藥品是人們生活中用來防病治病、康復(fù)保健的一種商品，國家對醫(yī)藥產(chǎn)品品質(zhì)監(jiān)管不斷加強，制藥企業(yè)對藥品包裝的檢測也逐步由人工目檢轉(zhuǎn)向自動化檢測，其中，基于機器視覺的藥品包裝檢測技術(shù)便成為了制藥企業(yè)的“寵兒”，不僅有效節(jié)省人力，更重要的是對藥品包裝，例如口服液玻璃瓶外觀缺陷檢測的檢測準確率的提升以及對藥品的質(zhì)量控制有著重要意義。
在制藥生產(chǎn)的最后環(huán)節(jié)——包裝工序中，泡罩包裝設(shè)備會完成藥丸、膠囊的封裝和缺料漏料檢測。傳統(tǒng)的泡罩包裝設(shè)備無法檢測如表面裂紋、臟污、磨損、臟污以及褶皺等細微缺陷，但這些缺陷會導(dǎo)致藥品召回，使得制藥成本攀升。因此，制藥企業(yè)一般會引入傳統(tǒng)機器視覺方案來解決該問題，但復(fù)雜的工廠環(huán)境和繁多的產(chǎn)品種類成為影響傳統(tǒng)視覺方案部署和運行的障礙。傳統(tǒng)視覺檢測系統(tǒng)部署周期長，需要耗費較長的時間做參數(shù)調(diào)試;對環(huán)境變化敏感，系統(tǒng)穩(wěn)定性差，生產(chǎn)車間不同位置的燈光變化可能影響檢測的精確度;無法適應(yīng)柔性生產(chǎn)，一旦產(chǎn)線更換或藥丸形狀發(fā)生變化，便需要重新進行參數(shù)調(diào)試;定制化系統(tǒng)解決方案費用高昂，工廠智能化改造成本高。
而國辰機器人自主研發(fā)的缺陷視覺檢測系統(tǒng)則利用深度學習算法提高了方案的環(huán)境適應(yīng)性，同時降低了生產(chǎn)線更換產(chǎn)品時重新采集數(shù)據(jù)、調(diào)試和訓(xùn)練模型的工作負荷，能高效檢出口服液等玻璃瓶的缺損、表面裂紋、臟污，磨損、漏料以及褶皺等產(chǎn)品缺陷，提高了藥品生產(chǎn)效率和檢測的精準度。該系統(tǒng)支持非侵入式部署，無需對傳統(tǒng)產(chǎn)線進行大規(guī)模改造，節(jié)省智能化成本，可實現(xiàn)快速部署;規(guī)避了傳統(tǒng)算法的環(huán)境敏感問題，支持柔性制造，縮短部署周期，大大提升制藥企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
今天，包括制藥行業(yè)在內(nèi)，以智能制造為主導(dǎo)的工業(yè)革命4.0 正影響著各行各業(yè)，工業(yè)智能化將是驅(qū)動未來工業(yè)體系的關(guān)鍵所在。從互聯(lián)到物聯(lián)再到智聯(lián)，數(shù)據(jù)的處理和分析逐漸向邊緣端下沉，邊緣計算能力正在成為產(chǎn)業(yè)競爭力的關(guān)鍵要素，面對全新的發(fā)展格局，國辰憑借硬件的算力優(yōu)勢和強大的生態(tài)體系，將充分發(fā)揮深度學習和人工智能的優(yōu)勢，為企業(yè)生產(chǎn)提供源源不斷的技術(shù)支持，實現(xiàn)產(chǎn)能快速調(diào)配，柔性高效制造，為工業(yè)領(lǐng)域乃至各行各業(yè)提供AI 解決方案，以更低的成本和更靈活的架構(gòu)，賦予企業(yè)智能化升級與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力。