项目描述：
1、中药饮片的收集、鉴定及基本信息处理
通过具有中药饮片生产销售资质的生产企业，索取或采购中药饮片，采集其基本信息，包括产品品名、产地、厂家、生产日期、批号等相关资料。同时索取该批次样品的出厂检验报告，录入其他相关鉴别信息。对于采样的饮片，需由具有副高以上职称中药鉴定专业、中药学专业人员进行二次鉴定，确定其真实品种。
2、中药饮片图像采集平台构建
建立标准中药饮片图像采集环境，主要部件由白色LED光源、相机（富士XA2数码相机）、白色LED背光板、基于PC的计算机识别系统组成。采集照片以JPG格式录入计算机系统。
3、图像的处理
（1）形状检测
由于中药材生长于自然环境，在外表形态上各有不同。加上在饮片处理过程中，切制方法的不一样，以黄芪为例，有圆片，斜片，党参有条、段、粒之分，所以对于衡量饮片外观质量的指标一般都会是一个范围区间。在中药饮片的质量分级中，饮片的大小是区分饮片等级的重要考量因素之一，根据传统饮片质量判别的经验，一般以“大”者为佳。另外，根据消费者的买方心理，一般抱有形状规则即品质更优的观点，所以饮片形状的一致性也是需要考虑的饮片等级划分项目。
（2）色泽检测
不同中药饮片其颜色、色泽也有很大差异。同一品种中药饮片的质量也有一定程度反映在色泽上。因此，无论从单个品种饮片的质量认定还是从等级划分标准的项目设置上都考到饮片的色泽因素，所以饮片色泽是饮片质量等级判别的重要指标。从“辨色论质”的科学内涵来说，饮片的色泽与其有效组分含量有着一定的相关性，例如大黄以色黄为佳，因为大黄的主要有效成分为蒽醌类衍生物，其多为黄色的结晶体；黄柏、黄连颜色越鲜明质量越好，是因为她们的颜色与主要成分小檗碱的含量相关。因此，根据颜色对饮片质量进行判别是有充分科学依据的。
饮片色泽的传统经验判别依赖于药工或中药专家的感官评价，缺乏客观的量化指标，不适合在大批量工业生产中实施，所以在此采用计算机视觉分析技术对饮片“辨色论质”的客观化方法进行一定的探讨，希望能够进一步充实传统“辨色论质”的科学内涵。
（3）斑点检测
中药材在储藏保管过程中，常易发生虫蛀、发霉变质现象，导致饮片表面颜色发生变化，或者其他原因导致饮片表面出现斑点，从而影响饮片的质量和品相。在计算机视觉质量检测研究中，首先考虑对有斑点的瑕疵饮片进行辨别处理。
此外，部分药材的特征斑点也是鉴别药材真伪以及优劣的特征。如大黄的云锦花纹、陈皮的油室等，都可以作为鉴别其真伪优劣的图像特征，对这些特征进行提取，对机器学习具有重要意义。
4、智能图像识别技术开发
本项目采用Intel公司的开源OpenCV视觉库。OpenCV是最适合于现阶段中药饮片质量“辨状论质”研究使用的计算机视觉分析工具。OpenCV全称Open Source Computer Vision Library，由Intel公司于1999年建立，是一个广受欢迎的开源计算机视觉算法库，它由一系列C函数和一些C++类构成，拥有包括500多个C/C++函数的跨平台API，能高效的实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，这些算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖，并提供了用于模式识别与聚类分析的机器学习库MLL（Machine Learning Library），能够实现SVM、BP人工神经网络等经典机器学习算法。OpenCV发展至今，其应用领域已覆盖了产品检测、医学成像、安防、机器人等众多计算机视觉的相关应用领域。
5、功能模块的开发
基于中药饮片额智能识别，本平台拟开发三大模块
（1）中药饮片智能识别模块
从技术深度而然，智能识别分为两个层次。第一个层次为基础层次，以药材的识别为目的，主要通过中药饮片的外观、形态等进行初步识别，返回结果为何种中药材。第二个层次为更进一步的专业层次，以药材的不同品种、真伪识别为目的，除了通过饮片的外观、形态外，还需要采集饮片的特定部位放大图像，通过饮片的特征部位进行识别，以确定为何种品种饮片。在后期开放上传数据识别的过程中，不断修正提高饮片识别的准确率，同时有助于优化机器学习的结果。
（2）中药饮片知识库模块
本项目将根据中药药典的基本信息，录入中药饮片的基本信息数据，一方面用户可以通过名称检索获取中药的相关信息，另一方面也可以通过对药材进行识别后返回药品识别结果的同时，显示该饮片在中国药典上的相关基本信息，以帮助用户能够深入了解该饮片，为药物的应用提供帮助。
（3）中药饮片资源社交模块
本平台还将建立社交互助功能，对用于上传中药饮片的图像，其他用户可以进行评论、勘误及分享。在社交过程中，可引入市场交易途径，给予中药批发商人对发布的图片进行标价交易。