漆 颢，王 艳，肖 蒙，殷学毅，熊 洋
（1.湖北中医药大学，湖北 武汉 430065；
2.湖北时珍实验室，湖北 武汉 430065）
目前，中药饮片的识别分类方法主要还停留在人工阶段，需要大量的专业人才，费时费力。随着科学技术的进步，利用计算机视觉技术进行中药饮片的识别是未来社会的发展趋势[1]。随着人工智能技术的不断发展，它给各行各业的发展带来了日新月异的变化[2]。通过神经网络提取中药饮片的特征参数，建立识别分类模型进行分析，使得中药饮片识别也变得不再那么困难。陶欧等人[3]完成了基于灰度共生矩阵的中药饮片横切面图像纹理特征参数的提取。肖小河等人[4]使用人工智能技术对同一种中药饮片进行图像定量分析，发现了不同环境不同时间导致的不同微形态。孙鑫等人[5]运用人工神经网络建立了模型，并对50 种中药饮片图像成功地进行了识别。
本项目研究涉及到的领域是图像处理和图像识别，借助计算机或移动设备，利用人工智能领域中的深度学习等技术对中药饮片进行识别[6-8]。对中药饮片的识别分类研究，其实就是对图像的分类识别研究。基于神经网络技术对中药饮片进行特征处理，建立中药饮片的智能识别系统，对图像进行预处理、边缘检测、图像分割，实现了对图像特征的强化提取，并建立中药饮片特征数据库[9-11]；
利用该系统对未知图片特征值的分析，完成对中药饮片异常与否的检测，以及对中药饮片类型的智能识别，将识别结果展示在使用者面前，并给出该中药饮片相关名称及药用价值的介绍。本文的目的是提出一个中药饮片识别方法和体系，构建基于神经网络的中药饮片智能识别平台。
本系统旨在设计出一个方便非专业人士扩展中医药方面知识的软件系统，用户可以利用手机摄像头来识别当前的中药饮片，手机客户端将立即返回识别结果，并弹出该中药饮片的介绍页面。使用者能够快速方便地得到结果。
本系统需满足的具体需求为：运用本系统可以实现对中药饮片的识别；
软件操作简单便捷，面向大多数人；
图片的采集方式要多样化，既可以利用手机摄像头拍照识别，也可以通过访问手机相册识别；
识别速度快，效率要高。
本系统采用的是机器学习中的卷积神经网络技术，它是图像处理和计算机视觉领域应用较为广泛的一种网络，其结构如图1 所示，主要包含5 层：输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。图1 是对中药饮片山楂的识别，卷积的作用就是计算山楂局部的相似性，而池化就是将山楂饮片这种局部相似性选择出来。
图1 卷积神经网络结构
图2 是整个中药饮片识别系统流程，首先建立中药饮片的数据集，可以通过拍摄、旋转和翻转等方法进行图片的数量扩充，再将数据统一格式和大小，并打上标签，这样完整的数据集就建好了；
然后用卷积神经网络进行模型的建立；
最后将建好的模型加载到客户端进行识别操作，即可完成不同中药饮片的分类。
图2 中药饮片图像识别流程
系统技术路线如图3 所示。结合不同方法提取不同中药饮片的图像特征，结合相关特征进行分类，增加不同的神经网络技术，提高识别率，可以有效地识别出不同产地、不同时间的中药饮片的区别。将原始的中药饮片图像数据在后台服务器进行处理，并进一步将这些特征归类成全局特征和局部特征，对中药饮片图像进行预处理、特征提取、字典生成、编码、池化以及分类，形成中药饮片图像的特征数据，并对中草药叶片样本图像库进行学习训练。设计并实现中药饮片图像识别系统，用户在PC 端或者移动智能手机微信小程序端提交中药饮片图像，后台服务器对用户提交的中药饮片图像进行特征分析与提取，服务器将用户提交的中药饮片图像特征数据和原有的处理过的中药饮片样本库特征数据进行相似度比较，找到符合识别结果的中药饮片信息并返回用户界面进行显示。
图3 技术路线
本研究项目涉及的领域是图像处理和图像识别，借助计算机或移动设备，利用人工智能领域中的深度学习等技术对中药饮片进行识别，其实就是对图像的分类识别研究。基于神经网络技术对中药饮片进行特征处理，建立中药饮片的智能识别系统，对图像进行预处理、边缘检测、图像分割，进而实现了对图像特征的强化提取，并建立中药饮片特征数据库；
利用该系统对未知图片特征值的分析，完成对中药饮片异常与否的检测，以及对中药饮片类型的智能识别，并将识别结果展示在使用者面前，同时给出该中药饮片相关名称及药用价值的介绍。
本文旨在提出一个中药饮片识别方法和体系，构建基于神经网络的中药饮片智能识别平台。该系统不仅克服了人的知识的局限性，而且提高了中医药工作者的工作效率和准确性，使结果更加客观化，同时也为中医药信息化的发展提供了有效的支持。识别常见中药饮片的种类有利于中医中药知识的宣传与推广。另外，在我们日常生活中，通过对未知中药饮片图像的识别，读取到对应中药材的信息可以帮助非专业人士更为方便和全面地了解周围的中药饮片的种类和特性，有利于推广中医药知识和中医药文化，极大地丰富人们的生活。
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