玻璃瓶大輸液是我國行業(yè)五大重要制劑之一,是機(jī)構(gòu)日常經(jīng)常使用的藥品,在現(xiàn)代臨床上占據(jù)十分重要的地位。但是,由于生產(chǎn)設(shè)備及檢測(cè)設(shè)備的局限,在灌裝過程中,大輸液產(chǎn)品中可能含有玻璃屑、纖維、毛發(fā)等可見異物,這些不溶性異物進(jìn)入人體血液后會(huì)危及到人的生命安全。目前,我國制藥企業(yè)基本上都是采用人工燈檢的方法。這種落后的檢測(cè)方式存在很多缺陷,如檢測(cè)速度慢、精度低,易受干擾,可靠性差,還容易對(duì)藥品造成二次污染等,無法從根本上保證產(chǎn)品質(zhì)量,也無法滿足高速生產(chǎn)線的生產(chǎn)要求。


早的機(jī)器視覺提出開始與上個(gè)視覺60年代，隨后1973年，美國自然科學(xué)會(huì)制定了1973-1982 視覺系統(tǒng)和機(jī)器人的發(fā)展計(jì)劃，并研究成功了一些實(shí)用的視覺系統(tǒng)，應(yīng)用于機(jī)械手定位、集成電路生產(chǎn)、精密電子產(chǎn)品裝配、飲料罐裝的檢驗(yàn)等場(chǎng)合；后來在PCB制作工藝中也采用機(jī)器視覺系統(tǒng)，用于印制電路板的質(zhì)量監(jiān)測(cè)等。除了在生產(chǎn)制造領(lǐng)域外，軍事領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用，如精的制導(dǎo)系統(tǒng)等，無人機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航等；還有CV也應(yīng)用在生物實(shí)驗(yàn)等領(lǐng)域，用于監(jiān)測(cè)生物各個(gè)生產(chǎn)規(guī)律，通過加速視頻播放來呈現(xiàn)生物生長等過程；在汽車自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，CV芯片也有不斷深入的應(yīng)用。


在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域呈現(xiàn)出很多新的趨勢(shì)，其中顯著的一個(gè)，就是應(yīng)用的性增長。除了手機(jī)、個(gè)人電腦和工業(yè)檢測(cè)之外，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智能安防、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)、無人機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等領(lǐng)域都出現(xiàn)了各種形態(tài)的應(yīng)用方式。計(jì)算機(jī)視覺迎來了一個(gè)應(yīng)用性增長的時(shí)代，目前的應(yīng)用如下圖所示，主要以運(yùn)動(dòng)控制為主。隨著各個(gè)領(lǐng)域技術(shù)不斷發(fā)展，許多科技巨頭也開始了在圖像識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的布局，F(xiàn)acebook簽下的人工智能專家Yann LeCun重大的成就就是在圖像識(shí)別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)都取得了不錯(cuò)效果，被認(rèn)為是通用圖像識(shí)別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過對(duì)數(shù)百萬份YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機(jī)器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國技公司對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。

西林瓶視覺檢測(cè)設(shè)備 西林瓶瑕疵檢測(cè)系統(tǒng) 西林瓶缺陷檢測(cè)設(shè)備

西林瓶視覺檢測(cè)設(shè)備采用多臺(tái)高分辨率相機(jī)對(duì)西林瓶進(jìn)行多角度檢測(cè)，檢測(cè)內(nèi)容包括瓶口破損、氣線、雜質(zhì)、直徑、斜肩、瓶底破損、異形等，檢測(cè)速度大于每分鐘300個(gè)。

檢測(cè)速度：高達(dá)60000瓶/小時(shí)

檢測(cè)對(duì)象：新瓶、舊瓶、冰花瓶（可排除瓶身圖案、花紋、字符等的圖像干擾）

檢測(cè)內(nèi)容：瓶口、瓶身、瓶底、瓶內(nèi)異物、異形瓶、殘堿殘液等不合格次瓶。

檢測(cè)精度：3x3mm2（不透明缺陷）