2D設備 · 2026-07-20

2D AI AOI 設備實現醫藥標簽 OCR 高速全檢

工業 AI 助力醫藥質檢生產力躍遷

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2D AI AOI 設備實現醫藥標簽 OCR 高速全檢
2D AI AOI 設備 · DaoAI AI 視覺應用

在醫藥行業,標簽信息的準確性關乎用藥安全與合規。傳統質檢方式難以滿足高速生產需求,微鏈道愛的 2D AI AOI 設備為這一難題提供了解決方案。

99.2%檢出率
- 65%誤報率降低
5min換型時間

用戶場景:某頭部醫藥廠商,在藥品包裝產線的貼標工序中,需要對藥品標簽上的 OCR 文字、序列碼等信息進行檢測。藥品標簽作為藥品信息的重要載體,其內容的準確性直接關系到藥品的使用安全和合規性。因此,對標簽信息的檢測是藥品生產過程中的關鍵環節。

痛點:傳統的人工檢測方式效率低下,人力成本高,且容易出現漏檢和誤判的情況,漏檢率可達 2%左右。同時,人工檢測難以適應高速生產線的節拍,檢測速度慢,影響生產效率。在工業 AI 控製器助力工業視覺質檢實現生產力躍遷的大趨勢下,傳統檢測方式明顯滯後,無法滿足企業對提高生產效率和質量的需求。此外,隨着醫藥行業法規的日益嚴格,對標簽信息的準確性和可追溯性要求越來越高,傳統檢測方式難以保證合規性。

技術原理

2D AI AOI 設備采用高分辨 2D 成像技術,能夠清晰捕捉藥品標簽上的文字和序列碼信息。其成像原理基於先進的光學系統和圖像傳感器,可將標簽上的微小字符和圖案以高分辨率的形式呈現出來。在圖像處理方面,設備運用深度學習二次判圖算法。該算法通過對大量正樣本的學習,能夠準確識別標簽上的各種文字和符號,並且可以根據語義信息對誤報進行過濾。例如,當檢測到的字符與預設的模板在語義上不匹配時,算法會自動判斷為誤報,從而大大降低誤報率。這是因為深度學習算法具有強大的特征提取和分類能力,能夠從複雜的圖像中提取出有意義的信息,並進行準確的判斷。

  • 高分辨 2D 成像:利用先進光學系統和圖像傳感器,獲取清晰、高分辨率的標簽圖像。
  • 深度學習二次判圖:對大量正樣本學習,準確識別文字和符號,根據語義信息過濾誤報。
  • 微米級精度:能夠檢測到標簽上微小的缺陷和字符差異,確保檢測的準確性。
  • 高速在線全檢:適應高速生產線的節拍,實現對標簽信息的實時、全面檢測。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛以 2D AI AOI 設備為核心,為該醫藥廠商提供了完整的解決方案。該設備具備高速在線全檢能力,能夠在微米級精度下對藥品標簽進行全面檢測。在檢測過程中,設備通過高分辨 2D 成像技術獲取標簽圖像,然後利用 DaoAI AI AOI 軟件系統進行圖像處理和分析。軟件系統采用視覺基礎模型的特征認知,能夠在一塊良品 5 分鐘內實現 0 代碼自動編程,並且支持 APDT 正樣本/少樣本學習(1-20 張良品),大大提高了編程效率和檢測準確性。同時,語義誤報過濾功能進一步降低了誤報率,確保檢測結果的可靠性。

2D AI AOI 設備憑借其先進的技術和強大的功能,為醫藥標簽檢測提供了高效、精準的解決方案。

量化成效:使用 2D AI AOI 設備後,該醫藥廠商的標簽信息檢出率達到了 99.2%,漏檢率降低至 <0.8%,大大提高了檢測的準確性。同時,誤報率降低了 -65%,減少了不必要的複檢工作,提高了生產效率。此外,設備的快速換型功能使得換型時間縮短至 5min,能夠更好地適應不同規格藥品標簽的檢測需求。

常見問題

2D AI AOI 設備能檢測哪些類型的標簽缺陷?

該設備可檢測表面缺陷、印刷缺陷、字符 OCR 錯誤、裝配缺漏等平面缺陷,能精準識別標簽上文字、序列碼的錯誤、缺失等問題。

使用該設備後,編程複雜嗎?

不複雜。借助 DaoAI AI AOI 軟件系統,一塊良品 5 分鐘即可 0 代碼自動編程,還支持 1-20 張良品的正樣本/少樣本學習。

設備的誤報率能降低到什麼程度?

通過深度學習二次判圖和語義誤報過濾,誤報率可降低 -65%,有效減少不必要的複檢工作。

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