Оптико-геометричні особливості упаковок лікарських засобів у задачах автоматизованого розпізнавання зображень

The paper presents an analysis of the optical and geometric characteristics of pharmaceutical packaging in AI recognition tasks. The study considers the specifics of medication packaging as a complex object for automated image analysis, including the influence of geometric properties, reflective sur...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2026
Автори та афіліації:
  • Є.О. Дацок — Харківський національний університет радіоелектроніки
  • О.В. Яковлева — Харківський національний університет радіоелектроніки
Ключові слова:keywords
Hauptverfasser: Дацок, Є.О., Яковлева, О.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Vinnytsia National Technical University 2026
Schlagworte:
Online Zugang:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/867
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Optoelectronic Information-Power Technologies
Завантажити файл: Pdf

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
Beschreibung
Zusammenfassung:The paper presents an analysis of the optical and geometric characteristics of pharmaceutical packaging in AI recognition tasks. The study considers the specifics of medication packaging as a complex object for automated image analysis, including the influence of geometric properties, reflective surfaces, small text, multilingual labeling, and illumination conditions on recognition quality. The limitations of classical OCR approaches for this type of packaging are analyzed, particularly those related to text deformation on curved surfaces, glare artifacts, low contrast, and complex image structures. Practical recommendations for photographing the packaging to improve recognition stability are also considered. The findings demonstrate that optical image characteristics significantly influence the effectiveness of AI-based analysis and should be taken into account during the design of multimodal recognition systems.
DOI:10.31649/1681-7893-2026-51-1-130-138