医疗行业智能制造解决方案

　　思谋科技基于机器视觉技术与自研深度学习算法作为技术底座，推出医疗行业智能制造解决方案，可应用于医疗行业药品、医疗设备及耗材等产品的智能化质检，在药品计数、外包装缺陷检测、光学字符识别等细分任务场景下，提供高质量解决方案，保障医药行业安全。

　　方案概述

　　变革性新药创制技术和创新疗法、新型药物不断出现，对医药工业提出更高要求；同时技术变革也在推动跨界融合，大数据和人工智能应用到医药工业发展各环节，智能制造技术为医药行业的发展和改善提供了一个新的途径。

　　思谋科技基于机器视觉技术与自研深度学习算法作为技术底座，推出医疗行业智能制造解决方案，可应用于医疗行业药品、医疗设备及耗材等产品的智能化质检，在药品计数、外包装缺陷检测、光学字符识别等细分任务场景下，提供高质量解决方案，保障医药行业安全。

　　方案优势

　　流程可追溯、数据可视化

　　快速拓展

　　快速检测、稳定准确

　　应⽤场景

　　药盒、药箱OCR识别

　　盒内产品计数检测

　　药片表面缺陷检测

　　包装密封性检测

　　医疗注射器检测

　　客户案例

　　某国内知名医药设备厂商泡罩缺陷检测项目

　　药品生产过程中，易产生包衣破损、表面脏污的缺陷，严重影响产品质量；由于产线运行速度快，使用人工抽检与目检的方式无法对所有产品进行有效监测；但用传统算法对产品进行检测，存在边缘等区域有盲区的问题，难以满足客户对产品检测全面性的要求。

　　项目具体难点：缺陷种类超10种；缺陷样本数量少；需支持泡罩板密封前后多工艺点检测

　　思谋凭借ViMoCloud平台搭载的无监督算法，攻破了对泡罩板少样本缺陷检测难题，极大地降低了产品标注工作量；同时借助深度学习算法加持下的高精度分割识别能力，精准识别产品边缘，实现对裂纹、破损、头发纤维、混料等多项复杂缺陷的检测，检测精度达到0.1mm，漏检率＜0.01%，过检率＜0.1%，检测速度可达400板/min。

　　检出率：>= 99.9%

　　过检率：<0.1%

　　检测速度可达400板/min

　　检测精度可达0.1mm