背景 / 痛点介绍
现代医药行业蓬勃发展,药品需求日益增长。对于制药企业而言,药品检测是至关重要的环节,直接关系到患者的用药安全、疗效和健康。生产企业必须面对诸多痛点和挑战:
- 频繁换模(药品规格多样):药品形态多种多样,包括片剂、胶囊、液体、粉末等,每种都有其特定的检测要求和挑战。
- 高速生产需求:现代制药生产线追求高效率,但传统视觉检测系统难以处理如此大量的并发数据。如果药品检测速度滞后于生产线速度,将产生延迟反馈,导致大量无效生产并进一步增加成本。
- 缺陷样本难以获取:制药产品复制缺陷数据样本的成本很高。如何高效利用和分析现有样本已成为一大挑战。
使用流程
通过本教程,您将熟悉构建 DaoAI AOI 药品检测模型所需的所有步骤。
步骤 1:在管理项目页面,创建一个新的检测工作。
步骤 2:通过右上角的拍照按钮捕获当前产品样本的图像。
步骤 3:通过右下角的工具栏,点击标注工具。将整个项目选为【产品】,然后标记每个需要检测的区域,并为它们添加新标签。(在本例中,您可以将它们命名为药丸、盖子等)
重复上述步骤,直到所有需要检测的区域都被标记完毕,点击开始训练,然后返回主页面等待模型训练完成。
步骤 4:使用训练好的模型创建检测任务。如图所示,任何异常都可以被精准识别(包括放置错误、缺件、胶囊破损等缺陷)
步骤 5:DaoAI AOI 独特的反馈循环机制
在极少数情况下,如果出现过杀/误检,用户可以手动将选定区域/部件标记为正确状态。
如图所示,如果出现过杀情况,只需将指定区域标记为良品。您也可以使用左侧的一键功能将所有选定区域一次性标记为良品。
如果出现错误或漏检(如图所示),将该指定区域标记为不良品。然后,使用工具突出显示错误,例如胶囊破损、包装损坏或方向错误。
完成后,您可以点击重新训练模型。我们建议,如果有特殊情况,可以多次重复上述审查步骤以确保最佳性能。
就像人类从错误中学习一样,DaoAI AOI 系统可以无缝整合人工反馈并高速重新训练模型,使模型在整个检测过程中不断更新。这种机制确保系统的准确性随着时间的推移持续提高。
总结
- 零缺陷样本依赖:仅需 1-20 个高质量非缺陷样本即可完成 AI 模型的构建,解决了制药行业缺陷数据复制成本高、采集和标注过程不便等核心痛点。
- 超高速精准检测:单个检测区域仅需 10 毫秒的检测速度,初始准确率达 99.7%(远超传统 AOI)。不断演进的反馈循环学习机制满足高质量高效检测需求。
- 未知缺陷捕获:通过无监督异常检测算法,对磨损、划痕、异物污染等潜在未知缺陷表现出色。
上传您的产品样本或与我们的技术团队沟通。我们将为您提供智能测试报告,AOI 将为您的公司革新药品包装检测。
常见问题
1. 制药企业在药品缺陷检测中面临哪些挑战?
制药企业在缺陷检测中遇到几个挑战:
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频繁换模:药品规格多样,包括片剂、胶囊、液体和粉末,需要频繁调整检测流程。
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高速生产需求:现代生产线以高速运行,传统视觉检测系统难以跟上,可能导致反馈不及时并增加生产成本。
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缺陷样本稀缺:获取用于训练检测系统的缺陷样本既昂贵又耗时,在开发有效的缺陷检测模型方面构成重大障碍。
2. DaoAI 的 AOI 系统如何应对这些挑战?
DaoAI 的自动光学检测(AOI)系统通过以下方式提供解决方案:
3. DaoAI 的 AOI 系统可以检测哪些类型的药品缺陷?
DaoAI 的 AOI 系统能够检测一系列缺陷,包括:
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胶囊破损:识别胶囊的物理损伤。
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包装损坏:检测撕裂或密封不当的包装等问题。
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方向错误:识别错位或位置不当的产品。
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异物污染:发现产品中存在的非预期材料。
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表面磨损和划痕:识别可能影响产品质量的微小表面缺陷。
4. 反馈循环机制如何增强 AOI 系统的性能?
反馈循环机制允许用户:
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手动纠正错误:用户可以将区域标记为【良品】或【不良品】以纠正误检。
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重新训练模型:系统可以使用纠正后的数据重新训练,随时间提高准确性。
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持续改进:这一过程确保 AOI 系统不断演进并适应新的缺陷类型和变化,保持高检测标准。
5. DaoAI 的 AOI 系统可以集成到现有的制药生产线中吗?
可以,DaoAI 的 AOI 系统设计用于无缝集成到现有生产线中。其与各种生产环境的兼容性以及适应不同产品规格的能力使其成为寻求增强质量控制流程的制药企业的多功能解决方案。