传送带飞速流动，白色药片如雪花般闪过，质检员李师傅揉了揉发涩的眼睛，他知道今天又会有漏网之鱼从眼皮底下溜走。
药厂生产线上，每一片药都关乎患者的健康，但传统的人工质检方式在高速生产环境下，漏检率有时高达2%-5%。
正是为了解决这一行业顽疾，基于高分辨率彩色摄像头和人工智能技术的检测系统开始进入制药生产线，不仅能捕捉人眼难以发现的微小缺陷，还能实现每分钟数千片的检测速度。
在制药车间的质检工位上，李师傅已经连续工作了四个小时。他需要从每分钟流过眼前的数千片药片中，挑出那些有裂纹、污渍、颜色不均或形状异常的次品。
“这活儿真不是人干的。”他常常跟同事抱怨，“刚开始还能集中精力，时间一长，眼前都是重影。”
这个问题并非个例。国内许多药企仍依赖人工目视检测，这种方法不仅效率低下、成本高昂，检测结果还受人员疲劳、情绪和经验影响，稳定性极差。
更麻烦的是，一旦出现质量问题，往往很难追溯到具体环节。一片直径不到一厘米的药片上，可能存在的缺陷类型多达十几种，从边缘裂纹到表面黑点，从涂层不均到尺寸偏差。
这些缺陷有些明显，有些则极其细微，即使是最有经验的质检员，长时间工作后也难免出现视觉疲劳，导致漏检。
近年来，机器视觉技术为药品检测带来了根本性变革。基于深度学习的视觉算法正在替代人眼，执行高速、高精度的药片检测任务。
QUALISHIELD TC20这类系统采用了高分辨率彩色摄像头，配合先进的剔除验证技术，能够在高速制药生产线上实现100%的质量检测-1。
这种系统不仅结构紧凑、易于安装，还能与任何标准瓶子计数/灌装线无缝集成或改造，为生产车间带来了前所未有的精度和可靠性。
与传统人工检测相比，检测药片的工业相机不会疲劳，不会分心，更不会受情绪影响。它们以恒定的注意力扫描每一片经过的药片，确保质量标准始终如一。
这些智能检测系统的核心优势在于其多轨独立轨道吸力分离机构，保证对每一片药片和每一粒胶囊进行独立检验-1。
系统可以根据生产需求设置多种剔除机制，包括在线吸气式逐个剔除、瓶子剔除和机器停止等，灵活性极强，能最大限度地减少停机时间。
更令人印象深刻的是其基于软件的拒收验证系统，带有联锁机制，实现两级验证，确保拒收的绝对准确性。这意味着缺陷产品几乎没有机会漏网，让质量控制人员能够完全放心。
对于操作人员来说，这类系统的学习曲线极为平缓。首次教学最短时间不到5分钟，系统即可选择自动自学模式，大大节省了培训时间和成本。
检测药片的工业相机背后的技术原理正在不断进步。以翰林航宇研发的Eagle eye system视觉检测系统为例，它代表了视觉AI技术在药品检测领域的最新应用。
该系统通过让机器学会“看”，代替人眼对药品图像进行特征提取和分析，并训练模型对新的图像数据进行检测、识别-4。
一个关键突破是系统能够处理重叠药片的判定问题，这在传统技术中几乎无解。通过AI程序处理，重叠药片也能被准确标定为合格品，大大降低了误判率。
在具体指标上，这类系统已能实现：缺损15%以上片剂的准确判定，可视面包衣缺陷尺寸超过1.5mm的准确判定，以及明显色差污损的准确判定-4。
在实际生产环境中，这些检测系统如何工作？一套完整的视觉检测系统通常包括高速工业相机、专用光源、图像处理单元和剔除装置。
以维视智造的AI视觉融合缺陷检测系统为例，它集成了专业成像和人工智能技术，即使在光照复杂、产品高速运动的场景下，依然能清晰成像、稳定检测-9。
系统能够处理各种复杂的检测场景，包括产品特征混乱、表面脏污干扰等传统方法容易“卡壳”的情况。这种系统甚至可以实现 “一机多用” ，一台相机可依次拍摄多个工位，每个工位独立信号输入输出，集定位、检测、测量、识别于一体-9。
在药片检测领域，这类系统已经能够检测多种缺陷类型，包括破损或开裂、尺寸和形状不对、颜色错误、受损涂层、异物、黑点等-1。对于胶囊产品，还能检测胶囊是否缺少帽或胶囊体。
随着人工智能技术的不断进步，药片检测系统正变得更加智能和高效。小样本学习能力是当前的发展重点，部分系统现在只需训练个位数样品，就能达到99.9%的检出率-9。
这意味着即使缺陷样本难以获取，系统也能快速建立有效的检测模型，大幅降低了数据采集成本和时间。
另一个重要趋势是系统集成度的提高。新一代检测系统不仅能够完成缺陷检测，还能提供详细的批次汇总、缺陷分类报告和基于图像的缺陷日志，支持深入的质量审查和审计-1。
符合法规要求也是制药行业的硬性标准。先进的检测系统已经能够符合美国联邦法规21 CFR第11部分和欧盟附件11的要求，为制药企业提供了合规、便于审计的解决方案。
对于考虑引入视觉检测系统的制药企业，有几个关键因素需要考虑。首先是系统的兼容性和易集成性，最好选择能够与现有生产线无缝衔接的解决方案。
其次是系统的稳定性和可靠性，制药生产线通常需要连续运转，任何检测系统的故障都可能导致整条生产线停机，造成巨大损失。
操作简便性也是一个重要考量因素。系统应该具备直观的用户界面和简单的培训流程，使现有员工能够快速掌握使用方法。
当然，投资回报率是企业最关心的问题。一套先进的检测系统虽然前期投入较大，但通过提高检测精度、减少人力成本、降低产品召回风险，通常能在较短时间内收回成本。
车间尽头，李师傅远远望着新安装的检测设备匀速运行，机械臂精准地剔除出有瑕疵的药片。他手里拿着一份系统生成的检测报告，上面详细记录着过去一小时发现的17片缺陷药片的类型、位置甚至可能成因。
那片曾经让他眼睛发涩的白色瀑布，现在变成了一串串可分析、可追溯、可优化的数据流。远处，新来的技术员正在学习如何操作系统，而李师傅被安排去负责最终的抽检和质量分析——人机协作的新模式正在这条生产线上悄然生长。
