近年來，全球醫(yī)療耗材市場規(guī)模呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢，GMP標準不斷提高，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)自動化和質(zhì)量管理要求。隨著AI、視覺檢測等新技術的發(fā)展與應用，計算機視覺技術給預灌封注射器等醫(yī)療耗材的質(zhì)量檢測帶來了新的期待與驚喜。4QO機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　七一一所的預灌裝注射器質(zhì)量檢測具有檢測圖像大、缺陷目標小，缺陷種類多(30多種)等特點，常規(guī)的視覺檢測方法無法有效對小目標缺陷進行識別檢測。本系統(tǒng)采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法的深度學習缺陷檢測技術，布局10個高幀率相機，采用像素分割、場景分類等方式實現(xiàn)缺陷的準確分類與識別。相較于傳統(tǒng)的視覺圖片對比缺陷檢測技術，深度學習缺陷檢測技術有著識別率高、可提升性強、可編輯性強的優(yōu)點。4QO機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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　　該設備可在1秒內(nèi)完成50張圖片的采集、檢測結果輸出，并可實時監(jiān)控產(chǎn)線生產(chǎn)質(zhì)量，利用數(shù)據(jù)挖掘技術可從海量數(shù)據(jù)中提取隱含、潛在的有價值的質(zhì)量信息。當智能檢測裝備監(jiān)測到生產(chǎn)質(zhì)量發(fā)生較大波動時，可及時、有效地對前道預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機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺