医药注射剂中可见异物在线视觉检测方法及关键技术研究

Medicine is the strategic assets of the nation. Its quality concerns national security, social stability, national economy and the people's livelihood. However, 99% of pharmaceutical corporations in China employ the manual visual inspection method to check their products. Omission error rate synchronously increased due to inspectors using their eyes for long periods of time. This method can hardly satisfy the Good Manufacturing Practice(GMP) and automatic manufacturing. Based on the high-speed automatic medical line, the vision-based foreign particle inspection system within injections will be researched trying to fit our medical clauses effectively. Faint foreign objects' moving mechanism, selection of the illumination styles and medical images' serial processing algorithms like high-speed sub-pixel registration, PCNN model based object segmentation and OS-ELM algorithm based real-time multi-feature particle classification will be broken through intensively. Real-time vision-based foreign particle inspection within injections can be structured and these research findings will be verified on the real production line. Bottleneck problems of the faint foreign particle detection shall be resolved based on the research results. The inspection accuracy and speed can be improved significantly and medicine quality can be guaranteed. Related technologies also can be popularized to inspection fields like food, beverage and electrics which are beneficial to the economics and scientific values.

药品是国家的战略物资，其质量更涉及国家安全、关乎国计民生、社会稳定和经济发展。然而，国内 99%以上的制药企业对药品出厂前的关键质量检测仍然采用人工检测方法，完全依赖肉眼观察，误检、漏检率高，难以满足药品生产质量管理规范与自动化生产需求。本项目以医药生产线为背景，研究适合国内制药标准的注射剂中可见异物视觉检测系统，重点突破药液中微弱异物目标的运动机理、最优视觉成像方案选择、高速亚像素级药液图像配准、微弱目标PCNN分割以及基于OS-ELM模型的实时多特征异物分类识别等系列处理算法，构建高速医药自动化生产线上注射剂中可见异物的实时视觉检测方法体系，并将研究成果应用于实际注射剂生产线上进行验证。项目所取得的理论与方法将有效解决药液中微弱可见异物视觉检测的瓶颈难题，大幅提升检测的精度和速度，保障药品质量安全。相关技术还可推广至食品、饮料、电子等质量检测领域，具有重大的科学研究价值和社会经济意义。

安瓿注射剂具有药效迅速、作用可靠、可静脉注射等优点，已成为临床重症急救用药的首选，在临床医学中占据着十分重要的地位。在生产过程中，由于安瓿瓶清洗不彻底、过滤材质破损、灌封时的药液碳化、车间净化度等级不达标等多方面原因，使药液中易混入玻璃屑、铝屑、纤维、毛发等微小不溶性异物。若这些难以被人体代谢的异物注射至静脉，将造成血管栓塞、静脉炎、肉芽肿等，给人体带来严重持久的危害，甚至危及生命。目前，国内99%以上的制药企业对注射剂中的可见异物检测仍采用暗室中的人工检测方法。该方法简单，但检测精度低、可重复性差、标准不统一，易受思想情绪影响而导致误检、漏检率高。基于机器视觉技术的安瓿药液可见异物检测机器人的研究并不多见，国外只有少数几家公司研制了相关检测设备（如德国Seidenader，意大利Brevetti和日本Eisai等三家企业研制的相关设备），但由于国内制药环节中过滤、包材（如瓶体表面存在凹痕、刻度）等和国外存在很大差异，致使引进的设备检测效果并不理想。因此，本项目研究并开发出了一种适合国内制药标准和生产环境的具有自主知识产权的全自动安瓿注射剂可见异物检测系统具有重要的理论意义和应用价值。.项目研制的设备，可检测容量1~20ml的安瓿、针剂等，可检测常见的异物类型包括玻璃屑、漂浮物、纤维、沉淀物，而且还可以检测液位、外观缺陷等。2ml安瓿最大检测速度达到21000支/小时，可检测最小异物直径30μm，检测率高于99%以上，都高于同类型国外设备（18000支/小时，检测异物直径>100μm）。同时，系统在算法开发过程中，加入了异物类型分类功能（仅仅本项目所研制的系统具有此类功能，而国外设备只检测是否有异物，不分类），不仅可以检测出药液中含有不溶性异物并对该产品进行剔除，同时能分别出这是哪一类、哪几类异物，对生产线的实时故障诊断、产品质量溯源起到重要作用。举例来说，在检测出的异物类型中，若纤维出现比例相对于前期有显著提高，则证明生产线中的药液过滤系统出现问题（如滤芯破损、滤芯纤维进入药液，还有可能是安全净化等级下降，人工衣物上存在的纤维落入），这种情况下，系统会进行报警或提示，避免生产出更多的不合格产品而造成资源浪费。因此，项目研制的异物检测系统在医药领域中具有广泛的应用前景，同时相关技术可以推广应用至食品、饮料、电子等质量检测领域，具有重要的科学研究价值和社会经济意义。