首先，我通过网络爬虫技术，从互联网上收集了超过30G的中药图片，并进行了预处理和清洗。然后，我使用深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch，搭建了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型。这些模型可以对中药图片进行特征提取和分类，以实现对不同种类中药的自动识别和分类。

在搭建深度学习模型的过程中，我需要进行大量的数据处理、特征提取、模型优化和调试等工作，以保证模型的准确性和稳定性。同时，我也需要了解中药的分类和特征，以便更好地设计和优化深度学习模型，提高其识别和分类的准确性。

爬取资料已上传，卷积模型不便上传。