随着科技水平的提高,智能自动化设备逐渐被运用到全社会生产生活的方方面面。在欧美发达国家,药房的自动化已经达到较高的水平,国内也已经开始使用自动化发药机处理药房工作。但是目前的设备大多只能完成发药流程的自动化,药品仓储的配仓工作还需要人工完成,导致药房工作效率不能最大化,而且不能保证配仓的高准确性。设计了一种基于图像的药盒识别系统,通过检测盒装药品外包装的图像特征,对药盒进行识别,可以解决药品仓储配仓工作的自动化问题,极大提升药房的自动化水平。根据系统需求,给出系统总体设计方案。对下位机控制系统进行需求分析和设计,包括下位机控制器和电机的选型、通信协议的制定以及下位机控制程序的设计。完成上位机软件设计,包括数据库和软件功能模块的设计与实现。分析了药盒图像的特点,通过检测药盒的颜色特征和形状特征对药盒图像进行识别。基于Harris角点设计药盒图像的检测和分割方法;对比基于K-Means和八叉树的主色特征提取算法,使用效率更高的八叉树算法计算图像主色特征,并计算全局颜色直方图来表征药盒图像颜色;提出一种基于Harris角点的形状上下文改进算法,并以此提取药盒图像形状特征。通过实验验证药盒识别算法的有效性。构建了系统测试环境,完成系统的测试,验证了系统的有效性和可用性。