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药瓶和安瓿计数

包装前统计托盘上的药瓶或安瓿数量

装满的药瓶和安瓿必须准确计数，确保进行辅助包装之前完全没有问题。人为错误会带来召回风险，而自动化解决方案可以减少此类错误。虽然有精确的机械药瓶计数流程，但是视觉计数有很多优势，例如可以检测掉落的或放错位置的药瓶，以及识别颜色或形状错误的瓶盖（这意味着产品错误）。在计数时检测药瓶和安瓿可以确认存在正确的产品且数量正确。

机器视觉系统可以成功地统计药瓶和安瓿的数量，但是康耐视深度学习更加灵活，能更好地识别药瓶或安瓿的非计数类错误，例如掉落、倒置，或由瓶盖颜色错误的容器产生产品混合问题，从而提高总体运行效率 (OEE)。零件定位工具使用各种方向的容器进行培训，然后即可从所有可能的角度成功识别它们，形成一种更具可重复性且可靠的计数方法。执行识别时，它还能考虑视野远边缘的失真。

深度学习计数可避免与计数相关的偏差，即使同时计数大量药瓶或安瓿也能轻松胜任，因此可以避免因计数错误造成的耗时且昂贵的返工。