تطوير نظام للتعرف على الروشتة اليدوية واستخدام تقنية GPS لتحديد مكانه

Abstract

المستخلص تناولت الدراسة تطوير نموذج للتعرف على صورة الروشتة باستخدام انظمة تشغيل هجينة تجمع بين انظمة التشغيل للهواتف الذكية والكمبيوتر و باستخدام واحدة من تقنيات التعلم الالي وهي تقنية التعرف الضوئي للحروف ، تمثلث مشكلة الدراسة في عدم قدرة المستخدم على قراء بيانات الروشتة لضعف اللغة الانجليزية من قبل المستخدمين، واهدار وقت كبير في البحث عن الدواء في مختلف الصيدليات بالاضافة الى عدم وجود تطبيق يمكن من تلقي طلبات التوصيل للمنتجات الصيدلانية والتفاعل مع المستخدم . لذلك هدفت هذه الدراسة الى تمكين المستخدمين من رفع صورة الروشتة في التطبيق، وتمكين المستخدمين من البحث عن الدواء عن طريق ادخال اسم الدواء او اي منتج من الصيدلية اوصورة لعلبة الدواء او المنتج في التطبيق ليتم البحث عنة في الصيدليات المشتركة في التطبيق. وكذلك الى توفير تطبيق يمكن من تلقي طلبات التوصيل للمنتجات الصيدلانية والتفاعل مع المستخدم . اتبعت هذه الدراسة النموذج الشلالي في عملية تطوير النموذج و استخدم المنهج الوصفى والمنهج التحليلى في مرحلة وصف المتطلبات ولغة النمذجة الموحدة في مرحلة تحليل وتصميم البرمجيات، كما تم استخدام الإطار الأيوني في مرحلة التطوير او التنفيذ للنموذج. ومن ابرز النتائج لهذه الدراسة تم التمكن من قراءة بيانات صناديق الدواءعند وضوح النص الموجود في الصورة بدرجة عالية، تمكنت الخوارزمية من قراءة بيانات الروشته المطبوعة بالكمبيوتر باستخدام تقنيات OCR والذكاء الاصطناعي بنسبة عالية جداً . كمااثبت النموذج نجاحه في البحث عن الدواء من خلال صورة الروشتة اوصورة الدواء. ومكن المستخدم من البحث عن الدواء ايضاً باستخدام اسم الدواء. كما مكن المستخدم من طلب خدمة التوصيل للدواء او المنتجات للمنزل. كما تم استخدام تقنيات تحديد المواقع في متابعة مراسلين الطلبات . ايضاً تم استخدام برمجيات مفتوحة المصدرمثل Ionic في انشاء النموذج مع قواعد بيانات Mysql .كما يمكن استخدام النظام عبر الاندرويد وIOS والويندوز وغيرها من انظمة التشغيل المختلفة.

Abstract The study dealt with developing a model to identify the image of the prescription using hybrid operating systems that combine the operating systems of smartphones and computers, and using one of the machine learning techniques, which is the optical character recognition technology. A great deal of time was wasted in searching for medicine in various pharmacies, in addition to the lack of an application that could receive delivery requests for pharmaceutical products and interact with the user. Therefore, this study aimed to enable users to upload the prescription image in the application, and to enable users to search for medicine by entering the name of the medicine or any product from the pharmacy or a picture of the medicine box or product in the application to be searched in pharmacies participating in the application. As well as to provide an application that enables receiving delivery requests for pharmaceutical products and interacting with the user. This study followed the waterfall model in the process of developing the model and used the descriptive and analytical approach in the stage of describing requirements and the unified modeling language in the stage of software analysis and design, and the ionic framework was used in the stage of development or implementation of the model. Among the most prominent results of this study was the ability to read the data of the medicine boxes when the clarity of the text in the image to a high degree, the algorithm was able to read the prescription data printed on the computer Using OCR techniques and artificial intelligence at a very high rate. The model also proved successful in searching for medicine through the prescription or medicine image. The user can also search for the drug using the drug name. It also enables the user to request a home delivery service for medicine or products. GPS techniques have also been used to follow up on correspondents of requests. Also, open source software such as Ionic was used to create the model with Mysql databases. The system can also be used across Android, IOS, Windows and other different operating systems.