藥品標籤承載著眾多關鍵資訊，其準確性直接關係到藥品的監管與防偽溯源。傳統的標籤檢測方法存在諸多不足，而微鏈道愛的 OCR/OCV 線上核驗方案為這一問題提供了有效的解決途徑。
在醫藥行業，藥品標籤是藥品監管與防偽溯源的核心載體。它承載著批號、有效期、條碼以及序列化追溯碼等關鍵資訊，這些資訊對於藥品的質量管控、流向追蹤以及合規性檢查都起著至關重要的作用。某製藥包裝廠在藥品的生產過程中，經過高速貼標與噴碼環節後，需要對每一件藥品的標籤進行嚴格核驗，以確保標籤上的字元完整清晰、條碼可讀、序列化碼唯一且符合法規要求。只有這樣，才能保證藥品順利透過監管部門的檢查，進入市場流通。
痛點：為什麼難
傳統的標籤檢測主要依靠模板比對的方法。這種方法存在著較高的誤判率，例如字型的細微變化、墨點的出現或者標籤的輕微位移，都可能導致系統將正常的標籤判定為缺陷標籤。據統計，傳統檢測方法的誤判率可高達 10%，這不僅增加了人工複核的工作量，還可能導致一些真正的缺陷標籤被漏檢。
從漏檢率來看，傳統檢測對於缺字、斷碼、序列碼重複等缺陷的漏檢情況較為嚴重。一旦這些缺陷標籤流出生產線，將會帶來嚴重的後果。如果是輕微情況，可能會導致整批藥品被召回，給企業帶來巨大的經濟損失；而如果觸犯了序列化合規紅線，企業將面臨嚴厲的法律處罰。據估算，傳統檢測的漏檢率可能達到 2%左右，這對於藥品生產企業來說是一個不容忽視的風險。
此外，傳統檢測方法在面對高速生產線時，往往無法滿足逐件全檢的要求。為了保證生產速度，企業可能會選擇抽檢的方式進行檢測，但這種方式存在很大的不確定性，無法保證每一件藥品的標籤都符合要求。而且，傳統檢測裝置的檢測速度相對較慢，在高速生產線的環境下，容易出現檢測不及時的情況，進一步影響了檢測的準確性和效率。
技術原理
微鏈道愛部署的 OCR/OCV 線上檢測方案，採用了先進的字元識別（OCR）和字元質量校驗（OCV）技術。在字元識別方面，系統透過高精度的影象感測器採集標籤影象，然後利用深度學習演算法對影象中的字元進行識別和分析。深度學習演算法具有強大的特徵提取能力，能夠準確識別各種字型、字號和排版的字元，即使是在複雜的背景下也能保證較高的識別準確率。
在字元質量校驗方面，系統對標籤上字元的完整性、清晰度、對比度等質量指標進行實時監測和評估。透過與預設的標準進行比對，判斷字元是否存在缺字、斷碼、模糊等質量問題。同時，系統還會對一維/二維條碼的可讀性和內容進行雙重核驗，驗證條碼是否能夠被準確掃描和解碼，以及條碼所包含的資訊是否與上位指令一致。
與傳統的模板比對方法相比，OCR/OCV 線上檢測方案具有更高的準確性和靈活性。它不受字型細微變化、墨點、輕微位移等因素的影響，能夠準確識別和校驗各種型別的標籤缺陷。而且，該方案是面向高速產線設計的，採用了並行處理技術和最佳化的演算法架構，在不降低生產速度的前提下，能夠實現逐件全檢，大大提高了檢測的效率和可靠性。
典型應用場景
- 字元完整性檢測：在藥品標籤上，批號、有效期等可變資訊的字元必須完整無缺。OCR 技術透過對標籤影象的逐字分析，能夠精準識別出是否存在缺字、漏字等情況。難點在於一些字元可能由於印刷質量問題出現輕微的模糊或殘缺，這就需要演算法具備較強的容錯能力和特徵提取能力。
- 條碼可讀性檢測：一維/二維條碼是藥品資訊傳遞的重要載體，其可讀性直接影響到後續的掃碼入庫、物流追蹤等環節。OCV 技術透過對條碼的影象質量進行評估，包括條碼的對比度、條空比等指標，判斷條碼是否能夠被準確掃描。難點在於條碼可能會受到標籤表面的劃痕、汙漬等因素的干擾，影響掃碼的成功率。
- 序列碼唯一性檢測：序列化追溯碼是藥品防偽溯源的關鍵，每個序列碼都必須是唯一的。系統透過對序列碼的實時比對和資料庫查詢，驗證序列碼的唯一性。難點在於隨著藥品產量的增加，序列碼的數量會急劇增長，需要高效的演算法和資料庫管理系統來保證查詢的速度和準確性。
- 字元質量校驗：除了字元的完整性，字元的印刷質量也至關重要。OCV 技術會對字元的清晰度、筆畫粗細等進行校驗，確保字元能夠清晰可讀。難點在於不同的印刷裝置和印刷工藝可能會導致字元的質量存在差異，需要系統能夠適應各種不同的情況進行準確判斷。
- 格式合規檢測：序列化碼和條碼都有特定的格式要求，系統會對其格式進行校驗，確保符合法規和行業標準。難點在於格式規則可能會隨著法規的更新而變化，需要系統能夠及時更新和調整校驗規則。
落地案例
某中型製藥包裝廠，其生產線的速度較快，每天需要處理大量的藥品包裝。在採用微鏈道愛的 OCR/OCV 線上核驗方案之前，該廠一直使用傳統的模板比對檢測方法。由於誤判率和漏檢率較高，導致人工複核工作量巨大，而且還經常出現整批藥品召回的情況，給企業帶來了較大的經濟損失。
在上線微鏈道愛的方案時，微鏈道愛的技術團隊首先對該廠的生產線進行了詳細的調研和分析，瞭解了生產流程和標籤特點。然後根據實際情況進行了系統的定製化部署，包括裝置的安裝除錯、演算法的最佳化配置等。整個上線過程平穩有序，沒有對生產線的正常執行造成太大影響。
“微鏈道愛的 OCR/OCV 線上核驗方案讓我們的標籤檢測準確率大幅提升，缺陷標籤實現零流出，真正解決了我們的痛點。”——某製藥包裝廠負責人
上線前，傳統檢測方法的誤判率為 10%，漏檢率為 2%，人工複核工作量佔總工作量的 30%。微鏈道愛上線後，標籤綜合核驗準確率達到了 99.8%，缺陷標籤實現了 0 流出，產線保持全速執行，人工複核工作量大幅壓縮至 5%。同時，序列化追溯鏈完整閉合，順利滿足了監管對序列化與防偽的合規要求。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛的 OCR/OCV 線上核驗方案是一套專為高速生產線設計的解決方案。它整合了先進的硬體裝置和智慧演算法，能夠對藥品標籤進行實時、準確的檢測和校驗。該方案具有高度的靈活性和可擴充套件性，可以根據不同企業的生產需求和標籤特點進行定製化配置。
在硬體方面，方案採用了高精度的影象感測器和高速處理晶片，能夠快速、清晰地採集標籤影象，並進行實時處理。在軟體方面，系統整合了深度學習演算法和規則引擎，能夠實現字元識別、質量校驗、條碼核驗、序列碼驗證等多種功能，並且可以根據實際情況進行演算法的最佳化和調整。
量化成效
透過實施微鏈道愛的 OCR/OCV 線上核驗方案，企業在多個方面取得了顯著的成效。在檢測準確率方面，微鏈道愛的標籤綜合核驗準確率從傳統方法的 90%左右提升到了 99.8%，大大提高了標籤的質量和可靠性。在漏檢率方面，微鏈道愛將其從 2%降低到了幾乎為 0，有效避免了缺陷標籤流出生產線的風險。在人工複核工作量方面，從 30%大幅壓縮至 5%，減少了人力成本，提高了生產效率。同時，產線能夠保持全速執行，序列化追溯鏈完整閉合，滿足了監管對序列化與防偽的合規要求，為企業的可持續發展提供了有力保障。
常見問題
藥品標籤核驗為什麼不能有差錯？
藥品標籤承載關鍵資訊，是監管與防偽溯源核心載體。印錯批號、缺失有效期數字等問題，會讓整批藥品被攔下。傳統檢測易誤判，缺陷流出後果嚴重，可能導致整批召回或觸犯法規紅線，所以核驗必須準確無誤。
DaoAI 的 OCR/OCV 線上核驗方案有什麼特點？
該方案面向高速產線設計，能在不降速下逐件全檢。可同時完成字元識別與質量校驗，核驗條碼和序列化碼。採用先進演算法和硬體，不受字型、墨點等因素影響，實時剔除缺陷標籤，提高檢測準確性和效率。
該方案上線後有什麼效果？
系統上線後，標籤綜合核驗準確率達 99.8%，實現 0 缺陷流出。產線全速執行，序列化追溯鏈完整，滿足監管合規要求。同時，人工複核工作量大幅壓縮，從 30%降至 5%，降低了人力成本。
本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。