1. 研究目的与意义（文献综述）

随着科技发展,现代人医疗水平逐渐提高,医院的医疗设备也在与时俱进。上世纪90年代起,美国、德国、日本等发达国家就开始着手自动化药房的研巧，并己取得较好的成果，最新的计算机技术、自动控制技术都在自动化药房研究中得到了一定的运用。目前在国际上己经有很多公司推出了商业的自动化药房系统。

德国rowa公司生产的机械手式自动化药房系统在欧洲销售广泛。系统采用机械手对药盒进行出入库操作，能够实现药盒的高密度存储，提高空间利用率，同时可实现库存管理功能。据其广告描述，该系统最高可提升48%的空间利用率，节约85%的取药时间。但是用于该系统同时只有一个机械手工作，存取效率一般，并且不能同时进行药盒的出入库,所以比较适合国外药房或国内客流量较小的商业药房，对于大型药房或医院来说不足满足需求。

储药槽式自动化药房系统也是一种常见的自动化药房系统。其使巧倾斜的储药槽来存储药盒，取药时利用重力原理，通过前端出药挡板等装置的动作让药盒自行落出，并通过药斗或传送带等装置将药盒送出。相较于单纯机械手操作，储药槽式系统取药效率要更高，但是这种系统的缺点是需要人手工将药品入库，不适合储量太大的药房使用。目前法国apoteka公司、荷兰robopharma公司和德国rowa公司都拥有该种药房系统的产品。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

完成药盒图像识别系统的设计，首先通过相机对需检测的药盒进行图像采集，在采集的数字图像将药盒与背景分割，提取药盒图像的颜色特征以及形状特征与事先存储好的药盒进行匹配识别，确定相机检测药盒具体为何种药盒。

技术方案：

3. 研究计划与安排

第1~4周：查找参考资料、撰写开题报告；

第5~7周：学习图像识别的各种算法；

第8~10周：完成图像特征提取程序的设计；

4. 参考文献（12篇以上）

1、郝奕清. 药盒图像识别系统的设计与实现[d].南京理工大学,2017.

2、田金锋,杨荣松,任德均.基于机器视觉的产品喷码识别系统[j].微计算机信息,2010,26(25):185-187.

3、宋铁成. 图像局部特征的提取与描述方法研究[d].电子科技大学,2016.