宁 娟，周庆华，曾小为

（1.长沙理工大学物理与电子科学学院，湖南 长沙 410114；2.纳威尔智能科技有限公司，湖南 长沙 410007）

0 引 言

西林瓶是一种采用胶塞封口的玻璃管制药剂瓶，被药品制造厂广泛应用于各类口服液、冻干、粉剂等药品的包装中［1］。西林瓶由瓶体、胶塞、铝塑盖3 个部分构成，轧盖机是将各种规格的西林瓶瓶口加铝盖或铝塑盖，锁紧封口，来达到密封的作用，以保证药品不受污染［2］。在封盖环节，由于机械外力的作用，密封后的轧盖部位极容易产生开裂、擦伤、脱盖、变形等缺陷。近年来，由于GMP［3］（Good Manufacture Practice of Medical Products）药品生产质量管理规范规定的严格实施，在封盖环节产生的缺陷产品必须经过检测剔除。目前工业缺陷检测系统在西林瓶装药品生产线上被广泛应用，但针对西林瓶轧盖部位的缺陷检测还少有人研究，业内主流的检测系统只有西林瓶制造厂对瓶体及铝塑盖质量的检测，以及药厂对装药后西林瓶胶塞气密性检测［4］。

机器视觉技术是一种用机器代替人眼做测量和判断的技术［5］。机器视觉的检测方法是一种自动化检测方法，相较于传统检测方法，它有非接触性、速度快、准确性高等优点［6］。随着计算机学科的发展，机器视觉的缺陷检测方法逐渐取代了人工检测方法，被应用于工业生产检测环节［7］。

深度学习的方法是目前计算机视觉领域应用较广泛的方法，利用卷积神经网络提取特征，构建有效的网络模型，在缺陷检测领域取得了有效的成果。当前工业界应用较多的目标检测算法大致可分为2 类，以Faster R-CNN 为代表的两阶段检测算法和以SSD、YOLO 为代表的单阶段检测算法。……