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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標準不斷提高，用工成本不斷上升。 在藥品生產和包裝環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的人造燈檢測方式已經不能滿足生產自動化和質量控制的要求。 隨著AI、醫(yī)療耗材缺陷視覺檢測等新技術的發(fā)展和應用，計算機視覺技術給預澆注注射器等醫(yī)療耗材的質量檢測帶來了新的期待和驚喜。

　　某醫(yī)療器械廠補貨前注射器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。 本系統(tǒng)采用基于神經網(wǎng)絡算法的深度學習缺陷檢測技術，配置了10個高幀率攝像機，采用像素分割、場景分類等方式實現(xiàn)了缺陷的準確分類和識別。 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)控生產線的生產質量，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工藝參數(shù)調整建議，從而降低廢品率，提高生產質量。