随着各个国家对新冠疫苗研发的不断重视，业界不断传出疫苗研发成功阶段的利好消息，新冠疫苗的量产也是指日可待。

企业在生产和分销大量分装在西林瓶、安瓿瓶和预填充注射器的疫苗方面，无疑都面临着巨大的压力。为了跟上不断增长的需求，制造商们纷纷开始选择依靠机器视觉系统来实现疫苗包装检测、跟踪和分销自动化。

康耐视针对疫苗生产环节，提供了一套包括机器视觉、深度学习和读码系统的完备检测监控解决方案，帮助疫苗供应商实现了严格的法规监管法规，并且确保安全快速可靠的交货方式。

 

疫苗应用解决方案三部曲

第一步：初级包装检测

1、西林瓶封盖、扣压和瓶塞检

机器视觉和深度学习系统可帮助检测西林瓶封盖是否存在刮痕、刺穿及其他缺陷，以改进产品质量，显著减少产品废弃，并提高生产量。

2、西林瓶和安瓿瓶瓶身检测

深度学习系统可帮助检测西林瓶和安瓿瓶是否存在刮痕、气泡、夹杂物等，避免可能会导致内容物遭到污染或破坏无菌性的缺陷。

3、颗粒物检测

深度学习系统可帮助识别玻璃西林瓶和安瓿瓶中多余的颗粒物，以防止受到污染的产品达到消费者手中。

4、注射器法兰检测

注射器法兰检测，即使存在变化性、透明性、几何形状复杂性等挑战，深度学习系统也能够可靠识别注射器法兰上的裂纹、碎屑等缺陷。

5、注射器针帽检测

机器视觉系统可帮助检测和测量针头安全防护装置的位置、平直度及其他特征，以确保注射器正确装配。

6、注射器柱塞挡止器检测

深度学习系统可帮助检测在挡止器插入注射器筒体的过程中是否导致挡止器的肋片被撕裂、肋片之间存在液体以及产生裂纹。

7、注射器针头检测

深度学习系统可帮助检测出经过斜边研磨处理的注射器针尖存在的各种细微缺陷，以保护患者安全，并确保疫苗的正确注射。

8、针头和注射器装配验证

深度学习系统可以检测针头和注射器装配件是否存在气泡、裂纹、针头粘接剂用量不足、锥体问题或其他夹杂物。

9、预填充注射器尺寸检测

机器视觉系统可帮助检测注射器的筒体长度、柱塞长度、法兰厚度、筒体内径和外径，以确保注射器符合规格要求。

10、预填充注射器移印检测

深度学习系统可以检测注射器筒体曲面和反光表面上的印刷，识别出油墨过厚、过薄或受污的任何位置。

 

第二步——次级包装检测。

医药疫苗的次级包装检测通常包括以下几个步骤，只有确保了这些环节的安全无差错，才能放心将这些产品运用在患者身上。

1、西林瓶和安瓿瓶计数

深度学习系统可以消除与计数相关的偏差，防止因计数错误而造成不仅耗时且成本昂贵的返工。

2、疫苗工具包装配验证

深度学习系统可以检测疫苗工具包是否存在元件重叠、元件缺失等问题，并确保正确的元件存在并且置于正确的方向。

3、患者信息单页确认

深度学习系统都能够可靠地定位和识别疫苗盒中的插页，以防止发生产品召回事件，并确保患者安全。

4、标签完整性检测

深度学习系统能够在各种方向上定位、捕捉和分类密封破损或空洞、密封不足及其他异常，以防止产品遭受污染。

5、疫苗包装三期检测

深度学习系统可读取包装上印刷的信息，并验证标识、日期/批次信息及其他图形信息等强制性印刷元素的质量。

6、疫苗代码读取

机器视觉读码器能够读取医疗设备上尺寸小至3密耳的一维条码和二维码，以跟踪和追踪产品，并帮助打击产品假冒。

7、疫苗代码验证

机器视觉代码验证器可提供真正符合ISO标准要求的线上或线下代码验证，并生成详细的代码质量报告，以确保可追溯性、合规性和预防性维护。

 

第三步——全程跟踪疫苗仓储与分销

1、冷链存储与分销

机器视觉固定式图像读码器可显著减少包装接触，并为易腐坏疫苗和药物快速分配输送路径。

2、路径分配

即使产品代码磨损或损坏，或者代码位置和方向存在变化性，机器视觉固定式读码器也能够使搬运箱可靠地转向至正确的通道或区域。

3、标签验证

机器视觉读码器和验证器可以确保每个运输标签的印刷和张贴正确，并且包含完整的信息，以确保端到端可追溯性。

4、包裹分拣

机器视觉五面读码通道解决方案可以准确地分拣包裹并将其快速运输至最终目的地，显著减少延误。

5、入库处理

机器视觉图像读码器能够可靠地读取包装上的代码，确保高效地接收来货、打开货物包装和分配输送路径。

来源：永辉智能制造

act视觉系统设计

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