機器視覺 就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。
隨著全球醫(yī)療耗材市場規(guī)模持續(xù)增長，GMP標準不斷提高，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)自動化和質量控制的要求。 使用工業(yè)相機進行質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，常規(guī)視覺檢測方法無法有效識別檢測小靶缺陷。與傳統(tǒng)的視覺圖像比較缺陷檢測技術相比，深度學習缺陷檢測技術具有識別率高、提高性好、可編輯性強的優(yōu)點。
該設備每秒完成50幅圖像的采集、檢測結果的輸出，可以實時監(jiān)控生產(chǎn)線的生產(chǎn)質量，利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以從海量數(shù)據(jù)中提取隱含的、有潛在價值的質量信息。當智能檢測裝備檢測到生產(chǎn)質量發(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)調整建議，從而降低廢品率，提高生產(chǎn)質量。
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