基于单片机的药品分拣设计

2 系统设计方案

2.1 系统原理
药品分拣系统是医疗机构必备设备之一，它可以提高药品分配的效率和准确性，从而更好地保障患者用药安全和治疗效果。本文基于STM32单片机进行开发，使用OLED和Drivic双显示屏实现药品图片的双屏显示，同时利用ME6211-3.3稳压电源和motor-b电机进行药品分拣。采用人工智能开发板K210和智能AI中的SIPeed模块进行药品分拣图片的学习。
工作原理如下：首先需要保存图像，利用SWIO串行调试窗口进行实时下载和保存图像，然后利用USB_SLAVE1接口链接单片机和电源，利用BOOT1进行程序的烧录。在这个过程中，利用SIPeed模块进行药品分拣图片的学习，学习后将图像保存到Drivic显示屏中，保存实物的图像和学习的图像[[]]。
在图像识别中，运用Drivic显示屏进行保存，保存正方形和圆形药盒的图像，然后进行五次学习，最后在OLED中显示正方形或圆形药物盒子，进行药品分拣。在分拣和学习完成后，电机驱动能够进行药品识别，检测过程中分为顺时针和逆时针。
可以从图中查看到运用的元器件进行烧录程序，利用人工智能sipeed模块进行学习，这个板子嵌入在k210开发板中，进行学习图像，也就是识别图像是正方形还是圆形，也就是药物的盒子的形状，然后学习完成后，运用驱动电机进行检测，并且可以发出声音，检测的过程中，能够进行文字的的显示，是正方形药物还是圆形的药物，在系统的启动过程中，运用了按键电路，以及最小系统进行保护电路，系统的操作。

图2-1 药物分拣系统的整体结构原理
2.2 功能实现
药物分拣系统是现代医疗行业中必不可少的一项技术，它可以将药物按照不同种类进行分拣，提高药品的分发效率和准确性。药物分拣系统利用图像识别技术进行药盒的分类和分拣，因此需要一个稳定的硬件平台和高效的算法支持。
在本文中，我们将介绍一个药物分拣系统的实现过程，该系统使用STM32单片机作为硬件平台，采用图像识别算法进行药盒分类和分拣。该系统具有高速度、高准确性和稳定性等优点，可以广泛应用于医院、药店等医疗行业。
（1）工作原理
药物分拣系统的工作原理主要包括图像采集、图像识别、药盒分类和分拣等步骤。其中，图像采集是系统的基础，药盒分类和分拣是系统的核心。
（2）图像采集
图像采集是药物分拣系统的基础，它是图像识别的前提条件。在图像采集中，我们需要使用SWIO串行调试窗口进行实时下载和保存图像，利用USB_SLAVE1接口进行链接单片机和电源，利用BOOT1进行程序的烧录。图像采集过程中，我们需要学习不同形状的药盒，包括正方形和圆形药盒。在采集正方形药盒的图像时，我们需要将实物放在摄像头前方，利用Drivic显示屏进行保存。保存实物的图像两个图像，然后将学习的图像进行保存，保存后的图像为空白，其中一个为正方形药盒的图像。同样，采集圆形药盒的图像时也需要进行相同的操作。
（3）图像识别
图像识别是药物分拣系统的核心，它通过对药盒的形状进行识别，实现药盒的分类和分拣。在图像识别中，我们需要利用学习的图像进行分类识别，将正方形药盒和圆形药盒进行区分。
在图像识别中，我们需要运用OLED屏幕进行显示，可以通过该屏幕显示药盒的分类结果，即正方形还是圆形药盒。这样，就可以进行药物分拣了。
（4）药盒分类和分拣
药盒分类和分拣是药物分拣系统的最后一步，它是整个系统的目的。在药盒分类和分拣中，我们需要将正方形药盒和圆形药盒进行区分，并进行分拣。
在药盒分类和分拣中，我们需要电机驱动进行识别。电机驱动检测过程中，分为顺时针和逆时针。在识别时，我们需要将电机驱动转动到正确的位置，然后进行识别和分拣。
（5）实现过程
药物分拣系统的实现过程需要使用STM32单片机作为硬件平台，同时需要使用图像识别算法进行药盒分类和分拣。具体实现过程如下：
硬件设计
（6）在硬件设计中，我们需要使用STM32单片机作为主控芯片，并连接相关的传感器和电机驱动器。同时，我们需要使用USB_SLAVE1接口进行链接单片机和电源，利用BOOT1进行程序的烧录。硬件设计完成后，我们需要进行软件开发。
（7）软件开发
在软件开发中，我们需要使用SWIO串行调试窗口进行实时下载和保存图像。同时，我们需要使用Drivic显示屏进行图像的保存，在OLED中显示正方形还是圆形药物盒子。
在图像识别中，我们需要使用图像识别算法，将学习的图像进行分类识别。在药盒分类和分拣中，我们需要使用电机驱动进行识别和分拣。功能实现在功能实现中，我们需要进行药盒的分类和分拣。具体实现过程如下：学习正方形药盒和圆形药盒的图像。采集需要分拣的药盒的图像。利用图像识别算法进行药盒的分类识别。在OLED屏幕中显示药盒的分类结果，即正方形还是圆形药盒。使用电机驱动进行药盒的分拣。
药物分拣系统是一项重要的技术，它可以提高药品的分发效率和准确性。药物分拣系统利用图像识别技术进行药盒的分类和分拣，因此需要一个稳定的硬件平台和高效的算法支持。
本文介绍了一个药物分拣系统的实现过程，该系统使用STM32单片机作为硬件平台，采用图像识别算法进行药盒分类和分拣。该系统具有高速度、高准确性和稳定性等优点，可以广泛应用于医院、药店等医疗行业。

3 硬件电路设计

本系统的硬件设计主要包括相关元器件、芯片和模块的选型，利用Altium designer09软件绘制原理图，根据kiel5软件进行软件的编译设计，并且使用C语言进行程序的写入。
3.1 硬件的选型
针对图2.1系统原理框图，根据进行硬件的选型，针对Drivic 显示屏的选择，以及SIPeed模块进行不同方案的选择，下面是选择的方案的设计和考量。
3.1.1 Drivic tft LCD显示屏
Drivic 显示屏是一种高品质的TFT液晶屏，具有高分辨率和色彩鲜艳的优点。相比其他单片机LCD显示屏，Drivic 显示屏具有以下优点：显示效果更加清晰，色彩更加真实：Drivic 显示屏采用高品质的TFT液晶屏幕，可以提供更加清晰、细腻的显示效果，并且可以呈现更加真实的色彩。
视角更加广：Drivic 显示屏的视角更加广，可以提供更加宽阔的视野，更加适合多人观看。
可以支持更多的显示模式：Drivic 显示屏可以支持多种不同的显示模式，包括横屏、竖屏、正常模式、反向模式等，可以满足不同用户的需求[[]]。
更加耐用：Drivic 显示屏采用高品质材料制作，具有更加耐用的特点，可以在恶劣的环境下使用。
3.1.2 LCD显示屏
LCD显示屏是一种液晶显示技术，它能够通过控制液晶分子的取向来控制光的透过和阻挡，从而显示出图像和文字。在药物分拣系统中，LCD显示屏可以用于显示药品的名称、剂量、用法等信息，方便操作员进行药品分拣和配药。LCD显示屏具有显示清晰、反应速度快、耗电低、寿命长等优点，因此在药物分拣系统中得到广泛应用。然而，在药物分拣系统中，图像处理技术通常无法使用，这是因为在药品分拣过程中，药品通常是以胶囊、片剂、注射液等固体或液体形式出现的，无法直接进行图像处理。此外，药品的颜色、形状、大小等差异较大，也会影响图像处理的精度和效果。因此，在药物分拣系统中，通常采用其他技术，如激光扫描、RFID等来进行药品识别和分拣。
3.1.3 显示屏方案总结
在药物分拣系统和图像识别中，Drivic 显示屏的优势非常明显。药物分拣系统需要精确、清晰的显示效果，以便操作员准确地识别和分拣药物。而图像识别需要更加真实、细腻的色彩，以便更好地展现图像的细节和特征。Drivic 显示屏可以满足这些需求，提供高品质的显示效果，因此是药物分拣系统和图像识别中的理想选择。
3.1.4 SIPeed只能学习模块
SIPeed是一种基于人工智能技术的学习模块，它在药物分拣系统中发挥了重要的作用。药物分拣系统是一个非常重要的医疗设备，它能够帮助医药行业高效地完成药品的分拣工作，提高了整个医疗行业的效率和质量。而SIPeed作为药物分拣系统中的重要组成部分，能够智能地学习图像，并保存形状，为药物分拣系统的正常运行提供了强有力的支持。
SIPeed的智能学习图像的功能，是基于人工智能技术的深度学习算法实现的。这种算法能够让SIPeed从大量的图像数据中学习，掌握药品的各种形态特征，为药物分拣系统提供精准的识别和分类能力。在药物分拣系统中，药品的形态、颜色、大小等特征是非常重要的，因为这些特征能够直接影响到药品的分类和分拣。而SIPeed在学习图像的过程中，能够快速准确地识别出药品的各种特征，为药物分拣系统提供了可靠的识别和分类能力。
除了智能学习图像之外，SIPeed还能够保存药品的形状信息。在药物分拣系统中，药品的形状是非常重要的，因为药品的形状能够直接影响到它们的分类和分拣。而SIPeed能够智能地保存药品的形状信息，这意味着它能够在药品分拣的过程中，快速准确地识别出药品的形状，从而更好地完成药品的分类和分拣工作。这种能力可以大大提高药物分拣系统的分拣效率和准确率，为整个医疗行业提供更好的服务[[]]。
总之，SIPeed是一个非常重要的学习模块，在药物分拣系统中发挥了重要的作用。它的智能学习图像和保存形状的能力，为药物分拣系统提供了可靠的识别和分类能力，提高了整个医疗行业的效率和质量。随着人工智能技术的不断发展，相信SIPeed今后还会有更多的应用场景，为医疗行业的发展做出更大的贡献。
3.1.5 ESP32模块
ESP32模块在药物分拣图像学习中的作用主要是用于图像采集和数据传输。具体来说，ESP32模块可以通过摄像头采集药物分拣机器人分拣过程中的图像数据，然后通过无线网络或有线网络将数据传输到主控制系统中进行进一步的图像学习分析。
ESP32模块具有高性能的处理能力和通信能力，可以实现高速数据传输和实时图像处理。同时，ESP32模块也具有低功耗的特性，可以满足药物分拣机器人需要长时间运行的要求。
因此，ESP32模块可以帮助药物分拣机器人实现智能化的图像学习和分析，提高药物分拣的准确性和效率。

3.3 OLED显示屏
OLED（Organic Light Emitting Diode）显示屏是一种新型的显示技术，它是由有机材料构成的发光二极管。这种显示屏的工作原理是当电流通过有机材料时，这些材料就会发出光，从而形成图像。
与传统的LCD显示屏相比，OLED显示屏具有更高的对比度、更高的亮度、更快的响应速度和更广的可视角度。此外，OLED显示屏还可以实现柔性显示和透明显示，因此具有更广泛的应用前景。
在药物分拣系统中，OLED显示屏可以用于文字识别。通过安装摄像头，将药品标签拍摄下来，然后使用文字识别技术将药品名称和剂量等信息提取出来，并在OLED显示屏上显示出来。这样可以大大提高药品分拣的效率和准确性。
除了文字识别，OLED显示屏还可以用于多种应用，如智能手表、智能眼镜、电子书、电子游戏等。随着技术的不断发展，OLED显示屏将会在更多的领域得到应用[[]]。

图3-4 OLED显示屏

图3-5 OLED显示屏实物图

3.4 K210开发板
K210开发板是一款基于RISC-V架构的微控制器芯片（Kendryte K210），具有高性能、低功耗、支持多种接口和丰富的外设资源。K210开发板通常包括一个K210芯片、一组GPIO、一个USB接口、一个MicroSD卡槽、一个LCD屏幕接口、一组音频输入输出接口、以及一些常用的传感器和执行器接口等。
K210芯片具有双核处理器，主频高达400MHz，内置8MB的PSRAM和2MB的Flash，支持多种外设接口，如SPI、I2C、UART、PWM等，可以满足各种嵌入式应用的需求。此外，K210芯片还支持人工智能算法加速，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以在嵌入式设备上进行高效的图像识别、语音识别等任务[[]]。
K210开发板通常使用C语言或MicroPython等语言进行编程，可以在Windows、Linux、MacOS等操作系统上进行开发。开发板通常提供了丰富的示例代码、库文件和调试工具，方便开发者进行快速开发和调试。此外，K210开发板还支持在线实时调试和OTA升级，方便开发者进行远程调试和升级。
总之，K210开发板是一款功能强大、易于开发、性价比高的嵌入式开发板，适合各种嵌入式应用的开发和研究。

图3-5 K210开发板

4 系统软件设计

4.1 C语言
它广泛应用于系统软件、嵌入式系统、游戏开发、应用软件等领域。C语言具有语法简单、易于学习、功能强大、可移植性好等特点。C语言的编译器在各种平台上都有支持，编写的程序可以在不同的操作系统上运行。
举例来说，C语言可以用于编写操作系统、编写驱动程序、编写嵌入式系统的底层控制程序、编写网络应用程序、编写游戏等等。
药物分拣系统是一种自动化的医疗设备，用于对药品进行快速、准确的分类和分配。在C语言单片机中，可以使用多种技术来实现药物分拣系统的设计和开发。
以下是一些用于药物分拣系统的C语言单片机应用：
传感器控制：使用传感器控制系统可以检测到需要分拣的药品，并将信息传递给单片机，以便其进行分类和分配。这种控制系统可以使用红外线传感器、光电传感器等。
电机控制：使用电机控制系统可以控制分拣机器的运动，将药品分配到正确的位置。这种控制系统可以使用步进电机、直流电机等。
通讯协议：使用通讯协议可以将分拣系统与其他设备进行连接，例如与计算机、医院管理系统等。这种协议可以使用RS232、USB、以太网等。
数据存储：使用数据存储系统可以存储分拣系统的数据，例如药品信息、分拣记录等。这种存储系统可以使用EEPROM、SD卡等。
界面设计：使用界面设计系统可以为分拣系统设计用户友好的界面，使其易于操作和使用。这种界面设计系统可以使用LCD显[[]]示屏、触摸屏等。总之，C语言单片机可以为药物分拣系统提供多种应用，从而实现对药品的快速、准确的分类和分配，提高医疗设备的效率和准确性，为医疗行业提供更好的服务[[]]。