皮肤病是一种常见而又复杂的疾病。当前,对皮肤病的手术治疗仍以手持器械为主。而除黑色素瘤等小部分皮肤病已建立程序化诊断标准外,对皮肤病的诊断仍以医师利用自身作出判断为主。本文在分析了国内外皮肤医疗机器人,计算机辅助诊断皮肤病的研究基础上,以实现面向皮肤医疗机器人的皮肤诊断为目的,通过知识工程的分析方法构建皮肤医疗知识库,结合人工智能中专家系统相关理论设计并实现了皮肤病诊断专家系统。知识库方面,通过知识工程的分析方法从书本中获取知识并主要采用产生式规则和框架形式对知识进行表示,并分别采用模糊集合理论和确定性因子理论处理知识中的不精确性和不确定性。诊断推理方面,通过分析专家诊断皮肤病的过程,采用生成与验证（Generate-and-Test）的推理策略,并使用基于子任务划分和任务表的元推理控制整个推理流程的进行。除了知识和推理两个核心功能,还设计了人机交互系统,诊断解释系统和知识库管理系统等其他重要能模块。设计的专家系统以皮肤病的视觉特征信息为主要事实进行诊断,通过分析诊断知识的内容,给出若干在诊断中使用到的视觉特征的描述参数。利用Visual Studio 2017开发环境,使用C++语言完成了整个系统的实现,其中系统的人机交互采用了Qt框架,知识库的构建采用了Mysql数据库系统。实现的专家系统能目前可进行8种皮肤病的诊断和6种基本皮损类型的识别,并进行了利用皮肤病图像的诊断测试和面向皮肤医疗机器人的实验,其中在围绕皮肤病图像的测试用例中获得了约75%的诊断准确率。