隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷進步和對醫(yī)療產(chǎn)品質(zhì)量要求的日益嚴格，工業(yè)AI視覺外觀檢測技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，涉及從醫(yī)療器械的精密制造到藥品包裝的嚴格監(jiān)控等多個環(huán)節(jié)?，F(xiàn)代醫(yī)療行業(yè)的外觀檢測系統(tǒng)利用高分辨率成像、先進的圖像處理算法和機器學習技術(shù)，能夠精確識別和分類微小的缺陷，如裂縫、污點、顏色不均或尺寸偏差等，確保醫(yī)療產(chǎn)品的安全性和可靠性。

但是，醫(yī)療行業(yè)的特殊性也對外觀檢測有著更高的要求，如對檢測系統(tǒng)的衛(wèi)生和消毒要求、對檢測結(jié)果的高準確性要求以及對設(shè)備操作的簡便性要求。于是，工業(yè)AI視覺檢測技術(shù)也正在向更高水平的自動化、智能化和精準化方向發(fā)展，以適應(yīng)醫(yī)療行業(yè)對高標準質(zhì)量控制的持續(xù)需求，為保障患者安全和提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量做出更大的貢獻。

一、醫(yī)療行業(yè)進行視覺檢測的特點高精度要求：醫(yī)療產(chǎn)品的質(zhì)量直接關(guān)系到患者的生命健康，視覺檢測需要達到非常高的精度，例如檢測藥品包裝上的微小瑕疵、醫(yī)療器械的尺寸偏差等，通常要求準確率在99%以上。

多種檢測內(nèi)容：項目涵蓋外觀檢測，如醫(yī)療器械的顏色、形狀、質(zhì)地等；尺寸檢測，確保手術(shù)器械等的尺寸符合標準；表面質(zhì)量檢測，查看醫(yī)療器械表面是否有缺陷、污漬等，還包括對藥品的包裝完整性、標簽準確性、藥液純凈度等的檢測。

快速且非接觸式檢測：通常情況下，所使用的檢測設(shè)備需避免對醫(yī)療產(chǎn)品的直接接觸，防止污染和損壞，同時也能快速、高效地完成檢測任務(wù)，適用于對衛(wèi)生條件要求嚴格的醫(yī)療產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)境。

自動化與智能化需求高：醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模大、檢測任務(wù)繁重，需要視覺檢測系統(tǒng)具備高度的自動化和智能化水平，能夠自動識別、判斷和分類產(chǎn)品，減少人工干預(yù)，提高檢測效率和準確性。

數(shù)據(jù)可追溯性：檢測過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要進行詳細記錄和保存，以便追溯產(chǎn)品的質(zhì)量歷史、分析質(zhì)量問題的原因、改進生產(chǎn)工藝等，滿足醫(yī)療行業(yè)嚴格的質(zhì)量管理要求。

二、視覺檢測過程中的難點首先，醫(yī)療產(chǎn)品種類繁多，形狀、尺寸、材質(zhì)各異，如不同規(guī)格的藥瓶、形狀復雜的手術(shù)器械等，要求視覺檢測系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種產(chǎn)品的檢測需求，需要針對不同產(chǎn)品進行定制化的算法設(shè)計和系統(tǒng)配置。

其次，醫(yī)療產(chǎn)品的材質(zhì)和表面特性多樣，如透明、反光、吸光等，這會對光照條件產(chǎn)生不同的要求，可能導致光照不均勻、反光過強或過弱等問題，影響圖像質(zhì)量和檢測效果，需要精心設(shè)計和優(yōu)化光照系統(tǒng)和成像方案。

而且，許多醫(yī)療產(chǎn)品的缺陷非常微小，如藥品中的雜質(zhì)、醫(yī)療器械表面的細微劃痕或裂紋等，這對視覺檢測系統(tǒng)的分辨率和靈敏度提出了極高的要求，需要采用高分辨率的相機、先進的圖像處理算法和檢測技術(shù)來實現(xiàn)。

同時，在醫(yī)療產(chǎn)品的生產(chǎn)線上，視覺檢測需要實時完成，對檢測速度有很高的要求，同時還要保證檢測的準確性和可靠性，這就需要視覺檢測系統(tǒng)具備快速的圖像采集、處理和分析能力，能夠在短時間內(nèi)給出檢測結(jié)果。

最后，醫(yī)療行業(yè)的視覺檢測可能需要結(jié)合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，如圖像、視頻、光譜等，以實現(xiàn)更全面、準確的檢測，需要解決多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合問題，包括數(shù)據(jù)的采集、同步、校準和綜合分析等。

然而，在實際情況中，醫(yī)療行業(yè)進行視覺檢測時，也經(jīng)常面臨一些現(xiàn)實困局。1、技術(shù)更新?lián)Q代快。視覺檢測技術(shù)不斷發(fā)展和更新，如深度學習、人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用，使得醫(yī)療企業(yè)需要不斷投入資金進行技術(shù)升級和設(shè)備更新，以保持檢測系統(tǒng)的先進性和競爭力。

2、專業(yè)人才短缺。視覺檢測涉及計算機視覺、圖像處理、機械工程、醫(yī)療知識等多學科領(lǐng)域的專業(yè)知識和技能，既懂醫(yī)療又懂視覺檢測技術(shù)且懂人工智能的復合型人才相對短缺，一定程度上限制了視覺檢測技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的推廣和應(yīng)用。

3、標準和規(guī)范不完善。目前醫(yī)療行業(yè)對于視覺檢測的標準和規(guī)范還不夠完善，不同企業(yè)之間的檢測方法和標準存在差異，這給視覺檢測系統(tǒng)的開發(fā)、驗證和市場推廣帶來了一定的困難，也影響了行業(yè)的整體發(fā)展和質(zhì)量控制水平。三、典型案例醫(yī)療泡罩的外觀檢測醫(yī)療泡罩是一種熱成型塑料包裝，通常由硬質(zhì)塑料薄片經(jīng)加熱軟化后，在模具中吸塑或壓塑成型，形成一個個規(guī)則排列、獨立密封的泡狀腔體，用于盛裝藥片、膠囊、小型醫(yī)療器械零部件等。每個泡罩都有一個對應(yīng)的鋁箔或紙質(zhì)封蓋，通過熱封工藝緊密貼合，保障內(nèi)部產(chǎn)品的密封性與穩(wěn)定性，隔絕空氣、水汽及微生物，延長保質(zhì)期。

如果按材質(zhì)分類，大概可分為以下3種類型：

PVC泡罩：材質(zhì)成本較低，加工性能良好，透明度尚可，是較為常見的泡罩材料，廣泛應(yīng)用于普通藥品包裝，但在防潮性及環(huán)保性方面存在一定局限。

PVDC泡罩：材質(zhì)阻隔性能優(yōu)越，對水汽、氧氣等氣體的阻隔率遠高于PVC，能更好地保護對環(huán)境敏感的藥品，如部分抗生素、生物制劑等，常用于高端藥品包裝，不過其成本相對偏高，加工難度稍大。

PET泡罩：材質(zhì)具有高強度、高透明度以及良好的耐熱性，適用于需要高溫滅菌處理的醫(yī)療器械包裝，像一次性注射器、手術(shù)刀等，且回收利用性優(yōu)于前兩者，契合綠色環(huán)保趨勢。如果按照成型工藝分類，大概可分為以下2種類型：

吸塑泡罩：通過真空負壓作用，將軟化的塑料片材吸附在模具型腔表面成型，生產(chǎn)效率較高，適合大規(guī)模生產(chǎn)簡單形狀的泡罩，能快速產(chǎn)出如常見感冒藥片泡罩包裝。

壓塑泡罩：利用正壓使塑料片材在模具間受壓成型，可塑造復雜結(jié)構(gòu)泡罩，產(chǎn)品壁厚均勻度更好，常用于異形醫(yī)療器械或高精密藥品包裝，但設(shè)備成本與模具復雜度較高。

某深耕醫(yī)藥行業(yè)的設(shè)備商，洞察到泡罩檢測的需求前景，投入資源研發(fā)泡罩檢測機，在研發(fā)過程中，該設(shè)備商嘗試了將傳統(tǒng)算法與AI算法相結(jié)合的方法，但在實際測試中發(fā)現(xiàn)，這種基于開源深度學習算法的方案存在一定局限性，方案在測試中表現(xiàn)效果不佳且速度較慢，更無法滿足生產(chǎn)中對藥片缺損、藥片臟污/異物、鋁塑板破損、壓泡等缺陷類型的檢測要求，效果提升遇到了瓶頸。過程中存在的主要困難如下：1、泡罩上如發(fā)絲般細微的劃痕、幾微米大小的雜質(zhì)顆粒、極淺的壓痕等缺陷，在高速生產(chǎn)線上轉(zhuǎn)瞬即逝，檢測時極易遺漏。這些微小瑕疵可能破壞密封完整性或成為應(yīng)力集中點，危及產(chǎn)品質(zhì)量，機器視覺需配置超高分辨率相機及精密光學系統(tǒng)方可捕捉。

2、PVDC材質(zhì)的高阻隔性致使光線吸收特殊，成像易出現(xiàn)陰影區(qū)域；PET材質(zhì)的高透明度又可能使內(nèi)部產(chǎn)品輪廓與泡罩邊界模糊，增加缺陷識別難度，算法需精準適配各材質(zhì)光學模型。

3、泡罩包裝生產(chǎn)速度快，每分鐘可達數(shù)百甚至上千個產(chǎn)品，機器視覺系統(tǒng)既要瞬間完成圖像采集，又要在極短時間內(nèi)（毫秒級）完成復雜運算、精準判斷缺陷類型與程度，對硬件算力及軟件算法優(yōu)化要求極高，否則易出現(xiàn)漏檢或誤檢，導致次品流入市場。

4、醫(yī)療泡罩涵蓋藥品、各類醫(yī)療器械等豐富品類，形狀從圓形、方形到異形，尺寸跨度大，單一檢測算法與參數(shù)難以通用于所有產(chǎn)品。每當產(chǎn)品線切換不同規(guī)格泡罩，系統(tǒng)需快速重新校準、學習新特征，確保檢測準確性，這依賴強大的自適應(yīng)學習模型構(gòu)建。為克服這些挑戰(zhàn)，該設(shè)備商采用了阿丘科技AIDI的分割算法。這種算法能夠有效解決傳統(tǒng)算法和開源深度學習算法在檢測對比度低、面積小的缺陷類型時的不足。同時，AIDI算法在同等硬件配置下，展現(xiàn)出了更快的速度，能夠滿足設(shè)備以400pcs/min的檢測速度要求，從而顯著提升了檢測效率。

引入AIDI算法的泡罩檢測機，不僅具備了完善的檢測方案，而且提升了設(shè)備的檢測能力，有效提高了產(chǎn)品的良率，降低了客戶投訴，為醫(yī)藥行業(yè)帶來了顯著的價值。AIDI算法相較于開源算法，具有更強的檢測能力和更快的檢測速度，同時簡單易用，使用門檻低，不僅有效節(jié)約了客戶的算法研發(fā)投入，還提升了設(shè)備的市場競爭力。

在實際應(yīng)用中，AIDI算法能夠準確識別并檢測出泡罩中的空泡、鋁塑板雜質(zhì)、藥雜質(zhì)、藥損、鋁塑板網(wǎng)紋不清以及異物等多種缺陷類型。這些缺陷的及時發(fā)現(xiàn)和處理，對于保障藥品質(zhì)量和患者安全至關(guān)重要。通過阿丘科技先進的檢測技術(shù)，醫(yī)藥行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、更可靠的藥品生產(chǎn)流程，進而滿足市場對高質(zhì)量藥品的需求。