藥品膠囊的OCR（光學字符識別）和OCV（光學字符驗證）是藥品生產線上確保產品標識正確、可追溯的核心質量控制環節。


 一、 OCR 與 OCV 的區別與目標

   OCR： 主要目的是“讀取”膠囊上的字符（如批號、有效期、產品代碼），并將其轉換為計算機可處理的文本信息，用于數據記錄和追溯。
   OCV： 主要目的是“驗證”印刷的字符是否正確、完整、清晰，是否符合預設的模板或標準。它更側重于質量判斷（通過/不通過），而不一定需要知道具體是什么字符。
       簡單理解： OCR是“讀出來是什么”， OCV是“檢查印得好不好、對不對”。

在膠囊檢測中，兩者通常結合使用：
1.  先進行 OCV，確認字符印刷質量合格（無漏印、模糊、錯位、污染）。
2.  再進行 OCR，讀取正確的字符內容，與數據庫或預設信息進行比對，確保內容無誤（如批號是否正確）。
3.  最終結果用于觸發分揀機構，剔除不合格品。

核心挑戰

1.  高反光表面： 膠囊外殼（特別是明膠膠囊）非常光滑，容易產生鏡面反射，干擾字符成像。
2.  曲面變形： 字符印在圓柱形膠囊表面，會產生透視畸變和字符拉伸，增加識別難度。
3.  低對比度： 字符顏色與膠囊體顏色可能相近（如白色膠囊印白色字），對比度差。
4.  字體微小且多樣： 藥廠使用的字體可能非標準，且字號很小（通常僅12mm高）。
5.  高速生產： 生產線速度極快（每分鐘可達數千粒），要求視覺系統必須在極短時間內完成采集、處理和判斷。
6.  多變背景： 膠囊可能有多種顏色（紅、黃、藍、透明等），需要算法能適應不同背景。
7.  環境要求： 需符合GMP（藥品生產質量管理規范）要求，設備材質易清潔，不產塵。

 關鍵實施步驟與算法流程

1.  定位與ROI提取：
       首先在圖像中找到膠囊的位置。可能使用模式匹配、Blob分析等工具。
       根據膠囊位置，定義字符所在的關注區域，減少處理范圍。

2.  圖像預處理：
       畸變校正： 對于曲面字符，可通過算法進行“展開”，將其恢復為平面字符圖像。
       增強對比度： 使用灰度拉伸、直方圖均衡化等方法，提高字符與背景的對比。
       濾波去噪： 去除圖像中的噪聲點。

3.  字符分割：
       這是OCR的關鍵步驟。將ROI區域中的一連串字符，精確地分割成單個字符的圖像塊。
       對于印刷質量好的情況，可用投影法（水平/垂直投影找空隙）。對于粘連、斷裂字符，需要更復雜的算法。

4.  特征提取與識別/驗證：
       對于OCV：
           像素比對法： 將待測圖像與一個“黃金模板”圖像在像素級別進行比對，計算差異度。簡單快速，但對位置和光照敏感。
           特征OCV法： 提取字符的幾何特征（如筆畫寬度、端點、孔洞等）進行比對，魯棒性更強。
       對于OCR：
           基于特征的傳統方法： 提取每個字符塊的特征（如網格特征），與預訓練的字符庫進行匹配。
           深度學習法： 使用訓練好的CNN（卷積神經網絡）模型，直接對字符塊或整個字符串進行端到端的識別。這是當前的主流和趨勢，對變形、低質量字符的識別率遠高于傳統方法。

決策與輸出：
       OCV： 差異值超過閾值 → 判為印刷缺陷。
       OCR： 識別出的字符串與預設字符串不匹配 → 判為內容錯誤。
       系統通過I/O卡或以太網，將結果（OK/NG）及讀取內容發送給PLC或上位機。

發展趨勢

1.  深度學習全面應用： 不僅用于OCR，也用于OCV，能更好地處理復雜背景、變異字體和微小缺陷。
2.  3D視覺輔助： 使用3D相機獲取膠囊高度信息，可以更精確地定位字符區域，并檢測字符的印刷高度（有無漏印）。
3.  一體化與集成化： 視覺系統與PLC、機器人、MES（制造執行系統）無縫集成，實現全自動化的數據追溯和質量控制。
4.  AI綜合質檢： 一套視覺系統同時完成OCR/OCV、膠囊外觀缺陷（臟污、破損）、顏色分揀、尺寸測量等多重任務。


如果您需要部署這樣一套系統，建議：

1.  明確需求： 速度、精度（誤剔率/漏剔率）、字符類型、膠囊種類、生產線接口。
2.  重視打光實驗： 在項目前期，用不同的光源和角度對實物樣品進行測試，找到最佳成像方案。
3.  選擇可靠供應商： 選擇在制藥行業有豐富經驗的機器視覺集成商或設備制造商。
4.  考慮深度學習方案： 對于復雜的字符識別，深度學習的適應性和準確率更具優勢。
5.  預留測試與調試時間： 在實際生產線上進行充分的測試和參數優化，以應對各種邊界情況。

藥品膠囊的OCR/OCV是機器視覺技術在高要求工業場景中的成功應用，對保障藥品安全和生產合規性至關重要。