当今企业的竞争，可谓是越发的激烈，哪怕是0.1%的缺陷都有可能影响企业信誉，成为压垮企业的最后一根稻草。然而，有时候，例如细小尺寸的精确快速测量、形状匹配、颜色识别等，人眼无法适应如此重复性且需长时间高度注意力集中的工作，其余物理传感器也很难有用武之地。那么机器视觉是如何快速、准确地识别出缺陷的呢， 小编就生物制药领域与大家一起聊聊机器视觉发挥的巨大功效吧。
一、机器视觉缺药或者缺瓶检测
由于医药行业的严格规范，对制药包装的质量也越来越苛刻，当药粒被包装进泡罩后，制造商必须保证所有泡罩内的药粒都是完好无损的；或者，在药品出厂时，普通瓶装药都是几何瓶药装在一个较大的包装内，制造商必须保证每个包装内不贫乏药瓶，以避免因此而造成的对药品生产厂家信誉的影响。
解决方案：行使机器视觉的技巧，可以快速、准确地检测到对象是否完好无缺，通过设定图像传感器，获取包装后的对象图片信息，通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比，这样，破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来，正确的平常通过。
二、机器视觉瓶口破损检测
液态药瓶，经罐装后，要校验瓶口是否有破损，这关系到药液中是否会混入玻璃碎屑。
解决方案：装将图像传感器安装在药液罐装工序后，通过图形匹配对象来校验瓶口是否有破损。在检测之前，图像传感器记录下平常的瓶口特性，当罐装好的药瓶经过传感器镜头前面时，传感器会捕捉当前的瓶口特性，与其所影象的原瓶口特性进行相对，看是否一致，如果不同，传感器会发出灯号以剔除机构将此瓶剔除。用户可通过视觉软件根据瓶口的特性来设定相似程度，假设设定为90%，也即是说当被检测瓶口的特性与传感器影象的特性相似度达90%及以上时，传感器才认定这个瓶子的瓶口是完好的。经过这道检测，就可以把所有瓶口破损的药瓶剔除出去。
以上便是 小编为大家介绍的两个应用场景以及对应的解决方案，希望对大家有所启发，之后小编也会为大家带来更多干货哦~