当今的企业竞争越来越激烈。
甚至0.1％的缺陷也可能影响企业声誉，并成为压垮企业的最后一根稻草。
然而，有时，例如小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色识别等，人眼无法适应这种需要长时间和高浓度的重复性任务，并且其他物理传感器也难以使用。
那么，机器视觉如何快速，准确地识别缺陷？在生物制药领域，国臣机器人的编辑将与您谈谈机器视觉的巨大影响。
1.机器视觉药物短缺或瓶子短缺检测。
由于制药行业的严格规定，药品包装的质量要求越来越高。
当将药丸包装到泡罩中时，制造商必须确保泡罩中的所有药丸都是完整的。
或者，当药品出厂时，将普通瓶装药品装在较大包装的几何瓶中。
制造商必须确保每个包装中都没有药瓶短缺，以避免由此造成的药品损坏。
制造商声誉的影响。
解决方案：使用机器视觉技能，您可以快速准确地检测出对象是否完好无损。
通过设置图像传感器，可以获得包装后对象的图像信息，并使用预设的面积参数来分析每个药丸或药瓶。
进行检查和比较。
通过这种方式，破损的药丸或缺少瓶子的包装将被检测并正常通过。
2.机器视觉瓶口损坏检测药液瓶，装罐后，有必要检查药瓶口是否损坏，这与药液是否会与玻璃碎片混合有关。
解决方案：在药液罐装过程中安装图像传感器后，通过图形匹配对象检查瓶口是否损坏。
在检测之前，图像传感器会记录通常的瓶口特征。
当罐装药瓶通过传感器镜头的前面时，传感器会捕获当前的瓶口特性并将其与成像的原始瓶口特性进行比较，以查看是否不同，传感器将发出光信号以拒绝瓶子受排斥机制影响。
用户可以通过视觉软件根据瓶口的特性设置相似度。
假定被设置为90％，即，当检测到的瓶口的特征相似度和传感器图像为90％以上时，传感器确定该瓶的口完整。
经过此测试，可以消除所有口破的药瓶。
q
