AI AOI 系统实现胶囊多类缺陷自训练检测

随着中国移动对工业 AI 基础设施的投资，工业视觉质检在智能制造中的发展迎来新契机。在医药/制药行业，胶囊的质量检测至关重要，微链道爱的 AI AOI 软件系统为解决胶囊多类缺陷检测提供了有效方案。

用户场景：某头部医药厂商的胶囊生产线上，胶囊是主要产品，检测对象为各类填充胶囊。在胶囊的生产工序中，需要对胶囊的外观、密封性等多方面进行严格检测，以确保产品质量符合医药行业的高标准要求。

痛点：在传统的胶囊检测方式下，该厂商面临诸多困境。漏检率较高，达到 3%左右，导致部分有缺陷的胶囊流入市场，存在一定的安全隐患。误报率也不容小觑，约为 10%，这使得大量合格胶囊被误判为次品，增加了复检工作量和生产成本。此外，换型时间较长，每次更换产品型号需要约 30 分钟，严重影响了生产效率。结合中国移动投资工业 AI 基础设施推动工业视觉质检发展的热点方向，该厂商急需引入先进的检测技术来改善现状。

技术原理

微链道爱的 AI AOI 软件系统采用了先进的视觉基础模型的特征认知算法。该算法通过对胶囊的各类特征进行深度学习和分析，能够准确识别胶囊的正常和异常特征。其原理在于，视觉基础模型经过大量样本的训练，对不同类型的胶囊特征有了深入的理解和记忆。

• 一块良品 5 分钟 0 代码自动编程功能，使得系统能够快速适应新的胶囊型号。通过对一块良品胶囊的学习，系统可以在短时间内自动生成检测程序，无需复杂的代码编写，大大缩短了换型时间。
• APDT 正样本/少样本学习（1-20 张良品）技术，利用少量的正样本胶囊进行学习和训练，就能够准确识别胶囊的正常特征。这是因为该技术通过对正样本的特征提取和分析，建立了一个准确的特征模型，对胶囊的微小缺陷也能实现精准检测。
• 语义误报过滤功能则是基于语义理解技术，对检测结果进行分析和过滤。它能够识别出那些由于环境因素或其他干扰导致的误报信息，并将其过滤掉，从而有效降低误报率。

微链道爱解决方案与产品

以 AI AOI 软件系统为核心，微链道爱为该厂商提供了一套完整的解决方案。该系统具备强大的自训练能力，能够快速适应不同型号胶囊的检测需求。在落地过程中，首先使用 APDT 正样本/少样本学习技术，仅需 10 张良品胶囊，就可以完成系统的训练。然后利用一块良品 5 分钟 0 代码自动编程功能，实现快速换型，换型时间缩短至 5 分钟。同时，语义误报过滤功能有效降低了误报率。此外，系统还支持 SDK/API/Docker 100% 本地私有化部署，保证数据不出厂，符合医药行业的合规要求。配套的 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备可以提供更全面的检测数据，辅助 AI AOI 软件系统进行更准确的判断。

AI AOI 软件系统为医药胶囊检测带来高效、精准、安全的解决方案。

量化成效：引入微链道爱的 AI AOI 软件系统后，该厂商取得了显著的成效。漏检率从原来的 3%降低到了 <0.6%，大大提高了产品质量，减少了安全风险。误报率从 10%降低到了 <4%，降低了复检工作量和生产成本。换型时间从 30 分钟缩短至 5 分钟，提高了生产效率，使产线能够更灵活地应对不同产品的生产需求。