针对瓶装药品视觉计数验证这一需求，这是一个在制药、保健品、食品等行业非常典型且重要的自动化质量控制环节。

 一、 核心目标
在药品包装线末端，自动、快速、准确地确认每个药瓶内药片/胶囊的数量是否正确，确保无漏装、多装，并通常将不合格品自动剔除出产线。

 二、 主要技术方案

根据药品特性（如药片颜色、形状、透明度）、瓶身特性（如材质、颜色、透明度）和生产节拍，主要有以下几种技术路线：

 1. 基于传统机器视觉（2D成像）
   原理：使用工业相机从特定角度（通常为顶部或侧面）拍摄瓶内图像，通过图像处理算法（如阈值分割、边缘检测、形态学操作、Blob分析）识别并统计药粒数量。
   适用场景：
       药粒与瓶底背景对比度高（如白色药片与深色瓶底）。
       药粒无严重堆叠、粘连。
       瓶身透明或半透明，且瓶壁平整，无明显光学畸变。
   优点：速度快、成本相对较低、技术成熟。
   缺点：对光照、瓶身洁净度、药粒摆放状态敏感。堆叠药粒容易误判。

 2. 基于深度学习（AI视觉）
   原理：使用大量已标注的瓶装药品图像训练深度学习模型（如Faster RCNN, YOLO, UNet等），模型学习自动识别和定位每一粒药片，并计数。
   适用场景：
       药粒形状不规则、颜色多变、有复杂图案。
       存在一定程度的堆叠和遮挡。
       背景（瓶身/瓶底）复杂，传统算法难以稳定分割。
   优点：鲁棒性强，能处理复杂场景，自适应学习能力高，准确率通常优于传统方法。
   缺点：需要大量标注数据，初期开发成本较高，对计算资源有一定要求。

 3. 基于3D视觉（激光/结构光）
   原理：通过3D传感器获取药瓶内药粒的高度信息（点云），利用高度差来区分堆叠的药粒。
   适用场景：
       解决堆叠问题的终极方案。尤其适用于糖衣片、胶囊等容易平铺堆叠的情况。
       对颜色和光照变化不敏感。
   优点：计数准确率极高，基本不受堆叠影响。
   缺点：系统成本最高，数据处理更复杂，扫描速度可能慢于2D方案。

 4. 基于X射线或透射成像
   原理：利用X射线穿透能力，生成药瓶的内部影像，可以无视瓶身颜色和部分遮挡。
   适用场景：不透明瓶体（如铝瓶、棕色玻璃瓶）内的药粒计数。
   优点：可应对最严苛的包装条件。
   缺点：设备昂贵，有辐射安全监管要求，通常用于高价值药品。


 五、 实施步骤建议
1.  需求评估：明确药粒和药瓶的物理特性、产线速度（瓶/分钟）、准确率要求（如99.95%）、预算。
2.  方案选型与POC测试：根据评估结果，选择2D、AI或3D方案，并与供应商进行概念验证测试，使用实际样品验证可行性。
3.  系统设计与集成：设计机械安装结构、光源方案、与产线PLC的通信协议、剔除机构等。
4.  软件开发与调试：开发核心计数算法，设计用户界面，进行大量测试优化参数。
5.  现场安装与验收：在线安装调试，进行连续无故障运行测试，确保达到预定的产能和准确率指标。
6.  培训与文档：为操作和维护人员提供培训，交付完整技术文档。


瓶装药品视觉计数验证是现代智能制药产线的标准配置。对于大部分常规透明瓶、低堆叠风险的场景，高性价比的2D视觉方案是首选。对于易堆叠的糖衣片/胶囊，3D视觉是更可靠的选择。而对于复杂多变或需应对不透明瓶体的场景，AI视觉展现出强大优势。

成功的关键在于前期的详尽样品测试和针对性的光学照明设计。建议与经验丰富的机器视觉系统集成商合作，他们能提供从方案到落地的一站式服务。