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　　近年來，全球醫(yī)療耗材市場規(guī)模持續(xù)增長，GMP標(biāo)準(zhǔn)不斷提高，用工成本不斷上升。 在藥品生產(chǎn)和包裝環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的人造燈檢測方式已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)自動化和質(zhì)量控制的要求。 隨著AI、醫(yī)療耗材缺陷視覺檢測等新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，計算機(jī)視覺技術(shù)給預(yù)澆注注射器等醫(yī)療耗材的質(zhì)量檢測帶來了新的期待和驚喜。

　　某醫(yī)療器械廠補(bǔ)貨前注射器質(zhì)量檢測具有檢測圖像大、缺陷靶小、缺陷種類多( 30多種)等特點(diǎn)，常規(guī)視覺檢測方法無法有效識別檢測小靶缺陷。 本系統(tǒng)采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí)缺陷檢測技術(shù)，配置了10個高幀率攝像機(jī)，采用像素分割、場景分類等方式實現(xiàn)了缺陷的準(zhǔn)確分類和識別。 與傳統(tǒng)的視覺圖像比較缺陷檢測技術(shù)相比，深度學(xué)習(xí)缺陷檢測技術(shù)具有識別率高、提高性好、可編輯性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

　　該設(shè)備每秒完成50幅圖像的采集、檢測結(jié)果的輸出，可以實時監(jiān)控生產(chǎn)線的生產(chǎn)質(zhì)量，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中提取隱含的、有潛在價值的質(zhì)量信息。 當(dāng)智能檢測裝備檢測到生產(chǎn)質(zhì)量發(fā)生較大波動時，可及時有效地對前路灌封注射器成型裝備提供生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)整建議，從而降低廢品率，提高生產(chǎn)質(zhì)量。