Ứng dụng và đổi mới công nghệ thị giác máy tính trong kiểm tra bao bì chai dược phẩm

Các hệ thống kiểm tra hình ảnh tự động, độ chính xác cao dành cho chai thuốc đang trở thành một công cụ hỗ trợ công nghệ quan trọng để đảm bảo chất lượng bao bì dược phẩm.

Trong ngành dược phẩm, chất lượng bao bì thuốc có liên quan trực tiếp đến sự an toàn của bệnh nhân. Các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống có nhược điểm là hiệu quả thấp, tính nhất quán kém và gây mệt mỏi, khó đáp ứng được yêu cầu sản xuất quy mô lớn. Với sự phát triển của công nghệ thị giác máy tính, các hệ thống kiểm tra tự động dựa trên thị giác máy tính đã trở thành một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này.

Công nghệ thị giác máy tính sử dụng hệ thống tạo ảnh quang điện tử để thu thập hình ảnh của vật thể cần quan sát. Sau đó, những hình ảnh này được xử lý kỹ thuật số bởi máy tính hoặc mô-đun xử lý ảnh chuyên dụng. Dựa trên các thông tin như phân bố điểm ảnh, độ sáng và màu sắc, hệ thống thực hiện nhận dạng kích thước, hình dạng và màu sắc, giúp cải thiện đáng kể tính linh hoạt và tự động hóa của quá trình kiểm tra sản xuất.

1. Thành phần hệ thống kiểm tra trực quan chai thuốc

Hệ thống kiểm tra trực quan chai thuốc thường bao gồm hai phần: nền tảng phần cứng và hệ thống phần mềm. Nền tảng phần cứng bao gồm nguồn sáng, camera công nghiệp, cảm biến, card thu nhận hình ảnh, máy tính công nghiệp và cơ chế loại bỏ sản phẩm lỗi.

Trong cấu hình phần cứng, công nghệ chiếu sáng đặc biệt quan trọng, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thu nhận hình ảnh. Ánh sáng phù hợp có thể làm nổi bật các đặc điểm của chai thuốc và giảm phản xạ cũng như bóng tối. Việc lựa chọn camera công nghiệp cần được xác định dựa trên độ chính xác phát hiện yêu cầu; nói chung, camera độ phân giải cao có thể thu được nhiều khuyết tật nhỏ hơn.

Hệ thống phần mềm là cốt lõi của việc kiểm tra trực quan, chịu trách nhiệm xử lý hình ảnh, trích xuất đặc điểm và nhận diện khuyết tật. Hiện nay, các phần mềm thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi bao gồm HALCON, EVISION và XCALIPER. Các gói phần mềm này cung cấp nhiều công cụ xử lý hình ảnh, chẳng hạn như phân tích đối tượng (Blob analysis), các phép toán hình thái học, nhận dạng mẫu và thuật toán đo lường.

Quy trình hoạt động của hệ thống大致 như sau: Khi một chai thuốc đến trạm kiểm tra thông qua băng chuyền, một cảm biến sẽ kích hoạt camera để chụp ảnh. Dữ liệu hình ảnh sau đó được truyền đến máy tính công nghiệp để xử lý và phân tích, và cuối cùng, cơ chế loại bỏ được điều khiển dựa trên kết quả.

2. Các công nghệ chủ chốt trong kiểm tra trực quan chai thuốc

Các thuật toán xử lý ảnh là công nghệ cốt lõi trong việc kiểm tra trực quan chai thuốc. Các quy trình xử lý ảnh điển hình bao gồm chuyển đổi ảnh sang thang độ xám, giảm nhiễu, tăng cường độ tương phản, phân đoạn và các phép toán hình thái học. Một số công nghệ chuyên biệt cũng cần thiết để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của việc kiểm tra chai thuốc.

Công nghệ chụp ảnh bề mặt cong đặc biệt quan trọng đối với việc kiểm tra các chai thuốc hình trụ. Do nhãn trên các chai thuốc hình trụ có cấu trúc bề mặt cong, việc chụp ảnh trực tiếp có thể dẫn đến biến dạng và méo hình. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển hệ thống chụp ảnh cộng tác đa camera. Bằng cách sử dụng bốn camera công nghiệp được đặt thành từng cặp ở góc 90°, hình ảnh nhãn có thể được chụp từ các góc nhìn khác nhau. Sau đó, công nghệ ghép ảnh được sử dụng để tái tạo toàn diện bề mặt của nhãn hình trụ.

Công nghệ học sâu đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc phát hiện khuyết tật trên chai thuốc. Các hệ thống dựa trên các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến như YOLO11 có thể tự động xác định nhiều khuyết tật khác nhau trên bề mặt chai thuốc, chẳng hạn như vết nứt, vết bẩn và biến dạng.

Các mô hình này cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ phát hiện thông qua các cấu trúc mạng được cải tiến, chẳng hạn như mô-đun C3k2, cơ chế điều chỉnh trọng số động DWR và cấu trúc kết hợp đặc trưng DRB.

Công nghệ phát hiện hình ảnh ba chiều sử dụng camera công nghiệp và máy quét laser dạng đường thẳng để thu thập dữ liệu đồng bộ, kết hợp hình ảnh 2D và thông tin đám mây điểm 3D nhằm đạt được khả năng phát hiện chính xác các khuyết tật trên bề mặt chai thuốc. Phương pháp này có thể thu được các đặc điểm hình thái 3D của chai, đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện các khuyết tật 3D như vết lõm và vết lồi.

3. Các ứng dụng điển hình của kiểm tra trực quan chai thuốc

Phát hiện khối lượng chất lỏng

Việc phát hiện thể tích chất lỏng về cơ bản bao gồm việc đo mực chất lỏng trong chai. Các hệ thống phát hiện dựa trên thị giác máy tính xác định chiều cao mực chất lỏng bằng cách phân tích điểm chuyển tiếp thang độ xám giữa miệng chai và bề mặt chất lỏng.

Hệ thống sử dụng thuật toán hình thái học thang độ xám để phân đoạn và phân tích hình ảnh thời gian thực. Bằng cách tạo ra vùng đo, tìm các điểm chuyển tiếp ranh giới và đo vị trí tương đối của mực chất lỏng, hệ thống xác định xem thể tích chất lỏng có đạt tiêu chuẩn hay không.

Niêm phong nắp chai và phát hiện vị trí

Hệ thống kiểm tra trực quan có thể phát hiện xem nắp chai có hiện diện hay không, đã được ấn chặt đúng vị trí chưa và miệng chai có bị hư hỏng hay không. Một công cụ so khớp đồ họa được sử dụng để xác định xem miệng chai có bị hư hỏng hay không, và một công cụ tuyến tính đo sự thay đổi của nắp chai và mực chất lỏng theo hướng trục Y để xác định xem nắp chai đã được lắp đúng cách hay chưa.

Loại phát hiện này thường liên quan đến việc đo vị trí tương đối, do đó nó không bị ảnh hưởng bởi những rung động nhỏ của chai trên băng chuyền.

Phát hiện nhãn

Việc nhận diện nhãn bao gồm phát hiện sự có mặt hay vắng mặt của nhãn, vị trí của nhãn có chính xác hay không, và nội dung có rõ ràng và dễ đọc hay không. Đối với các chai thuốc hình trụ, việc nhận diện nhãn gặp phải những thách thức đặc biệt.

Các hệ thống phát hiện tiên tiến sử dụng công nghệ chụp ảnh đa camera và ghép ảnh để thu được hình ảnh nhãn hoàn chỉnh, sau đó sử dụng phân tích Blob và công nghệ học máy để phát hiện thông minh các lỗi trên nhãn.

Nội dung kiểm tra bao gồm nhiều loại lỗi khác nhau như nhãn bị bẩn, hư hỏng, gờ, nhăn và nghiêng. Kiểm tra số lô và ngày sản xuất.

Số lô và ngày sản xuất trên bao bì thuốc là thông tin quan trọng và phải rõ ràng, chính xác. Hệ thống kiểm tra hình ảnh sử dụng công nghệ OCR (Nhận dạng ký tự quang học) để đọc và nhận diện từng chữ số trong số lô.

Quá trình nhận dạng OCR bao gồm các bước như thu thập hình ảnh, tiền xử lý, phân đoạn ký tự và nhận dạng. Bằng cách huấn luyện bộ phân loại OCR để tạo ra một mẫu, hình ảnh thực tế được so sánh với mẫu để xác định xem số lô và ngày sản xuất có phù hợp hay không.

4. Những thách thức kỹ thuật và giải pháp đổi mới

Việc kiểm tra trực quan các lọ thuốc gặp phải một số thách thức kỹ thuật, và các nhà nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp sáng tạo tương ứng.

Việc chụp ảnh các nhãn cong là một thách thức lớn. Việc trải phẳng nhãn của một chai thuốc hình trụ thành một mặt phẳng dẫn đến sự biến dạng hình ảnh, khiến các phương pháp truyền thống khó thu được thông tin đầy đủ. Một nghiên cứu đã đề xuất một giải pháp dựa trên tính toán tọa độ không gian: xác định phạm vi quan sát của mỗi camera dựa trên vị trí tương đối trong không gian của các điểm 3D trên nhãn chai thuốc và bốn tiêu điểm của camera, và đạt được sự tái tạo chính xác cao của nhãn hình trụ thông qua thuật toán lựa chọn camera quan sát tối ưu.

Phát hiện các khuyết tật mục tiêu nhỏ là một thách thức khác. Các khuyết tật tinh tế như vết nứt và vết xước trên bề mặt chai thuốc thường chỉ chiếm một diện tích nhỏ trong ảnh, khiến chúng khó phát hiện. Các giải pháp dựa trên học sâu cải thiện cấu trúc mạng, chẳng hạn như giới thiệu sự kết hợp đặc trưng đa tỷ lệ và cơ chế chú ý, để nâng cao khả năng phát hiện các mục tiêu nhỏ.

Ánh sáng không đồng đều cũng ảnh hưởng đến kết quả phát hiện. Một nghiên cứu đã đề xuất một phương pháp khớp bề mặt thích ứng, tự động chọn các hàm cơ sở bề mặt phù hợp để khớp dựa trên đặc điểm độ cong của các vùng khác nhau trên bề mặt chai thuốc, thích ứng với các hình dạng bề mặt phức tạp và đa dạng của chai thuốc.

5. Xu hướng phát triển công nghệ và triển vọng tương lai

Công nghệ kiểm tra hình ảnh chai thuốc đang phát triển theo hướng thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ học sâu, các phương pháp phát hiện dựa trên học sâu sẽ dần thay thế các thuật toán xử lý ảnh truyền thống, đạt được độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn.

Công nghệ thị giác 3D cũng sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn. Thị giác 3D cung cấp thông tin bề mặt chi tiết hơn và có ưu điểm vượt trội trong việc phát hiện các chai thuốc có hình dạng phức tạp và các khuyết tật 3D. Trong tương lai, hệ thống kiểm tra thị giác 3D sẽ được sử dụng phổ biến hơn trong ngành dược phẩm.

Việc tích hợp hệ thống sẽ tiếp tục được cải thiện. Các hệ thống kiểm tra hình ảnh trong tương lai sẽ đạt được mức độ tích hợp cao hơn, và sự tương tác dữ liệu với các hệ thống khác trên dây chuyền sản xuất sẽ chặt chẽ hơn, hình thành một hệ thống kiểm soát chất lượng sản xuất thông minh hoàn chỉnh.

Tốc độ phát hiện cũng sẽ tiếp tục tăng lên. Với sự cải thiện hiệu năng phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, tốc độ xử lý của hệ thống kiểm tra hình ảnh sẽ liên tục tăng, đáp ứng nhu cầu kiểm tra thời gian thực của các dây chuyền sản xuất tốc độ cao hơn.

Với việc thúc đẩy và深化 GMP tại Trung Quốc, sự cải tiến liên tục về tự động hóa và quy mô sản xuất, cùng với sự chú trọng ngày càng tăng của người sử dụng vào các vấn đề chất lượng, công nghệ thị giác máy tính sẽ được ứng dụng và phát triển rộng rãi hơn trong sản xuất dược phẩm.

Sự phát triển của các hệ thống kiểm tra trực quan không chỉ nâng cao mức độ kiểm soát chất lượng bao bì dược phẩm mà còn giúp các công ty dược phẩm đạt được hiệu quả sản xuất cao hơn và chi phí sản xuất thấp hơn. Trong tương lai, với sự tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật, việc kiểm tra trực quan các chai thuốc sẽ tiếp tục phát triển theo hướng thông minh và chính xác hơn.