随着社会的快速发展,人们对医疗卫生的服务质量和工作效率提出了更高的要求,而药房作为医院不可或缺的一部分,其自动化、信息化、智能化升级尤其重要。自动化药房在发达国家发展的早,产品成熟且普及程度高。近年来,国内越来越多的大型医院开始引进自动化药房设备,国内的药房自动化系统研发和应用正在快速发展。本文通过对国内外自动化药房发展历程和机器人视觉技术研究及应用现状的分析,理清了自动化药房的发展趋势、涉及的关键技术以及国内市场需求特点。为此,本文对自动化药房布局方案、取药机器人视觉系统、药品名称识别与库存管理等进行理论分析与实验研究。首先,根据取药机器人运动范围大、取药操作速度快、需要进行回转操作的特点,确定了直角坐标型机器人设计方案,具有行程长、精度高、速度快、易于扩展和维护等优点。通过双目视觉测量原理分析,机器人视觉采用“眼在手上”的平行式双目视觉,确定了视觉系统参数。其次,建立相机线性成像模型、畸变模型和物点与像点在各坐标系间关系,基于Open CV3.4.3,利用Python完成了张正友标定法程序设计,并完成双目视觉标定。随后对实际药盒进行定位检测实验。应用自主设计的图像处理程序,以药盒的形心点为特征点进行三维重建,实现药盒的检测定位,取得良好结果,验证了设计的双目系统的可行性和实用性。然后,对图像预处理、文本检测、药名区域确定和文字识别方法等方面进行理论分析与实验研究。采用灰度化与倾斜校正对图像进行预处理,对文本检测采用CRAFT算法。针对药盒表面药名区域的特点,给出了一种准确检出药名区域的方法:首先按宽度排序,认为药名标题为文字宽度最大者;再将矩形区域的长宽比例从大到小排序,防止药盒上图案的干扰。确定药名区域后,分别采用Tesseract、CRNN、百度OCR进行药名识别实验,并采用Py Torch框架搭建CRNN网络结构,对合成中文字符集进行深度学习训练,取得初步结果。最后,在Windows系统下,利用Python、MYSQL以及Py Qt5,对药房药品库存管理系统进行了初步设计,实现人员管理、药品管理和操作记录管理三大功能模块,并完成系统的调试与功能验证。