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GitHubDans le processus de préparation des médicaments traditionnels chinois et de la formulation automatisée, la méthode traditionnelle d'identification manuelle des herbes médicinales présente une faible efficacité et un taux d'erreur élevé. De plus, la grande variété de plantes médicinales chinoises et leurs différences subtiles d'apparence rendent difficile la mise en place d'une gestion standardisée. Avec le développement des équipements pharmaceutiques intelligents, les entreprises du secteur ont un besoin urgent d'une solution de vision intelligente capable d'identifier rapidement les herbes médicinales chinoises, de procéder à une pesée automatique et à une préparation précise des médicaments.
SingTown Technology a développé un système d'identification et de préparation de médicaments traditionnels chinois basé sur la caméra intelligente OpenMV. Grâce à des algorithmes de reconnaissance d'images par IA et de vision artificielle, il permet l'identification automatique, le classement, la pesée et la préparation intelligente des herbes médicinales, contribuant ainsi à la numérisation et à l'optimisation intelligente des processus de préparation en médecine traditionnelle chinoise.

Les entreprises d'équipements médicaux utilisent la technologie de reconnaissance de caméra intelligente OpenMV de SingTown pour construire un système de reconnaissance automatique des herbes médicinales basé sur l'apprentissage profond en IA et les algorithmes de vision par ordinateur et de reconnaissance d'images dans les machines de préparation de formules de médecine traditionnelle chinoise.
Le système utilise une caméra intelligente OpenMV haute résolution pour photographier les herbes médicinales en temps réel. Grâce au modèle de reconnaissance d'images IA intégré en périphérie, il identifie automatiquement le type, les caractéristiques morphologiques, ainsi que la couleur et la texture des herbes. En combinant l'apprentissage profond et des algorithmes de mise en correspondance des caractéristiques, le système peut distinguer avec précision les herbes médicinales d'apparence similaire (comme l'astragale et le codonopsis, l'atractylode blanc et l'atractylode rhizome), avec un taux de reconnaissance dépassant 98 %.
Une fois les résultats d'identification transmis en temps réel au système de contrôle, celui-ci appelle automatiquement les paramètres de préparation correspondants, permettant l'exécution automatisée de la saisie, de la pesée et du dosage des herbes médicinales. La caméra intelligente OpenMV de SingTown Technology possède des capacités de calcul d'IA embarquées en périphérie, permettant d'effectuer localement la reconnaissance et les calculs sans dépendre d'un réseau cloud, garantissant ainsi la vitesse de traitement et la sécurité des données.
Pour les situations complexes telles que l'éclairage variable dans les pharmacies ou les usines, ainsi que l'empilement des herbes médicinales, la caméra intelligente OpenMV prend en charge l'exposition automatique et la balance des blancs. Cette fonctionnalité améliore efficacement la stabilité de l'image et la robustesse de la reconnaissance dans des scénarios complexes.
S'appuyant sur la plateforme intégrée logicielle et matérielle de SingTown, ce système de vision embarqué peut être connecté de manière transparente à des armoires intelligentes de médecine traditionnelle chinoise, des distributeurs automatiques de médicaments, des systèmes de gestion de pharmacie, etc., permettant l'identification des herbes médicinales, la distribution automatique de médicaments, la gestion des stocks et la traçabilité des ordonnances.
Grâce à la technologie de reconnaissance d'images par IA de la caméra intelligente OpenMV de SingTown, les entreprises d'équipements pharmaceutiques ont réalisé une transition de la préparation des médicaments traditionnels chinois, passant d'une approche basée sur "l'expérience humaine" à une méthode "pilotée par la vision IA". Le déploiement en périphérie a insufflé une nouvelle vitalité à la préparation traditionnelle des remèdes chinois, en y intégrant la fabrication intelligente et la médecine numérique.

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