電腦不只會挑土豆，新世代智能中藥視覺辨識設備更能找出正確中藥材

物聯網技術發展所帶來的價值，其中之一便是為傳統文化帶來創新，在人們已熟悉的事物與日常工作中注入不同觀點。中醫與中藥是存在許久的行業，雖然亙古久遠，卻同樣受益於物聯網科技的發展。勝元眞漢藥本舖負責人、同為嘉南藥理大學藥學系專案助理教授陳大眞執行長，便以橫跨藥學與科技的才華，在中醫藥領域開創出新的道路，設計一款「智能中藥視覺辨識設備」。

陳大眞博士的工作職涯與中藥有著密切關係，不僅需為藥行採購藥材，平日教學研究方向亦深入接觸。然而傳統中藥辨識的方法，存在著辨識速度與準確度不足的問題，因中藥材外觀相似容易混淆很難從外觀即時分辨。智能中藥視覺辨識設備透過對中藥材拍照並運用影像辨識演算法以辨識中藥種類，協助中藥商正確選擇與購買中藥材，減少時間浪費與成本的提升。

先前對物聯網技術與醫療數據就多有研究的陳博士，很快就以Python著手撰寫第一版程式碼原型。期望透過整合人工智慧和物聯網技術，實現即時辨識與監測中藥材，從而提升品質管控效率，並結合創新技術尋求解方。團隊發展至今已快速擴展成完整編制，包括軟體工程師、機器學習專家、電子工程師、中醫藥學專家和中醫師等。彼此合作密切，各自負責自身專業的跨域方面的開發工作，從硬體基礎設計到軟體開發與應用，確保整體系統的運作順暢。

開發智能中藥視覺辨識設備的過程中，最核心的關鍵技術即是以視覺辨識機能搭配演算法，正確辨識出外觀相似的藥材。因此團隊選擇具有強大視覺辨識能力的 HUB 8735 進行開發，借助內置 NPU AI 運算引擎加速處理 AI 模型，可廣泛應用於各種結合影像識別或 AI運算之物聯網場域。

陳大眞博士也與我們分享開發智能中藥視覺辨識設備的過程中，獲得影像視覺辨識技術開發的寶貴經驗。陳大眞博士：「拍攝中藥材所需訓練素材時，我們使用高階攝影器材拍出精細畫質，但由於辨識設備的鏡頭較為低階，使得拍攝影像與訓練影像產生不小落差，進而造成辨識率不佳的問題。」陳大眞博士建議在為影像辨識需求拍攝訓練素材時，應該使用與辨識鏡頭相近畫質的機器拍攝，方能取得較佳辨識效果。

談及智能中藥視覺辨識設備之設計開發過程，團隊透過資策會物聯網智造基地接觸到 HUB 8735，更經由專家顧問服務團輔導進行一系列精進，使得它從原型機變身為可量產模型。經過一年多持續優化，不論是LED燈增設、面板整合、電源及升壓模組改善、國產IC開發板HUB8735 之串接、外型設計與製作等改造，產品完成度大幅躍進並已進入專利申請階段。

談及下階段的發展目標，除了持續拓展中藥材訓練影像資料庫之外，亦不斷擴充訓練數據庫以增加辨識的種類與樣式，進而在軟硬體與資料庫上不斷更新，優化用戶使用體驗。目前團隊也正在思考運用系統核心嘗試「去硬體化」的可能性，讓手機及其它終端設備也能運行中藥視覺辨識功能。主要技術關鍵在於如何克服不同光照條件下，拍攝的中藥材存在色偏造成辨識錯誤的問題。

除了智能中藥視覺辨識設備外，陳大眞博士也分享了一些在中醫藥領域中，結合物聯網技術的應用，例如台灣醫療院所的中醫科或部，有部份引進智慧中醫診療系統，其中中醫的望、聞、問、切等各種診斷方式，皆有相關公司進行創新設備的持續研發。而陳大眞博士亦特別感謝中國醫藥大學學士後中醫學系主任張東迪教授、中醫大附設醫院人工智慧中心主任高嘉鴻教授，亞洲大學醫學檢驗暨生物技術學系楊哲彥副教授，以及嘉南藥理大學藥學院院長王四切教授等多位專家，在他的專業養成中所帶來的啟發。