在生物制药领域，视觉缺陷检测系统对比传统检测方式优势有哪些

药品是人们用于防病治病、康复保健的特殊商品，国家对医药产品品质监管不断加强，制药企业对药品包装的检测也逐步由人工目检转向自动化检测，其中，基于机器视觉的药品包装检测技术便成为了制药企业的“宠儿”，不仅有效节省人力，更重要的是对药品包装，例如口服液玻璃瓶外观缺陷检测的检测准确率的提升以及对药品的质量控制有着重要意义。

在制药生产的最后环节——包装工序中，泡罩包装设备会完成药丸、胶囊的封装和缺料漏料检测。传统的泡罩包装设备无法检测如表面裂纹、脏污、磨损、脏污以及褶皱等细微缺陷，但这些缺陷会导致药品召回，使得制药成本攀升。因此，制药企业一般会引入传统机器视觉方案来解决该问题，但复杂的工厂环境和繁多的产品种类成为影响传统视觉方案部署和运行的障碍。传统视觉检测系统部署周期长，需要耗费较长的时间做参数调试；对环境变化敏感，系统稳定性差，生产车间不同位置的灯光变化可能影响检测的精确度；无法适应柔性生产，一旦产线更换或药丸形状发生变化，便需要重新进行参数调试；定制化系统解决方案费用高昂，工厂智能化改造成本高。

而自主研发的缺陷视觉检测系统则利用深度学习算法提高了方案的环境适应性，同时降低了生产线更换产品时重新采集数据、调试和训练模型的工作负荷，能高效检出口服液等玻璃瓶的缺损、表面裂纹、脏污，磨损、漏料以及褶皱等产品缺陷，提高了药品生产效率和检测的精准度。该系统支持非侵入式部署，无需对传统产线进行大规模改造，节省智能化成本，可实现快速部署；规避了传统算法的环境敏感问题，支持柔性制造，缩短部署周期，大大提升制药企业的生产效率和产品质量。

今天，包括制药行业在内，以智能制造为主导的工业革命4.0 正影响着各行各业，工业智能化将是驱动未来工业体系的关键所在。从互联到物联再到智联，数据的处理和分析逐渐向边缘端下沉，边缘计算能力正在成为产业竞争力的关键要素，面对全新的发展格局，将充分发挥深度学习和人工智能的优势，为企业生产提供源源不断的技术支持，实现产能快速调配，柔性高效制造，为工业领域乃至各行各业提供AI 解决方案，以更低的成本和更灵活的架构，赋予企业智能化升级与数字化转型的能力。