[发明专利]用于图像分析识别的方法和系统

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2011年9月30日提交的第61/541,453号美国临时申请的优先权的权益，该申请的全部内容通过引用并入本文。

背景技术

通常，为了提高效率，越来越需要自动化系统。例如，自动化生物样本处理仪器的进步允许对样本进行更快、更高效、且高吞吐量的分析。这些类型的系统可比先前的系统测定更多数量的样本。因此，经受各个测定的样本利用标识符标记或标出。

以前，系统或仪器的操作员可能必须通过读取样本容纳装置、机架或测定芯片上的标识符手动地跟踪或验证样本。该种手动跟踪或验证可能是劳动密集型的并且具有高操作失误(如样本错误跟踪或不适当的测试)概率。此外，期望被测定的样本数目越多将会越耗时和麻烦。

其他更自动化的系统可在测试前扫描标识符，以跟踪或验证样本。然而，这些系统通常需要额外的部件。此外，标识符可能由系统误读或不能由系统读取。

发明内容

在一个示例性实施方式中，提供了用于识别第一关注对象的计算机实施的方法。该第一关注对象包括样本部分和两个标识符。该方法包括使包括两个标识符的第一关注对象成像。使包括两个标识符的第一关注对象成像生成第一组图像数据。该方法还包括确定第一关注对象在光学传感器的视场中的位置和从第一组图像数据确定两个标识符。该方法还包括基于两个标识符识别第一关注对象。

附图说明

图1示出了根据本文中描述的各实施方式的示例性关注对象

图2是示出了可实施本教导的实施方式的计算机系统的框图；

图3是示出了可实施本教导的实施方式的示例性仪器的框图；

图4示出了根据本文中描述的各实施方式的示例性用于成像的光学系统；

图5示出了根据本文中描述的各实施方式的关注对象的图像和相关的标识符；

图6示出了根据本文中描述的各实施方式的用于通过图像分析识别对象的方法的流程图；

图7示出了根据本文中描述的各实施方式的标识符；

图8A示出了根据本文中描述的各实施方式的另一标识符；

图8B示出了根据本文中描述的各实施方式的在预处理之后的图8A所示的标识符；以及

图9示出了根据本文中描述的各实施方式的示例性工作流。

具体实施方式

与本文中描述的各实施方式相关的方法的示例性系统包括以下申请中描述的系统：第61/541,453号美国临时专利申请号(案卷号：LT00578PRO)、第61/541,515号美国临时专利申请(案卷号：LT00578PRO3)、第61/541,342号美国临时专利申请(案卷号：LT00581PRO)、第29/403,049号美国临时专利申请(案卷号：LT00582DES)、第61/541,495号美国临时专利申请(案卷号：LT00583PRO)、第61/541,366号美国临时专利申请(案卷号：LT00584.1PRO)、以及第61/541,371号美国临时专利申请(案卷号：LT00594PRO)，以上所有申请都是在2011年9月30日提交的，并且以上所有申请都通过引用整体地并入本文。与本文中描述的各实施方式相关的方法的示例性系统包括在于2012年6月15日提交的第61/660,343号美国临时专利申请(案卷号：LT00702PRO2)中描述的系统，该申请的全部内容通过引用并入本文。

为了更全面地理解本发明，下面将描述大量具体细节，如具体配置、参数、示例等。但是，应理解这些描述并不用于限制本发明的范围，而是用于对更好地描述示例性实施方式。

如上所述，由于系统需要处理的项目数量的增加，因此期望更自动化的系统。此外，还期望例如更准确且更有效的识别、跟踪、验证、安全和兼容性检查。因此，样本和测定通常利用机器可读的标识符进行标记。标识符的示例可为字母数字字符或条形码。

本申请涉及读取关注对象上的标识符，更具体地，本申请涉及通过分析关注对象上标识符的图像来识别对象。

条形码是关于其所标记对象的数据的机器可读表示，通常为平行线的变化宽度和间隔的形式。一种条形码使用条和间隔将128字符ASCII和符号编码。编码是基于每个条和间隔的宽度。每个条或间隔具有在一个单位至4个单位之间变化的宽度。每个字符以三个条和三个间隔进行编码，并且宽度总和为11个单位。

应认识到本文中描述的方法和系统可实施在各种类型的系统、仪器和机器中。例如，各实施方式可实施在对多个样本执行聚合酶链式反应(PCR)的仪器中。