在上篇文章中，我們了解了醫(yī)療行業(yè)在外觀缺陷檢測時(shí)的特點(diǎn)與難點(diǎn)，并分享了阿丘科技對(duì)醫(yī)療泡罩進(jìn)行外觀缺陷檢測時(shí)的典型場景案例，詳細(xì)內(nèi)容可查看《開源算法效果不佳，醫(yī)療行業(yè)泡罩外觀檢測怎么做》。本文作為醫(yī)療行業(yè)的另一篇內(nèi)容，將圍繞三期碼檢測、藥瓶外觀檢測這兩個(gè)典型案例展開講述。

一、三期碼檢測

藥品包裝上的三期碼是指與藥品質(zhì)量和安全密切相關(guān)的三個(gè)重要日期信息，它們分別是：

• 生產(chǎn)日期：指藥品完成全部生產(chǎn)工藝過程的日期。它標(biāo)志著藥品生產(chǎn)的起點(diǎn)，對(duì)于跟蹤藥品的生產(chǎn)批次和歷史非常重要。
• 有效期（保質(zhì)期）：指藥品在規(guī)定的儲(chǔ)存條件下能夠保持其應(yīng)有的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間期限。過了這個(gè)日期后，藥品的有效性和安全性可能無法得到保證，因此不應(yīng)再使用。
• 批號(hào)：指用于標(biāo)識(shí)一批特定生產(chǎn)批次的藥品的代碼。每一批次的藥品在生產(chǎn)過程中可能會(huì)有細(xì)微差別，批號(hào)有助于追溯該批次藥品的生產(chǎn)歷史、成分來源以及流通路徑等信息，這對(duì)于藥品的質(zhì)量控制和問題追蹤至關(guān)重要。

這些信息通常會(huì)在藥品的最小銷售單元（如藥盒或瓶身）上明確標(biāo)注，以確保消費(fèi)者和醫(yī)療專業(yè)人員可以方便地獲取并理解。三期碼的存在不僅幫助消費(fèi)者和醫(yī)療專業(yè)人員正確使用藥品，也在藥品召回、質(zhì)量監(jiān)控等方面發(fā)揮著重要作用。

通常情況下，在對(duì)藥品包裝三期碼進(jìn)行外觀檢測時(shí)，通常會(huì)面臨以下難點(diǎn)。

• 字符識(shí)別難度大：三期碼中的字符通常較小，且可能存在多種字體、字號(hào)和排版方式，增加了字符識(shí)別的難度。此外，一些特殊字符、符號(hào)或手寫體的三期碼也給識(shí)別帶來了挑戰(zhàn)，容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況。
• 檢測精度要求高：在檢測過程中，不僅要檢測三期碼的內(nèi)容是否正確，還要對(duì)其印刷位置、字符間距、字體大小等進(jìn)行精確檢測。微小的偏差或不符合標(biāo)準(zhǔn)的情況都可能影響藥品的質(zhì)量追溯和管理，需要高精度的檢測設(shè)備和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。
• 包裝材料多樣性：藥品包裝材料種類繁多，如紙盒、塑料瓶、玻璃瓶、鋁箔等，不同的包裝材料表面特性各異，對(duì)三期碼的印刷和附著效果有很大影響。例如，塑料瓶表面可能存在反光，紙盒表面可能有褶皺或不平整，這些都會(huì)給三期碼的質(zhì)量外觀檢測帶來困難。
• 防偽技術(shù)的檢測：為了防止藥品三期碼被篡改或偽造，一些藥品企業(yè)會(huì)采用防偽技術(shù)，如激光防偽、二維碼防偽、隱形碼等。這些防偽技術(shù)的檢測需要專門的設(shè)備和技術(shù)，增加了檢測的復(fù)雜性和難度。
• 人工檢測的局限性：人工檢測三期碼質(zhì)量外觀容易受到疲勞、主觀因素等影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性難以保證。而且人工檢測速度慢，無法滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求。采用自動(dòng)化檢測設(shè)備可以提高檢測效率和準(zhǔn)確性，但設(shè)備的成本較高，且需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行維護(hù)和操作。

以下是阿丘科技在三期碼檢測項(xiàng)目中的實(shí)際案例。

某客戶在進(jìn)行醫(yī)療三期碼檢測時(shí)，發(fā)現(xiàn)在部分簡單場景中，采用傳統(tǒng)方法可以滿足基本需求，但由于藥盒上的字符噴印位置不固定、字符重印等因素，傳統(tǒng)方法難以對(duì)這些字符進(jìn)行準(zhǔn)確定位和識(shí)別。

對(duì)此，阿丘科技采用AIDI定位算法，它能夠精準(zhǔn)定位三期碼噴印位置，具有出色的位置適應(yīng)能力。同時(shí)，采用AIDI字符識(shí)別算法可有效應(yīng)對(duì)重疊字符干擾，確保識(shí)別的準(zhǔn)確性。并且，AI算法在面對(duì)光照變化和產(chǎn)品差異等干擾因素時(shí)，能展現(xiàn)出極強(qiáng)的適應(yīng)性，極大地提升了識(shí)別的穩(wěn)定性和可靠性。在此案例中引入AI算法具有重要的方案價(jià)值，它能夠滿足復(fù)雜場景下的字符識(shí)別需求，增強(qiáng)視覺系統(tǒng)競爭力，并拓展至噴印、鋼印、激光打印等字符識(shí)別的應(yīng)用場景。

通過對(duì)比，該客戶發(fā)現(xiàn)阿丘科技的算法具有顯著優(yōu)勢。首先，通過 AI 算法解決目標(biāo)區(qū)域定位問題，降低了字符識(shí)別難度。其次，AI 算法的字符識(shí)別抗干擾能力強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。最后，相較于傳統(tǒng)方法，該算法無需頻繁調(diào)整參數(shù)或更換算法，可有效簡化操作流程，提高工作效率。

二、藥瓶外觀檢測

藥瓶檢測屬于醫(yī)藥包裝行業(yè)的一大重要環(huán)節(jié)，其質(zhì)量好壞直接關(guān)系到藥品的保存、使用效果以及患者的生命健康。對(duì)于藥瓶的外觀檢測，一般涉及以下幾個(gè)方面：

• 瓶身完整性

裂紋檢測：藥瓶表面可能會(huì)出現(xiàn)細(xì)微裂紋，這些裂紋可能會(huì)影響藥瓶的強(qiáng)度和密封性，導(dǎo)致藥品在儲(chǔ)存和運(yùn)輸過程中受到污染或變質(zhì)。

破損檢測：包括瓶身的明顯破損、缺口等情況。例如，玻璃瓶在生產(chǎn)過程中可能由于碰撞而產(chǎn)生缺口，塑料瓶可能在模具成型過程中出現(xiàn)局部破損。

• 瓶身尺寸

高度和直徑測量：藥瓶的高度和直徑需要符合規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)。如果尺寸偏差過大，可能會(huì)導(dǎo)致在后續(xù)的灌裝、貼標(biāo)、包裝等工序中出現(xiàn)問題，例如無法準(zhǔn)確灌裝規(guī)定劑量的藥品，或者在包裝過程中無法整齊擺放。

壁厚檢測：藥瓶的壁厚均勻性很重要。不均勻的壁厚可能會(huì)導(dǎo)致藥瓶在承受壓力時(shí)出現(xiàn)局部變形，影響其保護(hù)藥品的功能。

• 瓶身外觀質(zhì)量

表面外觀檢測：如劃痕、麻點(diǎn)、氣泡等。對(duì)于透明藥瓶，這些瑕疵會(huì)影響外觀質(zhì)量，并且在某些情況下，可能會(huì)反映出藥瓶生產(chǎn)工藝存在問題，例如塑料瓶在注塑過程中如果混入雜質(zhì)，就可能形成麻點(diǎn)。

顏色一致性檢查：確保藥瓶的顏色符合標(biāo)準(zhǔn)要求。有些藥品對(duì)包裝顏色有特定要求，例如避光保存的藥品可能需要使用深色藥瓶，并且同一批次藥瓶的顏色應(yīng)保持一致。

• 瓶身標(biāo)識(shí)與印刷

標(biāo)簽檢測：檢查藥瓶上的標(biāo)簽是否完整、準(zhǔn)確、粘貼牢固。標(biāo)簽內(nèi)容包括藥品名稱、劑量、使用說明等重要信息，任何標(biāo)簽缺失或錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致用藥錯(cuò)誤。

印刷質(zhì)量檢測：對(duì)于直接在瓶身上印刷的文字、圖案等，要檢查其清晰度、完整性和準(zhǔn)確性。例如，噴碼的生產(chǎn)日期、有效期等三期碼的印刷質(zhì)量。

同樣，藥瓶在進(jìn)行外觀檢測時(shí)，也會(huì)面臨獨(dú)有的難點(diǎn)。

首先，透明或反光材質(zhì)的檢測。對(duì)于透明或高反光的藥瓶（如玻璃瓶），表面瑕疵檢測難度較大。光線在這些材質(zhì)表面容易產(chǎn)生反射、折射等現(xiàn)象，可能會(huì)掩蓋或干擾瑕疵的檢測。例如，利用機(jī)器視覺檢測透明玻璃瓶的劃痕時(shí)，由于光線的反射，劃痕可能會(huì)被光線掩蓋，難以準(zhǔn)確識(shí)別。

其次，復(fù)雜形狀和結(jié)構(gòu)的處理。有些藥瓶具有特殊的形狀或結(jié)構(gòu)，如異形瓶、帶有凹凸紋理的瓶身等。這些復(fù)雜形狀和結(jié)構(gòu)會(huì)給外觀檢測帶來困難，例如在檢測瓶身尺寸時(shí)，不規(guī)則的形狀可能會(huì)導(dǎo)致測量點(diǎn)難以準(zhǔn)確確定，影響尺寸測量的準(zhǔn)確性。

接著，關(guān)于微小瑕疵的檢測。藥瓶表面的微小瑕疵，如極小的氣泡、細(xì)微的劃痕等，檢測難度較大。這些微小瑕疵可能需要高分辨率的檢測設(shè)備和先進(jìn)的圖像處理算法才能準(zhǔn)確識(shí)別，且圖像處理算法的開發(fā)也具有一定的技術(shù)難度。

最后，還包含多類型缺陷的綜合檢測。在實(shí)際生產(chǎn)中，藥瓶可能同時(shí)存在多種類型的外觀缺陷，如既有表面瑕疵又有尺寸偏差。如何在一套檢測系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)多種缺陷的綜合、準(zhǔn)確檢測是一個(gè)難點(diǎn)，這需要檢測系統(tǒng)具備多種檢測功能和有效的數(shù)據(jù)融合、分析能力。

以下是阿丘科技在藥瓶檢測項(xiàng)目中的實(shí)際案例。

在塑料藥瓶的注塑過程中，可能會(huì)出現(xiàn)黑點(diǎn)、缺口、變形、螺紋缺失等關(guān)鍵缺陷。這些缺陷如果未被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，可能會(huì)影響藥品的質(zhì)量和安全性。然而，傳統(tǒng)的檢測算法由于受到產(chǎn)品光澤度的影響，往往難以準(zhǔn)確識(shí)別這些缺陷，導(dǎo)致檢測效果不佳。

為了提高檢測的準(zhǔn)確性和效率，藥瓶檢測設(shè)備需要具備更高的靈活性和適應(yīng)性，以應(yīng)對(duì)不同規(guī)格和種類的藥瓶。傳統(tǒng)的藥瓶檢測設(shè)備，基于自身算法，一次通過率大約在60%到70%之間，但隨著競爭對(duì)手開始采用人工智能（AI）技術(shù)，該客戶發(fā)現(xiàn)競爭對(duì)手能夠顯著提升檢測效果，并檢測出更多規(guī)格的產(chǎn)品。這導(dǎo)致終端工廠對(duì)設(shè)備的要求越來越高——設(shè)備必須具備AI功能。

面對(duì)訂單流失的壓力，客戶開始尋求AI解決方案，以提升設(shè)備的競爭力。阿丘科技的軟件產(chǎn)品AIDI提供了一種“快速檢測+分割”的算法方案，這種方案能夠針對(duì)同一部位的不同缺陷類型采取多標(biāo)簽的方式進(jìn)行檢測，滿足客戶的檢測要求，將一次通過率提升至90%。在相同的硬件環(huán)境下，這種模型需要的資源更少，運(yùn)行速度更快，從而大幅提高了產(chǎn)能。此外，針對(duì)產(chǎn)品規(guī)格多樣化的問題，AIDI通過構(gòu)建通用大模型來滿足客戶在產(chǎn)品換型時(shí)的檢測需求，這種大模型的使用不僅提高了部署效率，還降低了部署成本。

引入AIDI算法的藥瓶檢測機(jī)具備了完善的檢測方案，這使得良率、產(chǎn)能和設(shè)備競爭力都得到了提升，進(jìn)而吸引了更多的訂單。方案的優(yōu)勢在于：

1、解決了傳統(tǒng)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)的問題，減少了對(duì)大量人工目檢的依賴。

2、有效提升了設(shè)備的檢測能力和效率，進(jìn)一步增強(qiáng)了產(chǎn)品良率。

3、依靠通用模型，實(shí)現(xiàn)了快速批量部署，即插即用，為客戶降低了成本，提高了效率。通過阿丘科技基于AI的藥瓶外觀檢測方案，可以更好地應(yīng)對(duì)藥瓶生產(chǎn)過程中的各種外觀缺陷檢測問題，提高藥瓶生產(chǎn)質(zhì)量和檢測效率，在醫(yī)藥包裝行業(yè)中具有重要意義。