在制藥行業(yè)，對于口服液這類液體制劑而言，生產過程中若出現炸瓶、灌裝不當或瓶口滲漏，極易導致藥液殘留在瓶身表面。這些殘留液體不僅影響產品外觀，更可能黏附灰塵、滋生微生物，構成潛在的安全風險。傳統(tǒng)依賴人工目視或抽樣檢查的方式，在高速運轉的產線面前顯得力不從心，易疲勞、標準不一、漏檢率高等痛點長期存在。如今，采用高光譜成像檢測技術，正以其卓越的性能，為這一行業(yè)難題提供全新的解決方案。

技術突破：超越人眼的“光譜之眼”

高光譜技術的核心優(yōu)勢在于，它超越了人眼和傳統(tǒng)相機的局限。人眼僅能感知紅、綠、藍三原色構成的可見光，而高光譜相機如同一臺“超級視覺傳感器”，能夠捕獲從可見光到近紅外范圍內數百個連續(xù)、狹窄波段的光譜信息，為每個像素點生成一條獨特而精細的“光譜指紋”。

口服液瓶身的殘留藥液與潔凈的玻璃或塑料瓶身、紙質標簽在化學成分上截然不同，因此它們對特定波段光的吸收和反射特征也存在顯著差異。這種差異是人眼無法察覺的，但對于高光譜技術而言卻清晰可辨。無論是未稀釋的原液，還是被稀釋了50倍的微量殘留，無論污染物位于透明的瓶頸、深色的瓶身還是印刷復雜的標簽上，其獨特的光譜信號都能被精準捕捉，從而實現無損、精準的識別與定位。

落地應用：從數據到決策的自動化品控閉環(huán)

中達瑞和與某制藥公司的合作項目中，這項技術得到了成功驗證。項目構建了一套完整的光學檢測系統(tǒng)：在流水線上，中達瑞和高光譜相機與專用照明光源協(xié)同工作，實時采集口服液瓶的光譜圖像；圖像數據被傳輸至控制主機，內嵌的基于卷積神經網絡（CNN）的算法模型對數據進行高速分析。

中達瑞和口服液瓶身污染檢測模型經過超過2200個涵蓋不同藥液類型、不同污染位置、不同稀釋濃度的樣本訓練，并經過數據增強優(yōu)化，具備了強大的泛化能力。它能瞬間判斷出瓶身是否存在污染物，并將指令傳遞給下游的氣吹機構，自動將不良品從傳送帶上剔除。

實際測試結果令人振奮：中達瑞和口服液瓶身污染檢測模型的檢測準確率高達96.4%，對不良品的召回率達到了95%，同時每張圖像的處理時間僅為20毫秒。這意味著該系統(tǒng)不僅能精準識別絕大多數污染品，有效降低誤殺良品的概率，更能完美匹配生產線的高速節(jié)奏，實現真正的實時、在線、100%全檢。

行業(yè)展望：重新定義藥品品控的邊界

中達瑞和高光譜技術結合算法模型在口服液瓶污染檢測上的成功，僅僅是其在制藥品控領域應用的冰山一角。這項技術的價值在于它構建了一個從原料、生產到成品的全流程質量監(jiān)控體系。它不僅解決了“表面殘留液體”這一具體問題，更展現出在原料真?zhèn)舞b別、成分混合均勻度分析、包衣厚度評估乃至假藥甄別等方面的巨大潛力。

通過引入高光譜技術，制藥企業(yè)能夠將品控從傳統(tǒng)的事后抽樣、離線檢測，轉變?yōu)槭轮袑崟r、在線監(jiān)控，從事憑經驗的“人治”升級為依靠數據的“智治”。這不僅是生產效率的飛躍，更是對藥品質量與患者安全承諾的有力踐行，標志著制藥行業(yè)的質量管理正邁向一個更精準、更智能的新紀元。

審核編輯 黃宇