近年來，全球醫(yī)療耗材市場(chǎng)規(guī)模呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，GMP標(biāo)準(zhǔn)不斷提高，用工成本也不斷上升。在藥品生產(chǎn)和包裝環(huán)節(jié)，原有的人工燈檢方式已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)自動(dòng)化和質(zhì)量管理要求。隨著AI、視覺檢測(cè)等新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)給預(yù)灌封注射器等醫(yī)療耗材的質(zhì)量檢測(cè)帶來了新的期待與驚喜。4QO機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　七一一所的預(yù)灌裝注射器質(zhì)量檢測(cè)具有檢測(cè)圖像大、缺陷目標(biāo)小，缺陷種類多(30多種)等特點(diǎn)，常規(guī)的視覺檢測(cè)方法無法有效對(duì)小目標(biāo)缺陷進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。本系統(tǒng)采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)技術(shù)，布局10個(gè)高幀率相機(jī)，采用像素分割、場(chǎng)景分類等方式實(shí)現(xiàn)缺陷的準(zhǔn)確分類與識(shí)別。相較于傳統(tǒng)的視覺圖片對(duì)比缺陷檢測(cè)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)技術(shù)有著識(shí)別率高、可提升性強(qiáng)、可編輯性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。4QO機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

4QO機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　該設(shè)備可在1秒內(nèi)完成50張圖片的采集、檢測(cè)結(jié)果輸出，并可實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)線生產(chǎn)質(zhì)量，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可從海量數(shù)據(jù)中提取隱含、潛在的有價(jià)值的質(zhì)量信息。當(dāng)智能檢測(cè)裝備監(jiān)測(cè)到生產(chǎn)質(zhì)量發(fā)生較大波動(dòng)時(shí)，可及時(shí)、有效地對(duì)前道預(yù)灌封注射器成型裝備提供生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)整的建議，從而降低廢品率，提高生產(chǎn)質(zhì)量。4QO機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺