LG_AI_Research1. 项目背景与核心价值
药片检测是医药行业质量控制的关键环节。传统人工检测方式存在效率低、漏检率高、成本高等问题。我们团队基于YOLOv6算法开发的药片检测系统，在医药企业实际产线上实现了99.2%的检测准确率，误检率控制在0.3%以下。
这个教程将完整还原我们实际项目中的技术方案，包含数据准备、模型训练、部署优化的全流程。特别适合有以下需求的读者：
- 医药企业质量部门的技术人员
- 计算机视觉领域的算法工程师
- 希望将AI技术落地到工业场景的开发者
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 环境准备与数据采集
2.1 硬件配置方案
我们推荐以下两种配置方案：
-
训练环境：
- GPU：NVIDIA RTX 3090（24GB显存）
- CPU：Intel i7-12700K
- 内存：64GB DDR4
- 存储：1TB NVMe SSD
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部署环境：
- 边缘计算设备：NVIDIA Jetson AGX Xavier
- 工业相机：Basler ace acA2000-50gc（500万像素）
提示：如果预算有限，可以使用Colab Pro进行模型训练，但batch size需要相应调小。
2.2 数据采集规范
我们与某大型药企合作采集了超过10万张药片图像，总结出以下采集要点：
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光照条件：
- 使用环形LED光源（色温5500K）
- 照度控制在1000-1200lux
- 避免直射反光
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拍摄角度：
- 相机与传送带呈45°夹角
- 拍摄距离30-50cm
- 确保药片在图像中占比60%-80%
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样本多样性：
- 包含完整、破损、污染等6种缺陷类型
- 覆盖10种常见药片规格
- 不同摆放角度各采集1000+样本
3. 数据标注与增强
3.1 标注规范详解
使用LabelImg工具进行标注时，我们制定了严格的标注标准：
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边界框要求：
- 与药片边缘保持1-2像素间距
- 倾斜药片采用最小外接矩形
- 重叠药片分别标注
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分类体系：
- 完整：normal
- 缺角：chipped
- 裂纹：cracked
- 污染：stained
- 变形