一种创新型模块化药储仓管理实现模式

摘要

本发明公开了一种创新型模块化药储仓管理实现模式，包括控制终端，所述控制终端的输出端与图像识别摄像头的输入端连接，所述图像识别摄像头的输出端与图像处理模块的输入端连接，所述图像处理模块的输出端与特征提取模块的输入端连接。本发明通过图像识别摄像头、图像处理模块和特征识别模块，可以利用图像识别摄像头，直接对药品正面进行识别，并利用特征识别模块识别药品外盒上的特征，经过特征提取模块将药品外盒特征提取后，能够利用大数据比对模块，将现有的药品图片与识别的药品图片进行比对，判断属于何种药品，从而提取到药品的信息，比起设置标签以及录入信息的方式，本申请只需要将药品外盒对着摄像头，即可自动识别提取药品信息。

说明书

技术领域

本发明涉及药储仓管理技术领域，具体为一种创新型模块化药储仓管理实现模式。

背景技术

专利号CN201510902678.3，公开了一种基于RFID的药品管理系统和方法。一种基于RFID的药品管理系统，适用于药品包装盒上设置有电子标签的药品管理，其特征在于，包括：药品放置架、天线、读写器、传输线及监控平台；其中，药品放置架上设置有多个天线；读写器通过传输线与多个天线连接，并通过天线读取电子标签的识别码；读写器将读取到的电子标签的识别码与监控平台存储的药品信息进行匹配；监控平台根据匹配结果更新存储的药品信息。本发明的基于RFID的药品管理系统能够方便快速且准确地完成药品的管理。

目前，现有的药储仓管理还存在着一些不足的地方，例如；现有的药储仓管理，只是采用RFID标签，对药品的信息进行识别录入，但是采用标签，需要设置对应的标签，比较的繁琐，而且无法实时连接互联网，进行药品信息的更新，并且采用标签识别药品信息，有时会出现无法识别的情况，影响到了药品的管理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种创新型模块化药储仓管理实现模式，解决了背景技术中所提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种创新型模块化药储仓管理实现模式，包括控制终端，所述控制终端的输出端与图像识别摄像头的输入端连接，所述图像识别摄像头的输出端与图像处理模块的输入端连接，所述图像处理模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，所述特征提取模块的输出端与特征识别模块的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述特征识别模块的输出端与大数据比对模块的输入端连接，所述大数据比对模块的输出端与控制终端的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述控制终端的输出端与卷积神经网络的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述卷积神经网络的输出端与图像分类模型的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述图像分类模型的输出端与Hourglass模块的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述控制终端的输出端与抽屉锁电源控制管理模块的输入端连接，所述抽屉锁电源控制管理模块的输出端与抽屉的输入端连接。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述抽屉内部安装有药仓桶。

作为本申请技术方案的一可选方案，所述药仓桶内部安装有长测量行程微动开关。

作为本申请技术方案的一可选方案，每5PCS所述药仓桶分别为一个模组，每药仓桶分别对应一个三色指示灯，5PCS药仓桶+5PCS指示灯＝1PCS模组；一抽屉模组＝33PCS模组。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1.本发明通过图像识别摄像头、图像处理模块和特征识别模块，可以利用图像识别摄像头，直接对药品正面进行识别，并利用特征识别模块识别药品外盒上的特征，经过特征提取模块将药品外盒特征提取后，能够利用大数据比对模块，将现有的药品图片与识别的药品图片进行比对，判断属于何种药品，从而提取到药品的信息，比起设置标签以及录入信息的方式，本申请只需要将药品外盒对着摄像头，即可自动识别提取药品信息。

2.本发明通过控制终端的卷积神经网络和图像分类模型，可以利用卷积神经网络，对每次录入的药品特征图片和大数据药品图片比对结果进行储存，记录这些数据后，可以建立图像分类模型，当图像分类模型不断完善数据后，能够快速的根据模型直接提取药品信息。

3，本发明通过Hourglass模块，整合了局部和全局的信息，可以利用网络进行预测，实现对图片高层次的分析理解，能够有效加快的图片识别速度。

4，本发明通过设计利用了微动开关检测、模块“行成排列错开”方式布局，模块化设计方式，简化了个别模块万一出现了故障维护的方式，直接拆取更换对应模块。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一种创新型模块化药储仓管理实现模式的流程图。

图中：1，控制终端2，图像识别摄像头3，图像处理模块4，特征提取模块5，特征识别模块6，抽屉锁电源控制管理模块7，抽屉8，药仓桶9，大数据比对模块10，卷积神经网络11，图像分类模型12，Hourglass模块。

具体实施方式

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种创新型模块化药储仓管理实现模式，包括控制终端，所述控制终端的输出端与图像识别摄像头的输入端连接，所述图像识别摄像头的输出端与图像处理模块的输入端连接，所述图像处理模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，所述特征提取模块的输出端与特征识别模块的输入端连接。

在有的技术方案中，所述特征识别模块的输出端与大数据比对模块的输入端连接，所述大数据比对模块的输出端与控制终端的输入端连接。

在有的技术方案中，所述控制终端的输出端与卷积神经网络的输入端连接。

在有的技术方案中，所述卷积神经网络的输出端与图像分类模型的输入端连接。

在有的技术方案中，所述图像分类模型的输出端与Hourglass模块的输入端连接。

在有的技术方案中，所述控制终端的输出端与抽屉锁电源控制管理模块的输入端连接，所述抽屉锁电源控制管理模块的输出端与抽屉的输入端连接。

在有的技术方案中，所述抽屉内部安装有药仓桶。

在有的技术方案中，所述药仓桶内部安装有长测量行程微动开关。

在有的技术方案中，每5PCS所述药仓桶分别为一个模组，每药仓桶分别对应一个三色指示灯，5PCS药仓桶+5PCS指示灯＝1PCS模组；一抽屉模组＝33PCS模组。

在一种创新型模块化药储仓管理实现模式使用的时候，利用图像识别摄像头，直接对药品正面进行识别，并利用特征识别模块识别药品外盒上的特征，经过特征提取模块将药品外盒特征提取后，能够利用大数据比对模块，将现有的药品图片与识别的药品图片进行比对，判断属于何种药品，从而提取到药品的信息，比起设置标签以及录入信息的方式，本申请只需要将药品外盒对着摄像头，即可自动识别提取药品信息，通过控制终端的卷积神经网络和图像分类模型，可以利用卷积神经网络，对每次录入的药品特征图片和大数据药品图片比对结果进行储存，记录这些数据后，可以建立图像分类模型，当图像分类模型不断完善数据后，能够快速的根据模型直接提取药品信息，通过Hourglass模块，整合了局部和全局的信息，可以利用网络进行预测，实现对图片高层次的分析理解，能够有效加快的图片识别速度，通过设计利用了微动开关检测、模块“行成排列错开”方式布局，模块化设计方式，简化了个别模块万一出现了故障维护的方式，直接拆取更换对应模块。