藥品膠囊表面字符標識缺陷機器視覺檢測系統系統旨在利用現代機器視覺技術，自動化、高精度地檢測膠囊表面的字符印刷質量問題，替代傳統的人工目檢，從而提升藥品生產的質量控制和效率。


本系統是一套集成了光學成像、圖像處理、模式識別和自動化控制技術的綜合解決方案。其核心任務是快速、準確地判斷經過生產線的每一個膠囊表面的字符標識是否存在缺陷，并將不良品自動剔除。

主要檢測缺陷類型包括：
   字符缺失： 部分或全部字符沒有印刷上。
   字符模糊/不清： 字符邊緣不銳利，難以辨認。
   字符錯誤： 印刷的字符與標準模板不符。
   字符位置偏移： 字符不在指定的區域內。
   字符破損/拖影： 印刷過程中產生的拉絲、墨點等。
   字符歪斜： 字符整體角度不正確。


通過模板匹配、Blob分析等方法，精確定位每個膠囊及字符區域。
使用OCR（光學字符識別）引擎讀取字符，并與預設的正確字符進行比對。同時結合形態學、邊緣檢測等分析字符的完整性、清晰度。
使用預先訓練好的深度學習模型（如語義分割或分類網絡）。通過大量“良品”和“各種缺陷品”的圖像進行訓練，讓模型學會區分細微的缺陷。此方法對模糊、劃傷等不規則缺陷的檢出率更高，抗干擾能力更強。
根據分析結果，給出“OK”或“NG”信號，并通過IO卡或網絡發送給PLC。


 系統優勢與挑戰

優勢：
   高效率： 檢測速度遠超人眼，可達每分鐘數千粒，滿足高速生產線需求。
   高精度與穩定性： 7x24小時連續工作，不會因疲勞、情緒等因素影響判斷，誤判率和漏判率極低。
   客觀性： 排除主觀因素，檢測標準統一。
   可追溯性： 所有檢測數據和缺陷圖像自動保存，便于質量分析和生產追溯。
   降低成本： 長期來看，可大幅減少人工成本和管理成本。

挑戰與對策：
   膠囊多樣性： 不同尺寸、顏色、字符的膠囊需要不同的檢測程序。對策：采用配方管理，一鍵切換檢測方案。
   曲面反光： 膠囊的圓柱形表面易產生高光。對策：優化照明方案（如使用穹頂光）是解決此問題的關鍵。
   輕微缺陷的判定： 介于合格與不合格之間的灰色地帶。對策：利用深度學習的相似度評分，設置靈活可調的置信度閾值。
   環境與安裝： 振動、灰塵可能影響系統穩定性。對策：采用工業級硬件和合理的機械結構設計。



 五、 總結

藥品膠囊表面字符標識缺陷機器視覺檢測系統是制藥行業實現智能化、數字化升級的關鍵裝備之一。它不僅保障了藥品包裝的規范性和可追溯性，提升了品牌形象，更是對患者用藥安全負責的重要體現。隨著深度學習等AI技術的不斷成熟，該系統的適應性、準確性和智能化程度將會越來越高，成為現代制藥生產線不可或缺的標準配置。