【摘要】：隨著科技水平的提高,智能自動(dòng)化設(shè)備逐漸被運(yùn)用到全社會(huì)生產(chǎn)生活的方方面面。在歐美發(fā)達(dá)國家,藥房的自動(dòng)化已經(jīng)達(dá)到較高的水平,國內(nèi)也已經(jīng)開始使用自動(dòng)化發(fā)藥機(jī)處理藥房工作。但是目前的設(shè)備大多只能完成發(fā)藥流程的自動(dòng)化,藥品倉儲(chǔ)的配倉工作還需要人工完成,導(dǎo)致藥房工作效率不能最大化,而且不能保證配倉的高準(zhǔn)確性。設(shè)計(jì)了一種基于圖像的藥盒識(shí)別系統(tǒng),通過檢測盒裝藥品外包裝的圖像特征,對(duì)藥盒進(jìn)行識(shí)別,可以解決藥品倉儲(chǔ)配倉工作的自動(dòng)化問題,極大提升藥房的自動(dòng)化水平。根據(jù)系統(tǒng)需求,給出系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案。對(duì)下位機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行需求分析和設(shè)計(jì),包括下位機(jī)控制器和電機(jī)的選型、通信協(xié)議的制定以及下位機(jī)控制程序的設(shè)計(jì)。完成上位機(jī)軟件設(shè)計(jì),包括數(shù)據(jù)庫和軟件功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。分析了藥盒圖像的特點(diǎn),通過檢測藥盒的顏色特征和形狀特征對(duì)藥盒圖像進(jìn)行識(shí)別�；贖arris角點(diǎn)設(shè)計(jì)藥盒圖像的檢測和分割方法;對(duì)比基于K-Means和八叉樹的主色特征提取算法,使用效率更高的八叉樹算法計(jì)算圖像主色特征,并計(jì)算全局顏色直方圖來表征藥盒圖像顏色;提出一種基于Harris角點(diǎn)的形狀上下文改進(jìn)算法,并以此提取藥盒圖像形狀特征。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證藥盒識(shí)別算法的有效性。構(gòu)建了系統(tǒng)測試環(huán)境,完成系統(tǒng)的測試,驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和可用性。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2746730