目前，静脉注射用药的配制过程是由配药人员手动完成的，在配制过程中需由配药人员多次核对药名、剂量、时间等信息，工作量大且容易出现纰漏。针对这些问题，本文研究了一种方法实现药瓶标签的自动校验。本文介绍了关于药瓶标签校验方法的国内外相关文献，阐述了对标签图像进行识别的图像处理方法，了解了国内外图像模式识别的发展现状。本文的研究对象是曲面的标签图像，在标签图像的两侧会出现文字压缩的失真现象，采用现有的图像处理方法不能够对这类标签图像准确识别。因此，本文研究了一种基于Matlab图像处理的可用于曲面标签识别的方法。该方法主要包含两部分内容，一是建立一个标准的药瓶标签图像模板库，选取清晰的药瓶标签将其展开，经过图像预处理，将其转换为二值图像，对展开的平面标签图像采用一定的算法进行校正，将其转换为曲面的药瓶标签图像，采用这种方法将待校验的标签图像逐个进行处理，将校正好的标签图像作为模板图像，建立一个标准的药瓶标签模板库。二是对实时采集的标签图像进行匹配，采用相同的方法对实时采集的目标图像进行预处理，选取单位面积，求取单位面积内像素值的统计特征，分别计算目标图像和每个模板图像的特征矩阵，然后计算特征矩阵的相似度，与目标图像特征矩阵相似度最高的模板图像对应的信息即为匹配的结果。本文设计了硬件系统，主要由图像传感器、图像传感器接口电路、显示电路、串口电路和核心控制电路组成。电路中使用的摄像头型号是OV9655，核心控制器件使用的是STM32系列嵌入式单片机。本系统利用串口将采集的图像数据传输给上位机，使用Matlab编写上位机程序，使用Matlab GUI设计了用户界面。本文采用多组药瓶标签图像进行实验，讨论了不同的实验条件对结果的影响。根据实验结果对算法进行改进，实验结果表明该算法能够准确地实现对药瓶标签的自动校验。