案例速递

北京恒驰 X 科技有限公司经营范围以货物进出口为主，近期需要对药盒包装上的生产批号、生产日期、有效期等进行检测。

根据国家有关规定，医疗行业在药品的包装上必须标明产品批号、生产日期、有效期（或失效期）这三项内容，也就是我们通常说的“药品三期”。

企业一般使用一组阿拉伯数字或数字加字母的形式来标示，一旦标识出错（如漏喷、日期不正确等），流通到市场，会直接影响到消费者的健康甚至生命安全，生产商也会面临经济、信誉等问题，所以，药品三期的信息检测重要性不言而喻。

企业难题

药品外包装的“三期信息”检测，已经成为医疗药品工业线上十分重要的环节，加上国家对药品安全的高度重视，无疑更是对检测精度、检测速度、检测质量提出更为严格的要求。

由于三期信息在包装上的往往采用钢印、喷码等技术，传统自动化识别方式难以识别，厂家在包装质量检测中也将面临前所未有的挑战：

01 检测药品三期喷码内容是否正确

02 检测药品三期喷码内容是否有缺失

03 对药盒上钢印的日期批号信息进行字符检测，需要检出率达到 98%以上

目前检测方式识别率低，准确性差，无法满足检测要求。

解决方案

由于传统单一的人工检测方式劳动强度大、易疲劳、效率低、精度不高，导致误检和漏检的现象时常发生，为了同时满足药品包装的质量要求和市场竞争需要，视觉检测系统势在必行。

北京恒驰 X 科技有限公司员工在矩视智能技术支持工作人员的朋友圈中，首次了解到矩视云平台，并果断选择使用机器视觉替代人工检测，大大提高生产效率和自动化程度。

矩视智能在此项目中面临的挑战：

 01 药盒规格、颜色、新旧程度差异较大，不统一

02 钢印字体大小、深浅不相同

钢印浅，难识别

钢印浅且有其它印刷字体干扰

03 钢印与文字重叠、甚至有干扰图案

钢印加褶皱

钢印布纹背景 识别难度大

打印的汉字与钢印字符有部分重合

解决方案：OCR 识别功能

对上传图片的“三期数字”内容部分逐一对应标注，标注结束后，无需配置模型训练参数和服务器资源，一键训练进入深度学习阶段，精准判断图片中三期数字部分信息特征。

经过适当训练的神经网络可以很好地识别出变量环境，钢印深浅、有无干扰项、纸盒褶皱等，经过测试，系统会精准判断图片中字符位置等信息，并进行自动标注。

测试准确率 100%

在输送机上安装 OCR 字符视觉检测系统，药盒分页打码后，流入视觉检测工位时，通过触发机器视觉传感器拍得产品图片送入系统，系统对所拍图片进行提取分析，当检测到药盒字符缺失、模糊时，系统发出信号到剔除装置给予剔除处理及报警提示。

客户使用矩视智能 OCR 识别功能后，检测结果超越预期，效果显著提升，“识别检出率和准确率都能达到 98%以上，对识别效果非常满意”。

由于医药行业的严格规范，对制药包装的质量也越来越苛刻，机器视觉使检测过程变得更加简便、快速、精确，矩视智能作为国内专业机器视觉解决方案供应商，我们欢迎更多生产项目的挑战！