药品标签的自动检查是制药和医疗器械行业自动化生产过程的关键部分。检查过程确保将正确的标签贴在正确的产品上，并且标签包含相关且经过验证的信息。这些通常是光学字符识别(OCR)、光学字符验证 (OCV)、打印质量检查和标签定位测量的组合。一些制造商还要求对标签进行外观检查，看是否有碎片、夹杂物、污迹和痕迹。使用视觉检测系统可以显着提高自动化过程的效率和准确性，同时还可以减少人为错误的可能性。

自动视觉检测系统还可以帮助确保符合标签法规要求，并为制造商提供一种经济高效的方法来提高其产品质量。随着提高生产效率和降低成本的压力越来越大，越来越多的制药和医疗器械制造商开始转向自动化视觉检测系统来改进其生产流程并确保为客户提供优质的产品。

在过去的几年中，更多用于药品标签检查的视觉检查系统已经适应使用深度学习和人工智能神经网络，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

使用人工智能和深度学习进行光学字符识别 (OCR) 可以显着提高药品标签自动检测系统的性能。传统的 OCR 系统依靠预定义的模板和规则来识别和解释标签上的文本，这可能会限制其准确识别不同字体、大小和布局的文本的能力。

基于人工智能的 OCR 系统（例如使用深度学习的系统）可以在大型标记图像数据集上进行训练，从而使它们能够学习和识别不同的字体、大小和文本布局。这使得它们在识别现实场景中的文本时更加稳健和准确，其中标签的外观可能有所不同。深度学习机器视觉系统还可以经过训练来识别部分模糊或扭曲的文本，这是现实场景中的常见问题。这使得系统能够对文本做出有根据的猜测，从而提高其准确性和可靠性。

另一方面，虽然传统机器视觉检查难以识别的情况的识别水平可能会提高，但系统还必须经过验证才能设定 FDA/GAMP验证的标准。对于神经深度学习系统如何实现这一点？

诚然，收集数据来训练基于人工智能的视觉检测系统可能很麻烦，但这是确保系统性能的关键一步。克服这个问题的一种方法是使用经过验证的合成数据，这些数据可以使用计算机生成的图像生成。这可以减少对自然图像的需求，并允许数据集中包含更广泛的变化。这些合成图像可以在传统的机器视觉设置上进行测试和验证，然后转移到基于人工智能的视觉检查的训练集。另一种方法是使用迁移学习，其中预训练的验证模型在特定于任务的较小图像数据集上进行微调。这可以显着减少训练新模型所需的数据和资源量。

总之，医疗器械和制药等经过验证的行业继续采用新的、稳健的方法来进行可追溯性和质量打印检查。深度学习不断发展以满足这些行业独特的验证要求。