AI AOI 系統實現膠囊多類缺陷自訓練檢測

隨着中國移動對工業 AI 基礎設施的投資，工業視覺質檢在智能製造中的發展迎來新契機。在醫藥/製藥行業，膠囊的質量檢測至關重要，微鏈道愛的 AI AOI 軟件系統為解決膠囊多類缺陷檢測提供了有效方案。

用戶場景：某頭部醫藥廠商的膠囊生產線上，膠囊是主要產品，檢測對象為各類填充膠囊。在膠囊的生產工序中，需要對膠囊的外觀、密封性等多方面進行嚴格檢測，以確保產品質量符合醫藥行業的高標準要求。

痛點：在傳統的膠囊檢測方式下，該廠商面臨诸多困境。漏檢率較高，達到 3%左右，導致部分有缺陷的膠囊流入市場，存在一定的安全隱患。誤報率也不容小觑，約為 10%，這使得大量合格膠囊被誤判為次品，增加了複檢工作量和生產成本。此外，換型時間較長，每次更換產品型號需要約 30 分鐘，嚴重影響了生產效率。結合中國移動投資工業 AI 基礎設施推動工業視覺質檢發展的熱點方向，該廠商急需引入先進的檢測技術來改善現狀。

技術原理

微鏈道愛的 AI AOI 軟件系統采用了先進的視覺基礎模型的特征認知算法。該算法通過對膠囊的各類特征進行深度學習和分析，能夠準確識別膠囊的正常和異常特征。其原理在於，視覺基礎模型經過大量樣本的訓練，對不同類型的膠囊特征有了深入的理解和記忆。

• 一塊良品 5 分鐘 0 代碼自動編程功能，使得系統能夠快速適應新的膠囊型號。通過對一塊良品膠囊的學習，系統可以在短時間內自動生成檢測程序，無需複雜的代碼編寫，大大縮短了換型時間。
• APDT 正樣本/少樣本學習（1-20 張良品）技術，利用少量的正樣本膠囊進行學習和訓練，就能夠準確識別膠囊的正常特征。這是因為該技術通過對正樣本的特征提取和分析，建立了一個準確的特征模型，對膠囊的微小缺陷也能實現精準檢測。
• 語義誤報過濾功能則是基於語義理解技術，對檢測結果進行分析和過濾。它能夠識別出那些由於環境因素或其他幹擾導致的誤報信息，並將其過濾掉，從而有效降低誤報率。

微鏈道愛解決方案與產品

以 AI AOI 軟件系統為核心，微鏈道愛為該廠商提供了一套完整的解決方案。該系統具備強大的自訓練能力，能夠快速適應不同型號膠囊的檢測需求。在落地過程中，首先使用 APDT 正樣本/少樣本學習技術，僅需 10 張良品膠囊，就可以完成系統的訓練。然後利用一塊良品 5 分鐘 0 代碼自動編程功能，實現快速換型，換型時間縮短至 5 分鐘。同時，語義誤報過濾功能有效降低了誤報率。此外，系統還支持 SDK/API/Docker 100% 本地私有化部署，保證數據不出廠，符合醫藥行業的合規要求。配套的 DaoAI 2D / 3D AI AOI 設備可以提供更全面的檢測數據，辅助 AI AOI 軟件系統進行更準確的判斷。

AI AOI 軟件系統為醫藥膠囊檢測帶來高效、精準、安全的解決方案。

量化成效：引入微鏈道愛的 AI AOI 軟件系統後，該廠商取得了顯著的成效。漏檢率從原來的 3%降低到了 <0.6%，大大提高了產品質量，減少了安全風險。誤報率從 10%降低到了 <4%，降低了複檢工作量和生產成本。換型時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘，提高了生產效率，使產線能夠更靈活地應對不同產品的生產需求。