目前，隨著世界人口老齡化及人們對(duì)自身健康重視度提升，為醫(yī)療器械行業(yè)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，尤其在新冠疫情爆發(fā)后，醫(yī)療行業(yè)規(guī)模正在持續(xù)擴(kuò)大，同時(shí)也面臨著智能化轉(zhuǎn)型需求。

醫(yī)藥行業(yè)關(guān)系到人類的生命健康，世界各國對(duì)藥品生產(chǎn)制造過程都給予了高度重視。醫(yī)療數(shù)字化、信息化是全球醫(yī)療器械技術(shù)發(fā)展的主要方向，是實(shí)現(xiàn)醫(yī)療“無損化”、“精確化”最重要的技術(shù)保證。

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醫(yī)療行業(yè)質(zhì)檢 

需要AI智能化賦能

伴隨醫(yī)藥企業(yè)逐漸提升檔次及逐漸完善，企業(yè)對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)的需求會(huì)越來越普遍，而機(jī)器視覺公司也緊抓機(jī)遇加大對(duì)制藥領(lǐng)域機(jī)器視覺的研發(fā)。在藥品的生產(chǎn)、包裝過程中，無論是藥品的泡罩包裝、液體灌裝，還是后段的壓蓋、貼標(biāo)、噴碼，以及最后的裝盒檢測(cè)，機(jī)器視覺技術(shù)都可以發(fā)揮其強(qiáng)大的功能，以保證零缺陷。目前，我們常常被咨詢的檢測(cè)物體，大多數(shù)為對(duì)其外觀瑕疵進(jìn)行視覺檢測(cè)。如注射器瑕疵檢測(cè)、口罩缺陷檢測(cè)、西林瓶表面缺陷檢測(cè)等。

由于質(zhì)檢精細(xì)度要求高，占到工廠總?cè)肆Τ杀镜?strong>40%。舉例來說，醫(yī)療質(zhì)檢中的西林瓶表面缺陷檢測(cè)，可能是個(gè)小劃痕，也可能是小缺口。這種情況下，瑕疵視覺感官并不直觀。在整個(gè)人力檢測(cè)過程中，耗時(shí)多、人力投入高。而質(zhì)檢效率直接影響到企業(yè)生產(chǎn)以及交付效率。因此，質(zhì)檢的智能化賦能已經(jīng)成為節(jié)省成本，提高產(chǎn)能的必然趨勢(shì)。

?人力檢測(cè)

檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，檢測(cè)結(jié)果差別較大；勞動(dòng)強(qiáng)度大，工人易產(chǎn)生視覺疲勞，導(dǎo)致誤檢/漏檢率上升，同時(shí)存在工人操作安全隱患；人工質(zhì)檢培訓(xùn)成本高，周期長，培訓(xùn)結(jié)果不可復(fù)制。

?傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)

這種方法只能解決一些特定的問題。如果是在特征裝備場(chǎng)景比較復(fù)雜的情況下，或者藥瓶反光零件表面檢測(cè)這類情況，傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)的漏檢率難以控制。且傳統(tǒng)視覺檢測(cè)的整個(gè)部署周期比較長，成本也是很多工廠承擔(dān)不起的。

?深度學(xué)習(xí)檢測(cè)

可以逐步解決缺陷形態(tài)復(fù)雜、環(huán)境復(fù)雜的目標(biāo)，可解決的范圍更大，覆蓋的場(chǎng)景更多。但深度學(xué)習(xí)使用門檻較高，在AI開發(fā)階段，對(duì)原始數(shù)據(jù)的要求更高，對(duì)開發(fā)人員的要求也更高。

那么，有沒有一個(gè)簡單上手同時(shí)確保高效質(zhì)檢的方法呢？

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矩視智能低代碼平臺(tái)

醫(yī)療質(zhì)檢 案例展示

藥片缺陷檢測(cè)是藥片生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其檢測(cè)結(jié)果的好壞直接影響著藥品的質(zhì)量。以下圖為例，這是一家醫(yī)療機(jī)械生產(chǎn)商提供的樣本。可以看出，藥片存在臟污、破損等缺陷，藥片的尺寸較小，且正反面、側(cè)面缺陷程度不同，因此如果通過肉眼觀察，很難分辨出哪一個(gè)是合格或不合格。藥片表面為弧形，檢測(cè)中需要整個(gè)視野內(nèi)光照均勻，并能夠檢測(cè)到藥片表面的臟污及缺損。

根據(jù)樣本特征進(jìn)行采集，并使用矩視智能低代碼平臺(tái)針對(duì)藥片進(jìn)行AI檢測(cè)模型創(chuàng)建，標(biāo)注缺陷類型。

標(biāo)注后在矩視低代碼平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練并最終部署。如果出現(xiàn)蜂鳴和紅燈提示，說明這個(gè)藥片是不合格的，如果綠燈亮起，說明這個(gè)零件是合格的。所以在矩視低代碼平臺(tái)，操作十分簡單，僅需幾步即可完成。首先是上傳樣本圖片，其次是基于低代碼平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、測(cè)試，最后再到部署。接下來詳析帶大家拆解步驟：第一步：樣本采集將部分模擬量轉(zhuǎn)換成可以量化的數(shù)字量。比如，這些藥片上的破損、臟污等信息，都需要將這些信息上傳到低代碼平臺(tái)。在這里就要提到一個(gè)很重要的配件，即樣本采集用的鏡頭，光源等硬件。成功的AI樣本采集是從一張信息準(zhǔn)確且直觀的照片開始，它們就相當(dāng)于矩視低代碼平臺(tái)在真實(shí)生產(chǎn)流水線上的智能眼睛。采用什么樣的鏡頭，意味著讓AI能看到什么樣的內(nèi)容。這里有關(guān)鍵一點(diǎn)：點(diǎn)擊查看>>>《如何為樣本匹配一個(gè)合適的鏡頭》當(dāng)然，我們的專業(yè)技術(shù)工程師憑借多年經(jīng)驗(yàn)，會(huì)針對(duì)項(xiàng)目場(chǎng)景及需求進(jìn)行硬件配置部分指導(dǎo)，面向零算法基礎(chǔ)人群、簡單易上手。由于檢測(cè)藥片需要所有表面，因此推薦采用球狀分布式對(duì)稱無影光源，此光源采用特制漫射板將光散射到不同方向，形成漸變球狀分布，使得整個(gè)球面目標(biāo)不同坡度的反光強(qiáng)度都一致。

因需檢測(cè)藥片所有表面，實(shí)驗(yàn)中采用棱鏡模組進(jìn)行配合打光，通過分次曝光來分別檢測(cè)正面與側(cè)面的缺陷，從而獲取藥片360°全方位的圖像信息。

藥片缺陷檢測(cè)正、側(cè)面效果圖第二步：樣本標(biāo)注在樣本圖片準(zhǔn)備完成，并上傳矩視低代碼平臺(tái)后，開始進(jìn)行標(biāo)注，在這里需要注意標(biāo)簽和標(biāo)注的重點(diǎn)。標(biāo)簽標(biāo)簽是圍繞著樣本要表達(dá)的信息和實(shí)際部署場(chǎng)景展開的。例如，藥品生產(chǎn)廠要求一旦檢測(cè)出藥片破損、臟污即檢測(cè)為不合格。所以，在創(chuàng)建標(biāo)簽的時(shí)候，一定要按照實(shí)際的檢測(cè)需求進(jìn)行設(shè)定。

標(biāo)注標(biāo)注是訓(xùn)練前非常重要的環(huán)節(jié)，需要將圖像中涉及的瑕疵全部準(zhǔn)確框定標(biāo)注。

第三步：模型部署訓(xùn)練好的AI模型需要導(dǎo)出下載后進(jìn)行本地部署。

最終，基于矩視低代碼平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)算法，使用工業(yè)相機(jī)對(duì)產(chǎn)線上的藥片進(jìn)行圖片拍攝，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的服務(wù)器進(jìn)行圖像分類和檢測(cè)，判斷藥片的外觀質(zhì)量是否符合要求，可檢測(cè)藥片的缺損、裂縫、臟污、大小等瑕疵。

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機(jī)器視覺

在醫(yī)療行業(yè)的廣泛應(yīng)用

1. 缺藥或者缺瓶檢測(cè)

由于醫(yī)藥行業(yè)的嚴(yán)格規(guī)范，對(duì)制藥包裝的質(zhì)量也越來越苛刻，當(dāng)藥粒被包裝進(jìn)泡罩后，生產(chǎn)商必須保證所有泡罩內(nèi)的藥粒都是完好無損。或者，在藥品出廠時(shí)，一般瓶裝藥都是若干瓶藥裝在一個(gè)較大的包裝內(nèi)，生產(chǎn)商必須保證每個(gè)包裝內(nèi)不缺少藥瓶，以避免因此而造成的對(duì)藥品生產(chǎn)廠家信譽(yù)的影響。

利用機(jī)器視覺的方法，可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)到對(duì)象是否完好無缺，通過設(shè)定圖像傳感器，獲取包裝后的對(duì)象圖片信息，通過預(yù)先設(shè)定的面積參數(shù)對(duì)每個(gè)藥粒或者藥瓶進(jìn)行檢測(cè)對(duì)比，這樣，破損的藥粒或者缺瓶的包裝都將被檢測(cè)出來，正確的正常通過。

2. 瓶口破損檢測(cè)

液態(tài)藥瓶，經(jīng)罐裝后，要判斷瓶口是否有破損，這關(guān)系到藥液中是否會(huì)混入玻璃碎屑。將圖像傳感器安裝在藥液罐裝工序后，通過圖形匹配工具來判斷瓶口是否有破損。

在檢測(cè)之前，圖像傳感器記錄下正常的瓶口特征，當(dāng)罐裝好的藥瓶經(jīng)過傳感器鏡頭前面時(shí)，傳感器會(huì)捕捉當(dāng)前的瓶口特征，與其所記憶的原瓶口特征進(jìn)行比較，看是否一致，如果不同，傳感器會(huì)發(fā)出信號(hào)以剔除機(jī)構(gòu)將此瓶剔除。3. 灌封質(zhì)量檢測(cè)在藥品罐裝生產(chǎn)線上，另一個(gè)需要關(guān)心的問題是壓蓋后蓋子是否壓裝到位？藥液灌裝的是否夠量？以確保瓶子封閉完好，保證瓶內(nèi)的真空度，以及藥量是否正確。通過測(cè)量瓶蓋與瓶口之間的縫隙來判斷瓶蓋是否安裝到位；通過測(cè)量液面與瓶口的距離來判斷液位的高低。

均是相對(duì)位置的測(cè)量，因而不會(huì)受瓶子在傳送帶上的微弱跳動(dòng)的影響。經(jīng)過此道檢測(cè)，能確保瓶蓋未安裝到位和藥液不夠的藥瓶全部被剔除出去。4. 液體藥品的雜質(zhì)和異物檢測(cè)液態(tài)藥瓶，經(jīng)罐裝后，要判斷藥液中是否會(huì)混入雜質(zhì)。利用工業(yè)相機(jī)采集圖像，基于相關(guān)軟件和算法，對(duì)液體藥品的雜質(zhì)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)，確保藥品的純凈度。

上面僅僅列出了在食品藥品行業(yè)中的部分應(yīng)用，機(jī)器視覺檢測(cè)能否廣泛應(yīng)用，首先要使食藥品企業(yè)更多的了解機(jī)器視覺。