陈同学 · 初二 · 零一优创学员
陈同学陪奶奶去社区医院取慢性病药时,看到药剂师在一排排小抽屉里翻找药盒,每次都要花两三分钟。他问药剂师为什么这么慢,得到的回答是:“每种药都有固定的编号位置,新进的药要按编号塞回去;患者来取药也要按编号找。”——存药和取药都依赖人脑记编号。
他想做一个“位置无关”的药柜:药品随便放进任意格子,摄像头自己识别每格有什么;患者刷卡后系统自动定位并推出对应药盒。这意味着两个核心问题——药品识别要可靠,机械推药要稳定。
AI 方案三阶段迭代——从云端大模型到本地特征匹配,最终落到 ONNX 离线模型,每一步都有真实的工程理由。
— 项目亮点
第一版用通义千问云端多模态 API,识别准确率高,但医院常常没稳定网络。第二版改用本地 ORB 特征点匹配,离线但相似药盒(白底文字)识别错乱。第三版用自己拍的药品照片微调一个轻量 ONNX 模型,在行空板上本地推理 200ms 出结果,准确率 95%+。三次迭代他都写了对比报告,论文里专门一节讲“为什么不是云端”。
原本计划行空板和 ESP32 用 USB 串口通信,但行空板只有一个 USB 口,接了摄像头就没法接 ESP32。他让 ESP32 开 AP 模式建一个局域网热点,行空板和医生电脑都连这个热点,行空板做 TCP 客户端连到 ESP32 的 9000 端口发指令。这样不仅解决了 USB 口冲突,连医生端电脑也能直接接入。
推药的 Z 轴本来想用步进电机,但太贵太大。他选了 270 度大扭矩舵机,舵机摇臂连一根 8cm 直推连杆,舵机从 0° 转到 270° 推出 8mm 正好把药盒推过药格边缘。整个机构 3D 打印件他改了 5 版才让推力均匀、不卡死。











