背景 / 痛點介紹
現代醫藥產業蓬勃發展,藥品需求日益增長。對於製藥企業而言,藥品檢測是至關重要的環節,直接關係到患者的用藥安全、療效和健康。生產企業必須面對諸多痛點和挑戰:
- 頻繁換模(藥品規格多樣):藥品形態多種多樣,包括片劑、膠囊、液體、粉末等,每種都有其特定的檢測要求和挑戰。
- 高速生產需求:現代製藥生產線追求高效率,但傳統視覺檢測系統難以處理如此大量的並行資料。如果藥品檢測速度滯後於生產線速度,將產生延遲回饋,導致大量無效生產並進一步增加成本。
- 缺陷樣本難以取得:製藥產品複製缺陷資料樣本的成本很高。如何高效利用和分析現有樣本已成為一大挑戰。
使用流程
透過本教學,您將熟悉建構 DaoAI AOI 藥品檢測模型所需的所有步驟。
步驟 1:在管理專案頁面,建立一個新的檢測工作。
步驟 2:透過右上角的拍照按鈕擷取當前產品樣本的影像。
步驟 3:透過右下角的工具列,點選標註工具。將整個項目選為「產品」,然後標記每個需要檢測的區域,並為它們新增標籤。(在本例中,您可以將它們命名為藥丸、蓋子等)
重複上述步驟,直到所有需要檢測的區域都被標記完畢,點選開始訓練,然後返回主頁面等待模型訓練完成。
步驟 4:使用訓練好的模型建立檢測任務。如圖所示,任何異常都可以被精準識別(包括放置錯誤、缺件、膠囊破損等缺陷)
步驟 5:DaoAI AOI 獨特的回饋迴圈機制
在極少數情況下,如果出現過殺/誤檢,使用者可以手動將選定區域/部件標記為正確狀態。
如圖所示,如果出現過殺情況,只需將指定區域標記為良品。您也可以使用左側的一鍵功能將所有選定區域一次性標記為良品。
如果出現錯誤或漏檢(如圖所示),將該指定區域標記為不良品。然後,使用工具突顯錯誤,例如膠囊破損、包裝損壞或方向錯誤。
完成後,您可以點選重新訓練模型。我們建議,如果有特殊情況,可以多次重複上述審查步驟以確保最佳效能。
就像人類從錯誤中學習一樣,DaoAI AOI 系統可以無縫整合人工回饋並高速重新訓練模型,使模型在整個檢測過程中不斷更新。這種機制確保系統的準確性隨著時間的推移持續提高。
總結
- 零缺陷樣本依賴:僅需 1-20 個高品質非缺陷樣本即可完成 AI 模型的建構,解決了製藥產業缺陷資料複製成本高、採集和標註過程不便等核心痛點。
- 超高速精準檢測:單個檢測區域僅需 10 毫秒的檢測速度,初始準確率達 99.7%(遠超傳統 AOI)。不斷演進的回饋迴圈學習機制滿足高品質高效檢測需求。
- 未知缺陷捕獲:透過無監督異常檢測演算法,對磨損、刮痕、異物污染等潛在未知缺陷表現出色。
上傳您的產品樣本或與我們的技術團隊溝通。我們將為您提供智慧測試報告,AOI 將為您的公司革新藥品包裝檢測。
常見問題
1. 製藥企業在藥品缺陷檢測中面臨哪些挑戰?
製藥企業在缺陷檢測中遇到幾個挑戰:
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頻繁換模:藥品規格多樣,包括片劑、膠囊、液體和粉末,需要頻繁調整檢測流程。
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高速生產需求:現代生產線以高速運行,傳統視覺檢測系統難以跟上,可能導致回饋不及時並增加生產成本。
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缺陷樣本稀缺:取得用於訓練檢測系統的缺陷樣本既昂貴又耗時,在開發有效的缺陷檢測模型方面構成重大障礙。
2. DaoAI 的 AOI 系統如何應對這些挑戰?
DaoAI 的自動光學檢測(AOI)系統透過以下方式提供解決方案:
3. DaoAI 的 AOI 系統可以檢測哪些類型的藥品缺陷?
DaoAI 的 AOI 系統能夠檢測一系列缺陷,包括:
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膠囊破損:識別膠囊的物理損傷。
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包裝損壞:檢測撕裂或密封不當的包裝等問題。
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方向錯誤:識別錯位或位置不當的產品。
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異物污染:發現產品中存在的非預期材料。
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表面磨損和刮痕:識別可能影響產品品質的微小表面缺陷。
4. 回饋迴圈機制如何增強 AOI 系統的效能?
回饋迴圈機制允許使用者:
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手動糾正錯誤:使用者可以將區域標記為「良品」或「不良品」以糾正誤檢。
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重新訓練模型:系統可以使用糾正後的資料重新訓練,隨時間提高準確性。
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持續改進:這一過程確保 AOI 系統不斷演進並適應新的缺陷類型和變化,保持高檢測標準。
5. DaoAI 的 AOI 系統可以整合到現有的製藥生產線中嗎?
可以,DaoAI 的 AOI 系統設計用於無縫整合到現有生產線中。其與各種生產環境的相容性以及適應不同產品規格的能力使其成為尋求增強品質控制流程的製藥企業的多功能解決方案。