聚类； 获取所述训练文字特征与若干个所述基准文字聚类之间的距离，以自若干个所述基准文字聚类中选取若干个比对聚类，将若干个所述比对聚类组合为负样本聚类； 基于所述训练文字特征及所述基准文字聚类构建第一损失函数，基于所述训练文字特征、所述目标文字特征及所述负样本聚类构建第二损失函数，并基于所述训练文字特征、所述目标文字特征及所述原始样本聚类构建第三损失函数； 通过所述第一损失函数、所述第二损失函数及所述第三损失函数构建总损失函数，基于所述总损失函数训练所述初始文字识别模型，以获取最终文字识别模型； 将所述标准标签图像作为所述最终文字识别模型的输入值，以完成文字检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西医至初医学病理诊断管理有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区九龙大道5335号虚拟现实科创城F01-6#办公楼5层501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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