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醫療藥瓶是一種常見的醫藥包裝形式，通常由硬質塑料通過注塑或吹塑工藝制成，形狀各異，用于盛裝液體藥劑、片劑或膠囊等。每個藥瓶通常配備密封蓋或噴霧頭，通過精準設計和熱封工藝，保障內容物的密封性與穩定性，有效隔絕空氣、水汽及微生物，延長產品的保質期。

如果按材質分類，大概可分為以下幾種類型：

PET藥瓶：材料的透明度很高，耐熱性也不錯，在需要高溫滅菌的藥品包裝領域用得很多，像注射劑藥瓶就會用到它。PET藥瓶，既有很強的強度，又能回收利用，跟綠色環保的大方向是相符的。

玻璃藥瓶：相比塑料藥瓶，玻璃材質擁有更高的化學穩定性和防潮性，適用于對光敏感或對包裝材料有嚴格要求的藥品，但其易碎性和較高成本是主要限制。

按照成型工藝分類，藥瓶大致可分為以下兩種類型：

注塑藥瓶：通過熔融塑料注入模具成型，適合生產精密形狀和較厚壁的藥瓶，常用于高端藥品或醫療器械的包裝。

吹塑藥瓶：將塑料預制胚體通過吹氣方式成型，適合大規模生產簡單結構藥瓶，如常見的止咳糖漿藥瓶。

某深耕醫藥行業的設備商，洞察到藥瓶檢測的需求前景，投入資源研發藥瓶光學篩選機。在研發過程中，該設備商嘗試將傳統算法與AI算法相結合的方法，但在實際測試中發現，這種基于開源深度學習算法的方案存在一定局限性，無法滿足藥瓶缺陷（如瓶體裂紋、瓶口變形、瓶身劃痕、異物殘留等）的檢測需求。主要困難如下：

微小缺陷檢測難度：藥瓶表面可能出現極細微裂紋、劃痕或微米級雜質顆粒，這些缺陷極易在高速生產線上被忽略，可能導致密封性受損或安全隱患。

檢測速度要求高：藥瓶生產線每分鐘可達數百至上千個，視覺系統需在極短時間內完成采集和運算，對硬件性能和算法優化提出了苛刻要求。

多規格適配難題：醫療藥瓶品類豐富，形狀、尺寸各異，檢測系統需具備快速切換能力，自適應不同產品特性。