药物制造是一个复杂的过程，主要涉及药剂和药品的制造。作为全自动化高速制造流程，药物生产尤其具有挑战性。它需要遵守公共卫生部门制定的严格规定。

容器有缺陷、药品不正确或缺失、错贴标签、低效的包装或脱色对消费者来说都是风险，因此需要严格检查制造过程的不同阶段。为生产安全的药品，使消费者面临的风险降到最低，同时在竞争激烈的市场中取得成功，需要使用高效、多用途和灵敏的质量控制系统。利用相机技术进行光学质量控制，对于完成药物制造中具有挑战性的检验任务而言具有重要作用。

医药产品通常具有多种多样的外观和包装方式，最常见的是泡罩包装和片剂。它们主要由三部分组成：腔体、封条和片剂或药物本身。腔体由合成材料或铝制成，用来放置药物。

腔体和药物使用合成材料、铝、纸或软箔进行密封。虽然每个组件在包装前均经过严密监测，但在初级包装过程中仍然可能出现问题。在检验过程中必须识别出包装或内容物的损坏，包括不正确的放置、着色或贴标，并最终淘汰有缺陷的产品。

大多数药剂的生产数量都非常高。结合使用光学质量控制系统和复杂的机器学习算法，能够在处理大量数据的同时提供高灵敏度的缺陷识别。使用高速光学控制系统可以对整个样品进行检验，这是相对于手工或机械检验等其他质量控制系统的一大优势，因为其他质量控制系统在检验过程中可能会损坏样品。在使用机械检验系统时，对于可以处理的样品大小也有限制。

多年来，制药行业一直使用传统的RGB相机对药品包装进行检验，这意味着只能通过可见特征来检测缺陷。随着多光谱相机的问世，人们现在可以将检验对象拓展到可见光谱之外。多光谱相机能够捕获多个位置彼此分离的光谱波段的信息，包括可见光区域以外的波段。

除了可见的R-G-B成像，多光谱成像中额外的光谱波段可以根据化学成分帮助区分不同的片剂，即使它们已经被密封，也能清楚区分。此外，还可以测定片剂活性药物成分(APC)的数量和均匀性。

与传统的质量控制检验系统相比，能够同时评估产品外在和内在特性的多光谱成像检验系统具有很大的优势。外在特性（如包装条件、贴标和用量说明以及颜色编码）可以使用可见光谱加以检验。药物包装的内在特性（如药丸破损、液体的灌装量、异物和药丸的数量）可以使用特定的光谱波段（通常在近红外(NIR)区域）进行捕获。

多光谱成像也可以用于与缺陷错误识别有关的应用。例如，对于不经肠道的（注射）药物，检验对于验证注射液中是否存在颗粒是至关重要的一项流程。多光谱成像可以更容易地区分气泡和颗粒，能够在保证注射药物纯度的同时，最大限度地减少浪费。

先进的多光谱成像技术也有助于检验药物的化学成分。通过将内在信息和外在信息进行结合，可以进行高效的质量评估。这让生产商只需制定单一的质量控制流程，这种流程通常更稳定，而且操作和维护也更简单。

个性化药物将成为未来医药行业的一个重要领域，到那时，人们将可以根据个人的潜在健康状况、对特定化学品的反应以及对特定患者的疗效来生产药物。相机技术与人工智能相结合，将继续在个性化药物的质量检验中发挥重要作用。

为支持制药生产线的高吞吐量，现代检验系统需要配备高速多光谱相机，包括具备同时高速检验多个光谱波段的能力。高性能接口（如10Gba se-T(10 GigE Vision)）不仅具有实现高帧速率所需的带宽，而且还支持通过一根电缆提供多流输出，同时还可独立控制每个波段，用于单独分析或在主机处理器上进行组合。

另一个重要的考虑因素是相机设备的空间分辨率。用于相机的多光谱技术可谓多种多样。有些相机使用像素级滤波阵列或多光学路径，通过牺牲空间细节来获得光谱多样性

药品检验系统要求每个通道都具有较高的空间分辨率，以确保能够清晰识别药片表面的裂纹或异物、液体中的气泡、外部包装上的剂量说明等小缺陷。

单个光谱波段的精确对齐和重叠有助于准确识别缺陷的位置和大小。此外，它还有助于同时跟踪和关联通过不同光谱波段识别出的缺陷特征。对于所有光谱波段，具有全传感器分辨率和单光轴的多光谱相机通常是实现这种结果的最精确方法。

最后，未来药品检验系统的构建者将受益于新的定制技术，该技术允许他们精确指定特定应用所需的光谱波段的大小和位置。通过这种方式，他们可以将波段的数量保持在最小，从而最大限度地提高系统效率。拥有比所需数量更多的光谱波段会带来极具挑战性的光源要求，并且会显著降低多光谱系统的速度。

视觉系统构建者可以使用定制方法，在波段数量、系统速度和检验过程有效性之间达到合适的平衡。

借助Flex-Eye，您现在可以针对视觉系统设计理想的多光谱相机。JAI的Flex-Eye概念让您能够定制单个2-CMOS或3-CMOS Fusion系列相机中所用光波段（可见光和近红外光）的宽度和位置，从而收集您需要的精确成像数据。选择320万像素或160万像素传感器，通过高速10 GigE接口实现多流输出。棱镜式设计意味着无论运动或观看角度如何，都能对波段进行精准对齐。非常适合用于食品分类、农业、制药、医疗和许多其他应用中使用的视觉系统。