| 作品介紹 |
本研究主要利用控制機械手臂，並整合深度學習以及影像辨識系統的應用，降低醫護人員長期暴露在高風險的工作環境中，本專題主要可分為兩大部分: 1. 基於大數據分析之處方箋檢測系統及、2. 癌症化療用藥自動調配系統。其中當醫師開立處方後，會經過DNN神經網路進行分析，癌症處方用藥資料庫，該資料庫使用18個醫生最常參考的特徵進行模型的訓練，根據該資料庫來進行醫師所開立之化療藥物及其劑量的檢核，以避免處方箋開錯藥品或者劑量錯誤之問題。
當檢核完畢後，會將其各藥品及其劑量資料傳至自動化調配系統。該自動化化療用藥配藥系統主要是利用影像辨識搭配三菱專業級六軸機械手臂，先利用手臂上方的攝像頭確認藥品的位置，透過機械手臂夾取及置放所需藥物及針筒至輔助夾具上，步進馬達會驅動皮帶將上方的藥瓶插入針筒，並執行抽取藥物的動作，每抽取完一種藥物時，在輔助夾具上的攝像頭會經過伺服機的驅動彈開並且進行照相，以確認藥物的劑量是否抽取正確，最後將藥物注射至點滴藥袋當中，來完成自動調配的步驟。
癌症化療用藥自動調配系統之主要動作是透過CR2D控制器來進行手臂之控制命令設計與座標定位；輔助夾具是由Arduino Nano來做核心，其主要是用於藥罐及針筒夾具之控制以及提供PWM訊號控制步進馬達上下牽引針筒夾具來插入及拔出藥瓶，以及紅外線感測器之讀取。 |