机器视觉检测助力新冠疫苗量产

　　现在疫情期间爆发了 新一轮的疫情奥密克戎毒株，而根据专家说现有的疫苗对奥密克戎并不是有太大的作用。各国对新冠疫苗研发的持续重视。企业在大量西林瓶、安瓿瓶和预填充注射器的疫苗方面的生产和分销方面无疑面临着巨大压力。为了跟上不断增长的需求，制造商开始依赖机器视觉系统来自动化疫苗包装检查、跟踪和分发。

　　【疫苗应用解决方案】

　　1、西林瓶封盖、扣压和瓶塞检

　　机器视觉和深度学习系统可帮助检测西林瓶封盖是否存在刮痕、刺穿及其他缺陷，以改进产品质量，显著减少产品废弃，并提高生产量。

　　2、西林瓶和安瓿瓶瓶身检测

　　深度学习系统可帮助检测西林瓶和安瓿瓶是否存在刮痕、气泡、夹杂物等，避免可能会导致内容物遭到污染或破坏无菌性的缺陷。

　　3、颗粒物检测

　　深度学习系统可帮助识别玻璃西林瓶和安瓿瓶中多余的颗粒物，以防止受到污染的产品达到消费者手中。

　　4、注射器法兰检测

　　注射器法兰检测，即使存在变化性、透明性、几何形状复杂性等挑战，深度学习系统也能够可靠识别注射器法兰上的裂纹、碎屑等缺陷。

　　5、注射器针帽检测

　　机器视觉系统可帮助检测和测量针头安全防护装置的位置、平直度及其他特征，以确保注射器正确装配。

　　6、注射器柱塞挡止器检测

　　深度学习系统可帮助检测在挡止器插入注射器筒体的过程中是否导致挡止器的肋片被撕裂、肋片之间存在液体以及产生裂纹。

　　7、注射器针头检测

　　深度学习系统可帮助检测出经过斜边研磨处理的注射器针尖存在的各种细微缺陷，以保护患者安全，并确保疫苗的正确注射。

　　8、针头和注射器装配验证

　　深度学习系统可以检测针头和注射器装配件是否存在气泡、裂纹、针头粘接剂用量不足、锥体问题或其他夹杂物。

　　9、预填充注射器尺寸检测

　　机器视觉系统可帮助检测注射器的筒体长度、柱塞长度、法兰厚度、筒体内径和外径，以确保注射器符合规格要求。

　　10、预填充注射器移印检测

　　深度学习系统可以检测注射器筒体曲面和反光表面上的印刷，识别出油墨过厚、过薄或受污的任何位置。

　　审核编辑：鄢孟繁