藥品分發裝置及方法與流程

本發明實施例涉及醫療服務技術領域，尤其涉及一種藥品分發裝置及方法。

背景技術：

社會老齡化日益嚴重。家中的老人很多處于獨自生活狀態，老人多有疾病需要每天服用藥物。但是現在慢性病或老年病增多，每天所需服用的藥物繁雜，即便是每日每頓服用的藥物都會不同。獨自生活的老人有時無法應對這樣的服藥過程。有些藥物如果服用錯誤，多服少服，都會照成醫療事故。

而且現在大城市人口劇增，醫院的負擔越來越重，需要一種能對藥物進行自動分發的設備來醫護人員的負擔。

原有的藥物分發大多人工操作，醫護人員或病人根據處方，從藥盒中取出對應數量的藥片放置在藥盒中，人工比對，在對應的時間段內，服食對應藥盒中的藥物。這樣的做法，由于全部過程都是人為操作，容易因為注意力不集中等人為因素，造成藥品分發過程中的各種錯誤。

技術實現要素：

針對上述技術問題，本發明實施例提供了一種藥品分發裝置及方法，以降低藥品分發過程中的人為錯誤。

一方面，本發明實施例提供了一種藥品分發裝置，所述裝置包括：

盒體；

攝像頭，設置在所述盒體上，用于采集被分發藥品的圖像；

處理器，與所述攝像頭連接，用于通過對所述圖像的分析，識別所述被分發藥品的種類以及數量是否正確；

分發驅動器，與所述處理器連接，用于當所述被分發藥品的種類及數量正確時，對所述被分發藥品進行分發。

另一方面，本發明實施例還提供了一種藥品分發方法，所述方法包括：

采集被分發藥品的圖像；

根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確；

根據對所述被分發藥品的種類及數量的識別結果，確定是否對所述被分發藥品進行分發。

本發明實施例提供的藥品分發裝置及方法，通過圖像采集、圖像分析，準確的識別出被分發藥品的種類、數量，并根據藥品的種類、數量進行分發，大大降低了藥品分發過程中的人為錯誤。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發明的其它特征、目的和優點將會變得更明顯：

圖1是本發明第一實施例提供的藥品分發裝置的內部電路結構圖；

圖2是本發明第二實施例提供的藥品分發方法的流程圖；

圖3是本發明第三實施例提供的藥品分發方法中識別操作的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部結構。

第一實施例

本實施例提供了藥品分發裝置的一種技術方案。在該技術方案中，藥品分發裝置包括：盒體、攝像頭11、處理器12、分發驅動器13、稱重器14、計時芯片15、寄存芯片16、通訊芯片17。

盒體(圖中未示出)是藥品分發裝置的外殼體。盒體通常采用硬質材料制造，有保護其內部設置的各個組件免受外力損壞的作用。在盒體內部設置有藥品分發裝置的各種組件。通過盒體內的各個組件之間的相互配合，能夠完成對藥品的種類識別、數量識別、藥品稱重，到藥品的最終分發的全部工序。

攝像頭11與處理器12相互連接，用于采集被分發藥品的圖像。攝像頭11通常被設置在盒體的內部，對盒體內部的即將被分發的藥品進行圖像采集。

處理器12是藥品分發裝置的控制核心，與其他各個部件保持電連接，對其他各個部件進行運行控制。所謂控制，通常是指對其他部件發送進一步的控制指令，并從其他各個部件接收一定的反饋數據，對反饋數據進行一定的處理。例如，對攝像頭11的控制指令可以是圖像采集指令，從攝像頭11接收到的反饋數據則是由攝像頭11采集到的藥品圖像。

對采集到的藥品圖像的處理主要有，計算藥品圖像的lab值以及光澤度，將計算得到的lab值和光澤度與模板圖像的lab值及光澤度進行比對，并根據比對結果判斷被分配藥品的種類及數量是否正確。

可以理解的是，不同種類的藥品具有不同的圖像特征。例如，膠囊形式的藥品一般具有較好的表面光澤度，片劑藥品的表面光澤度則會稍差一些。因此，利用藥品圖像中提取的圖像特征，能夠完成對藥品類型的識別。具體的，這些圖像特征包括：lab值，以及光澤度。而藥品的種類可以由藥品的品名及生產廠家等信息共同確定。所謂lab值是圖像的各個像素在lab顏色空間中的取值。所謂表面光澤度則可以使用相鄰像素之間的亮度值差異來表征。

分發驅動器13與處理器12連接，用于驅動藥品的分發動作。通常情況下，分發驅動器13在處理器12的控制下，驅動設置在盒體一側的艙門打開，將預定數量及種類的被分發藥品送出，即完成了對藥品進行分發的操作。

稱重器14同樣與處理器12連接，用于在處理器12的控制下對被分發藥品的質量進行稱量，并將稱量得到的藥品質量傳輸給處理器12。如果采用稱重器14對被分發藥品的質量進行了稱量，則處理器12需要對由稱重器14稱量得到的藥品質量進行校驗。只有當稱量得到的藥品質量在正常的質量數值范圍內，才使能對藥品的分發操作。

需要注意的是，在本實施例中，稱重器14是可選部件。

計時芯片15的功能在于計時。由于病人的藥片服用一般都有確定的時間，只有到了預定的服藥時間時服用藥品，藥品的治療作用才能被更好的發揮。因此，在藥品分發裝置中設置一個計時芯片15。該計時芯片15與處理器12連接，用于對藥品的服用時間進行計時，以便到藥品的服用時間時，再進行藥品的分發操作。

寄存芯片16同樣與處理器12連接，其作用在于存儲通過對采集圖像進行圖像分析而得到的被分發藥品的種類和數量信息。典型的，寄存芯片可以是ram型芯片，也可以是flash型芯片。

通訊芯片17的功能在于將被分發藥品的種類和數量信息通過網絡傳輸至遠端的服務器。典型情況下，通訊芯片17是wifi類型的通訊芯片。

本實施例通過設置攝像頭采集藥品的圖像，并通過與攝像頭連接的處理對采集圖像進行分析，判斷藥品的種類及數量是否正確，并在判斷藥品的種類及數量正確的前提下，控制分發驅動器進行藥品的分發，有效的避免了人為分發過程中的操作錯誤，大大降低了藥品分發過程中的人為錯誤。

第二實施例

本實施例提供了藥品分發方法的一種技術方案。在該技術方案中，藥品分發方法包括：采集被分發藥品的圖像；根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確；根據對所述被分發藥品的種類及數量的識別結果，確定是否對所述被分發藥品進行分發。

參見圖2，藥品分發方法包括：

s21，采集被分發藥品的圖像。

本實施例提供的技術方案是依據藥品的圖像確定是否對藥品進行分發的技術方案。所以，在本實施例技術方案的執行起始處，首先需要采集被分發藥品的圖像。被分發藥品的圖像通過攝像頭進行采集。

s22，根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確。

具體的，通過提取藥品圖像的圖像特征，識別被分發藥品的種類及數量是否正確。這些圖像特征包括：lab值、光澤度。更為具體的，在獲取到被分發藥品的圖像之后，從獲取到的圖像中提取lab值以及光澤度，再將lab值和光澤度與相應類型藥品的模板圖像的lab值和光澤度進行比對。如果獲取到的圖像的lab值和光澤度在正常的取值范圍內，則被分發藥品屬于模板圖像所對應的藥品類型。如果獲取到的圖像的lab至和光澤度不在正常的取值范圍內，則被分發藥品不屬于模板圖像所對應的藥品類型。

從藥品的采集圖像中識別出每個藥品所屬的種類之后，則可以進一步的對相應種類的藥品的數量進行統計。

s23，根據對所述被分發藥品的種類及數量的識別結果，確定是否對所述被分發藥品進行分發。

當藥品的種類及數量與預定數值匹配時，執行對藥品的分發操作；當藥品的種類及數量與預定數值不匹配時，不再執行對藥品的分發操作。

另外，需要說明的是，作為本實施例的一種優選實施方式，在確定是否對藥品進行分發之前，還需要對被分發藥品的質量進行稱量。上述藥品的質量參數由獨立設置的稱重器稱量得到。稱量得到上述藥品的質量參數后，在確定是否對被分發藥品進行分發時，不僅要考慮被分發藥品的種類及數量的識別結果，還需要考慮被分發藥品的質量稱量結果。

本實施例通過采集被分發藥品的圖像，根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確，以及根據對所述被分發藥品的種類及數量的識別結果，確定是否對所述被分發藥品進行分發，大大降低了藥品分發過程中的人為錯誤。

第三實施例

本實施例以本發明上述實施例為基礎，進一步的提供了藥品分發方法中識別操作的一種技術方案。在該技術方案中，根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確，包括：提取所述圖像的lab值；從所述圖像中提取所述被分發藥品的表面光澤度；將所述lab值及所述表面光澤度與模板圖像進行匹配；根據匹配結果，判斷所述被分發藥品的種類及數量是否正確。

參見圖3，根據所述圖像，識別所述被分發藥品的種類及數量是否正確，包括：

s31，提取所述圖像的lab值。

lab值是指圖像像素在lab顏色空間中的取值。提取所述圖像的lab值，就是將圖像的各個像素在lab顏色空間中的取值提取出來。

s32，從所述圖像中提取所述被分發藥品的表面光澤度。

可以理解的是，不同的藥品的表面具有不同的平整程度。體現在采集的圖像上，則藥品的圖像區域會具有不同的光澤度。

對于光澤度的提取，可以通過對相鄰像素之間的亮度差異來得到。例如，一幅采集的藥品圖像中，藥品圖像區域中相鄰像素之間的亮度值差異的平均值是25，可以使用這個亮度差異值來表征該藥品的表面光澤度。

s33，將所述lab值及所述表面光澤度與模板圖像進行匹配。

具體來講，上述lab值及表面光澤度的匹配，就是將從采集圖像中提取的lab值和表面光澤度與模板圖像的lab值和表面光澤度進行比較。如果二者之間的差異在正常范圍內，則匹配成功；如果二者之間的差異較大，已經超出了正常范圍，則匹配操作失敗。

s34，根據匹配結果，判斷所述被分發藥品的種類及數量是否正確。

具體的，如果前述的匹配操作的結果是匹配成功，可以判定被分發藥品的種類及數量正確；否則，可以判定被分發藥品的種類及數量錯誤。

本實施例通過提取圖像的lab值，提取圖像中被分發藥品的表面光澤度，將提取的lab值及表面光澤度與模板圖像的相應參數進行匹配，以及根據匹配結果，判斷被分發藥品的種類及數量是否正確，實現了根據采集圖像對被分發藥品的種類及數量的判斷。

以上所述僅為本發明的優選實施例，并不用于限制本發明，對于本領域技術人員而言，本發明可以有各種改動和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。