近年来，随着国家对医药产品治理规范化的不断加强，新兴技术在制药行业的应用与影响日益加深。其中，基于机器视觉的药品包装检测技术成为制药企业关注的热点，药品包装检测由人工目检转向自动化检测，不仅有效节省人力，更重要的是成品药包装检测准确率的提升对药品质量控制有重要意义。

复杂的环境和柔性生产的需求使传统机器视觉方案面临挑战

药品是人们用于防病治病、康复保健的特殊商品，国家对于药品的品质监管十分严格。制药企业自动化水平较高，致力于生产合格、优质的产品，但企业流程控制和品质控制的差异对成品药的质量有显著影响。

在制药生产的最后环节——包装工序中，泡罩包装设备会完成药丸、胶囊的封装和缺料漏料检测。传统的泡罩包装设备无法检测如表面裂纹、脏污、磨损、脏污以及褶皱等细微缺陷，但这些缺陷会导致药品召回，使得制药成本攀升。因此， 制药企业一般会引入传统机器视觉方案来解决该问题，但复杂的工厂环境和繁多的产品种类成为影响传统视觉方案部署和运行的障碍。传统视觉检测系统部署周期长，需要耗费较长的时间做参数调试；对环境变化敏感，系统稳定性差，生产车间不同位置的灯光变化可能影响检测的精确度；无法适应柔性生产，一旦产线更换或药丸形状发生变化，便需要重新进行参数调试； 定制化系统解决方案费用高昂，工厂智能化改造成本高。

性能优化的泡罩包装机

英特尔联手维视智造助力药品包装视觉检测

为更好地帮助制药企业解决其痛点，英特尔联合维视智造携手推出基于深度学习的药品包装视觉检测方案，方案采用边缘计算技术与基于深度学习的机器视觉为药品生产赋能，助力制药企业实现智能化升级转型。维视智造是国内专业的工业相机和机器视觉解决方案提供商，为制药及其他垂直行业提供了智能化解决方案。

本方案是英特尔 ® 工业边缘洞见平台（Edge Insights for Industrial）与维视智造 VisionBank 智能软件的有机结合， 实现了传统视觉算法与基于 OpenVINO ™ 工具套件加速的深度学习算法的融合，提供一整套性能优化的药品包装视觉检测方案。方案采用了英特尔 ® 边缘洞见平台的视觉模组， 利用深度学习算法提高了方案的环境适应性，同时降低了生产线更换产品时重新采集数据、调试和训练模型的工作负荷，能高效检出药丸、胶囊的缺损、表面裂纹、脏污，磨损、漏料以及褶皱等产品缺陷，提高了药品生产效率和检测的精准度。方案支持非侵入式部署，无需对传统产线进行大规模改造，节省智能化成本，可实现快速部署；规避了传统算法的环境敏感问题，支持柔性制造，缩短部署周期，大大提升制药企业的生产效率和产品质量。

性能优化的药品包装视觉检测方案软件架构

生产线上的泡罩包装机

在硬件方面，本方案基于英特尔硬件平台打造，支持英特尔® 酷睿处理器、英特尔 ® 至强 ® 处理器和 AI 加速器等硬件的异构计算，为方案提供强大算力支持。在软件方面，英特尔 ® 工业边缘洞见平台 + 维视智造 VisionBank 智能软件构建了数据收集、传输和处理的通路，在满足测量、识别、定位等传统视觉需求的同时，英特尔 ® 工业边缘洞见平台提供的数据采集推理环境和 OpenVINO ™ 工具套件实现了人工智能深度学习算法的优化与加速。整体而言，本方案支持从边缘到云端的智能制造应用与部署，可以帮助制药行业客户有效提升生产线的自动化和智能化水平，优化客户流程管理与运营能力，助力企业降本增效，强化企业竞争力。

英特尔 ® 工业边缘洞见平台推动行业智能转型升级

随着机器视觉和深度学习在工业领域的逐步推广，更多的制药行业企业了解到其优势，并希望将其应用到实际的生产制造中。但高昂的投资成本和投入产出比的不确定性成为企业的顾虑，英特尔 ® 工业边缘洞见平台合理应用机器视觉和深度学习的技术优势，同时，优化了相应解决方案的投入产出比。

英特尔® 工业边缘洞见平台基于模块化、容器化的技术理念， 将各个功能模块以容器的形式通过总线架构实现互联互通， 平台上的每个模块既可以独立使用，也可以联合配置使用， 客户也可以自由扩展新模块与平台现有模块互联互通。

英特尔 ® 工业边缘洞见平台拥有灵活的架构和良好的兼容性， 企业基于本平台开发的模块通过合理的模块化切分可以成为独立功能模块。同时，已开发的独立模块具有可复用性，在不同的应用场景中，若需要用到相同功能，企业可调用该独立模块进行重复利用，从而节省了企业的开发成本和开发时间。

英特尔 ® 工业边缘洞见平台的核心优势是基于本平台开发的软件可实现整体架构的规范化、平台化， 平台充分利用英特尔硬件的性能， 提高了数据采集的效率， 内嵌OpenVINO ™ 工具套件提高模型推理速度，实现对高速增长的工业数据的高效采集、处理和分析。

·基于 OpenVINO ™ 工具套件的深度学习算法对场景适应性强，训练新数据相对简单。方案本身的性能和检测

精度优于传统视觉方案，可解决传统视觉部署和维护复杂度高的难点。针对产线更换产品、环境因素改变这种需要大量采集新数据、调试、重新训练的场景，可以有效降低工程师的工作负荷。OpenVINO ™ 工具套件可以有效利用深度学习神经网络，提高模型推理能力，支持企业在包括二维、三维视觉等技术领域的拓展，提高机器视觉技术在工业领域纷繁复杂的场景下的适应性。

·英特尔 ® 工业边缘洞见平台提高了方案开发者系统开发优化的效率，在帮助企业缩短开发周期的同时，节约开

发成本，提高企业竞争力。英特尔 ® 工业边缘洞见平台打通了数据收集、存储、分析和可视化的链路，开发者可以直接使用平台提供的基础模块，也可以基于已有模块和架构进行二次开发。模块化特征、总线架构和软件开发包使得开发变得更容易，从而实现更低的开发成本、更短的开发周期。

·采用基于英特尔 ® 边缘洞见平台的解决方案，可实现高效的边云协同。在实际应用中，但并不是所有数据

都需要上云，数据经过边缘端的过滤和处理，只有有效数据会被传到云端，这样既可以节省企业上云成本， 又能有效利用边缘计算低时延的优势，从而实现高效的云边协同，进而完成从边缘到云端的智能制造应用与部署，最大限度地优化了边云资源的使用效率，实现企业效用最大化。

当前对制药企业而言，无论是生产制造过程中的工艺参数优化、品质管控与提升、周边环境的调控，还是生产设备的性能分析、故障预警与预测性维护，抑或是物流与供应链环节采购、库存的分析与优化，客户关系管理环节的用户画像洞察及产品后端增值服务提升，乃至企业战略决策的改进与优化等，都依赖于对海量数据的采集、存储、处理与分析。英

特尔 ® 工业边缘洞见平台能够显著提升边缘计算的效率，它不仅能惠及行业内的主流系统集成厂商、硬件供应商、云服务供应商、通讯运营商及大型工业企业，一些初创企业及非典型“工业自动化”企业的客户群体也能迅速上手并从中获益。

紧跟时代趋势，英特尔助力工业 4.0 发展

今天，包括制药行业在内，以智能制造为主导的工业革命4.0 正影响着各行各业，工业智能化将是驱动未来工业体系的关键所在。从互联到物联再到智联，数据的处理和分析逐渐向边缘端下沉，边缘计算能力正在成为产业竞争力的关键要素，面对全新的 发展格局，英特尔凭借硬件的算力优势和强大的生态体系，将携手更多行业合作伙伴，基于英特尔 ® 工业边缘洞见平台，充分发挥异构边缘计算、深度学习和人工智能的优势，为企业生产提供源源不断的算力支持，实现产能快速调配，柔性高效制造， 为工业领域乃至各行各业提供边缘 AI 解决方案，以更低的成本和更灵活的架构，赋予企业智能化升级与数字化转型的能力。