近年来，随着自动化视觉技术的发展成熟阶段，走进许多医药、保健品胶囊生产中，为医药器械行业降低不良品率，提升药品品质和生产的智能自动化水平提供了很好的契机。

药瓶在瓶装药片缺陷的视觉检测，胶囊封装漏粉密封质量的检测，药片的缺损颜色识别检测等。

自动机器视觉检测最重要的应用之一。就是对所有需要检测产品进行外观。然而，传统制瓶过程利用简单设备和较多人工完成生产。随着产业升级，生产自动化程度提升和减少劳动强度及缩减人员成本会被更加重视，机器视觉作为更有利的质量保障方案，将成本产业升级的关键。机器视觉外观检测设备在智能制造中图像识别标签缺陷的应用越来越广泛;同时，它还可以在印刷过程中对色彩定位进行套印，在色彩比较和包装过程中检查饮料瓶盖的印刷质量，产品包装条码和字符识别，玻璃瓶缺陷检测。利用视觉外检测系统对玻璃瓶的缺陷进行检测，包括尺寸检测、瓶子外观检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。

检测效率：每分钟检测数量不低于30-40件

产品检测工序

1.自动上料机将产品按一定的方向摆放在入料

输送带上

2.产品输送到入料槽处

3.夹具夹住产品并做旋转运动、旋转过程线扫相机进行扫描检测

4.对检测结果进行判断剔除

5.完成一个周期

一、设备特点：

（1）:自动工作、节省人力成本：设备采用前述自动功能，降低人的劳动强度、节省人力成本。

（2）:性能稳定、外观美观：设备采用自动功能，将PLC、人机界面有机结合。本设备的原

配件均为著名名牌，零部件均经精密机床加工完成。

（3）:操作简易、安全：本设备采用人机对话。设计有缺料报警、满料报警、异常报警；当

出现报警时则停机。设备设计有安全防护，使操作更安全。

（4）:生产管理：具有产量计数、安全、异常报警等。

机器视觉四大类应用：定位、识别、测量与检测，其中最有价值且最具挑战的是AOI视觉检测专机；它是工业4.0中工厂质量管理的标尺，更是企业提质、增效、降本、减存的利器。

借助深度学习策略，提升低对比度缺陷的检出率，及对缺陷特征进行分级、分类，例如：脏点、漏印、蚊虫、气泡、溢胶、辊印、版污等。准确的分级分类能保障客户的重大缺陷不会遗落，%处理。