針對瓶裝藥品視覺計數驗證這一需求，這是一個在制藥、保健品、食品等行業非常典型且重要的自動化質量控制環節。

 一、 核心目標
在藥品包裝線末端，自動、快速、準確地確認每個藥瓶內藥片/膠囊的數量是否正確，確保無漏裝、多裝，并通常將不合格品自動剔除出產線。

 二、 主要技術方案

根據藥品特性（如藥片顏色、形狀、透明度）、瓶身特性（如材質、顏色、透明度）和生產節拍，主要有以下幾種技術路線：

 1. 基于傳統機器視覺（2D成像）
   原理：使用工業相機從特定角度（通常為頂部或側面）拍攝瓶內圖像，通過圖像處理算法（如閾值分割、邊緣檢測、形態學操作、Blob分析）識別并統計藥粒數量。
   適用場景：
       藥粒與瓶底背景對比度高（如白色藥片與深色瓶底）。
       藥粒無嚴重堆疊、粘連。
       瓶身透明或半透明，且瓶壁平整，無明顯光學畸變。
   優點：速度快、成本相對較低、技術成熟。
   缺點：對光照、瓶身潔凈度、藥粒擺放狀態敏感。堆疊藥粒容易誤判。

 2. 基于深度學習（AI視覺）
   原理：使用大量已標注的瓶裝藥品圖像訓練深度學習模型（如Faster RCNN, YOLO, UNet等），模型學習自動識別和定位每一粒藥片，并計數。
   適用場景：
       藥粒形狀不規則、顏色多變、有復雜圖案。
       存在一定程度的堆疊和遮擋。
       背景（瓶身/瓶底）復雜，傳統算法難以穩定分割。
   優點：魯棒性強，能處理復雜場景，自適應學習能力高，準確率通常優于傳統方法。
   缺點：需要大量標注數據，初期開發成本較高，對計算資源有一定要求。

 3. 基于3D視覺（激光/結構光）
   原理：通過3D傳感器獲取藥瓶內藥粒的高度信息（點云），利用高度差來區分堆疊的藥粒。
   適用場景：
       解決堆疊問題的終極方案。尤其適用于糖衣片、膠囊等容易平鋪堆疊的情況。
       對顏色和光照變化不敏感。
   優點：計數準確率極高，基本不受堆疊影響。
   缺點：系統成本最高，數據處理更復雜，掃描速度可能慢于2D方案。

 4. 基于X射線或透射成像
   原理：利用X射線穿透能力，生成藥瓶的內部影像，可以無視瓶身顏色和部分遮擋。
   適用場景：不透明瓶體（如鋁瓶、棕色玻璃瓶）內的藥粒計數。
   優點：可應對最嚴苛的包裝條件。
   缺點：設備昂貴，有輻射安全監管要求，通常用于高價值藥品。


 五、 實施步驟建議
1.  需求評估：明確藥粒和藥瓶的物理特性、產線速度（瓶/分鐘）、準確率要求（如99.95%）、預算。
2.  方案選型與POC測試：根據評估結果，選擇2D、AI或3D方案，并與供應商進行概念驗證測試，使用實際樣品驗證可行性。
3.  系統設計與集成：設計機械安裝結構、光源方案、與產線PLC的通信協議、剔除機構等。
4.  軟件開發與調試：開發核心計數算法，設計用戶界面，進行大量測試優化參數。
5.  現場安裝與驗收：在線安裝調試，進行連續無故障運行測試，確保達到預定的產能和準確率指標。
6.  培訓與文檔：為操作和維護人員提供培訓，交付完整技術文檔。


瓶裝藥品視覺計數驗證是現代智能制藥產線的標準配置。對于大部分常規透明瓶、低堆疊風險的場景，高性價比的2D視覺方案是首選。對于易堆疊的糖衣片/膠囊，3D視覺是更可靠的選擇。而對于復雜多變或需應對不透明瓶體的場景，AI視覺展現出強大優勢。

成功的關鍵在于前期的詳盡樣品測試和針對性的光學照明設計。建議與經驗豐富的機器視覺系統集成商合作，他們能提供從方案到落地的一站式服務。