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在口服液自動化生產(chǎn)過程中，瓶體炸裂及污染物殘留一直是制約產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率的關(guān)鍵難題。傳統(tǒng)檢測方法依賴人工目檢或單一光學(xué)手段，存在效率低、誤檢率高、適應(yīng)性差等痛點(diǎn)。針對這一行業(yè)需求，深圳市中達(dá)瑞和科技有限公司依托光譜成像技術(shù)，開發(fā)了口服液瓶污染物檢測系統(tǒng)，為口服液生產(chǎn)企業(yè)的質(zhì)量管控提供了高效、精準(zhǔn)的智能化解決方案。
技術(shù)核心：光譜圖像與深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新融合
中達(dá)瑞和的核心檢測技術(shù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，結(jié)合高精度光譜成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對口服液瓶表面污染物與破損的檢測。其技術(shù)亮點(diǎn)包括：
多光譜圖像分析
系統(tǒng)采用光譜相機(jī)捕捉口服液瓶的多通道光譜圖像，通過分光濾光片覆蓋不同波段，可精準(zhǔn)識別液體殘留、瓶體裂紋等微小缺陷。相較于傳統(tǒng)RGB圖像，光譜數(shù)據(jù)包含更豐富的特征信息，顯著提升檢測靈敏度。高精度AI模型
模型基于監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，利用2200組真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)（涵蓋正常品、炸裂瓶、稀釋/未稀釋污染樣本）進(jìn)行訓(xùn)練，并通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、Mixup等）將數(shù)據(jù)集擴(kuò)展至10倍規(guī)模。最終模型在測試集上實(shí)現(xiàn)：準(zhǔn)確率96.4%（正樣本檢出率）；
召回率95%（不良品識別覆蓋率）；
單圖檢測耗時(shí)僅20毫秒，匹配生產(chǎn)線高速檢測需求。
強(qiáng)泛化能力
模型針對不同光線條件、藥瓶形狀及藥液類型（如常欣衛(wèi)、慧蓓等5類）進(jìn)行優(yōu)化，通過自適應(yīng)特征提取，有效應(yīng)對復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境下的檢測挑戰(zhàn)。
系統(tǒng)部署：軟硬件協(xié)同賦能生產(chǎn)線
中達(dá)瑞和的解決方案以嵌入式工控機(jī)為核心載體，集成算法模塊與光學(xué)檢測系統(tǒng)，具備以下優(yōu)勢：
高效硬件配置：光譜相機(jī)搭配定制化照明光源，確保拍攝視野覆蓋4瓶一組的布局，支持多角度、全光譜范圍成像。
界面簡潔直觀：操作界面直觀展示檢測結(jié)果、實(shí)時(shí)報(bào)警及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，支持一鍵式部署與參數(shù)調(diào)整，降低使用門檻。
無縫對接產(chǎn)線：系統(tǒng)可直接嵌入現(xiàn)有自動化設(shè)備，實(shí)現(xiàn)從圖像采集、分析到不良品剔除的全流程自動化，助力企業(yè)降本增效。
應(yīng)用成效：從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)線的價(jià)值驗(yàn)證
漏檢率低至4.5%：成功識別554例污染樣本（真值580例），有效避免不良品流入市場。
誤檢率僅5.5%：在230例正常樣本中，誤判率控制在極低水平，減少生產(chǎn)中斷損失。
案例覆蓋全面：系統(tǒng)可檢測標(biāo)簽濺液、瓶身污染、瓶頸裂紋等多種缺陷類型，并針對稀釋藥液痕跡（50X稀釋度）實(shí)現(xiàn)高靈敏度識別。
未來展望：持續(xù)優(yōu)化與場景拓展
中達(dá)瑞和將持續(xù)推進(jìn)技術(shù)迭代：
模型升級：引入遷移學(xué)習(xí)與小樣本訓(xùn)練技術(shù)，進(jìn)一步提升模型在新型藥瓶與復(fù)雜污染場景下的表現(xiàn)。
設(shè)備集成：深化與機(jī)械臂、分揀系統(tǒng)的協(xié)同，打造全閉環(huán)智能檢測產(chǎn)線。
數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化：通過長期部署積累生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)優(yōu)化機(jī)制，確保系統(tǒng)長期穩(wěn)定性。
中達(dá)瑞和的口服液瓶污染物檢測系統(tǒng)，以AI+光譜技術(shù)的深度融合，重新定義了制藥行業(yè)的質(zhì)量管控標(biāo)準(zhǔn)。在智能制造與工業(yè)4.0的浪潮下，這一解決方案不僅為口服液生產(chǎn)企業(yè)破解了質(zhì)量瓶頸，更為行業(yè)智能化升級提供了可復(fù)制范例。未來，中達(dá)瑞和將持續(xù)深耕AI視覺領(lǐng)域，以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動工業(yè)檢測邁向更高精度、更高效率的新階段。