缺陷视觉检测

《产品外观缺陷机器视觉在线检测技术及设备开发》一文由合肥工业大学仪器科学与光电工程学院卢荣胜教授投稿分享，包括自序、研究背景、典型系统组成、成像技术及实现策略、关键核心单元部件、缺陷识别与分类、结束语、致谢几个部分。由于篇幅较长分为四篇发布，以下为第一部分：自序、研究背景、典型系统组成。[b]1．自序[/b]本人1985年大学毕业后在量仪厂从事量具、刃具、工装、专机与机加工工艺开发等技术工作，于1992年从师费业泰教授攻读硕士与博士学位，从事精密机械热变形误差、精密仪器精度理论方面研究， 1998年末博士毕业后又拜师天津大学叶声华教授，从事机器视觉在线检测方面的博士后研究，研究方向随之聚焦于机器视觉与光学精密测量领域。之后在香港城市大学、英国帝国理工学院和哈德斯菲尔德大学进行了为期6年的三维机器视觉、自动光学检测和光学测量技术研发工作，于2006年5月返回母校合肥工业大学任教。回国后继续从事机器视觉与光学测量方面的研究，坚持面向平板显示、新能源、软性电路板、半导体等先进制造产业，注重技术的应用开发。先后主持了国家自然科学基金项目3项、863专项1项、国家科技支撑项目1项、国家重大科学仪器设备开发专项1项、国家重点研发课题1项、以及其它省部级项目和产学研合作项目10余项，在机器视觉与光学测量领域已培养硕士和博士研究生100余人。鉴于在机器视觉技术研究及应用开发方面20余年的研究积累，2021年无锡市锡山区政府与我们科研团队合作，联合创立了一个新型科技研发机构——无锡维度机器视觉产业技术研究院，采用实体化运营模式，面向先进制造产业链，从事机器视觉与光学精密测量方面产业共性关键技术研究与产业化开发。研究内容与产业化业务范围涉及机器视觉缺陷在线检测、三维机器视觉精密测量、机器人视觉引导、半导体检测、机器视觉关键零部件开发等。开发的视觉系统与仪器已经在平板显示、光伏、锂电池、软性电路板、半导体等行业得到成功应用。鉴于篇幅问题，本文重点聚焦于产品外观缺陷视觉在线检测技术，归纳了我20多年来在这些方面的科学研究与产业化开发的进展情况与心得体会。[b]2．研究背景[/b]在产品制造过程中，由于生产环境不理想、制造工艺不规范等各种原因，零部件和产品外观难免会含有多种缺陷，如印制电路板上出现孔位、划伤、断路、短路和污染，液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒，带钢表面产生裂纹、辊印、孔洞和麻点，铁路钢轨出现凹坑、鼓包、划痕、擦伤、色斑和锈蚀，等等。这些缺陷不仅影响产品外观，更重要的是影响产品性能，严重时甚至危害生命安全，对用户造成巨大经济损失，因此，现代制造业对产品的表面质量控制非常重视。产品外观缺陷在线检测最传统的方法就是采用人工目视检测法，目前高端制造工厂大部分都采用自动化生产，但人工目视检测岗位仍占据工厂整体人员的15%-30%。鉴于人工目视检测存在对人眼伤害大、主观性强、准确率低、不确定性大、易产生歧义和效率低下等缺点，已很难满足现代工业对产品质量及外观越来越高的严格要求。随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展，利用基于图像传感技术的视觉在线检测方法已逐渐成为外观缺陷检测的重要手段，因为这种方法具有自动化、非接触、速度快、准确度高等优点。目前，外观缺陷视觉在线检测技术已经广泛应用于工业、农业、生物医疗等行业，尤其在现代制造业，如平板显示、光伏、锂电池、半导体、汽车、3C电子（计算机、通讯和消费电子产品）等领域，对能够实现机器换人的外观缺陷视觉检测技术需求越来越旺盛。[b]3．典型系统组成[/b]产品外观缺陷机器视觉检测是基于人眼视觉成像与人脑智能判断的原理，采用图像传感技术获取被测对象的信息，通过数字图像处理增强缺陷目标特征，再通过Blob(Binary large object)分析、模板匹配或深度学习等算法从背景图像中提取缺陷特征信息，并进行分类与表征。在工业应用领域，外观缺陷视觉检测系统实际上是一种智能化的数字成像与处理系统，即采用各种成像技术（如光学成像）模拟人眼的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行实时图像处理、特征识别与分类等任务，最后把结果反馈给执行机构，代替人手进行操作，执行产品的分类、分组或分选、生产过程中的质量控制等任务。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/c509e9d3-5eca-4ea9-bd0c-a80e2803ce60.jpg[/img][/align][align=center][size=14px][color=#595959]（左）6代线液晶阵列和彩色滤光片缺陷检测仪 （中）8.5代线玻璃基板缺陷检测仪 （右）ITO导电膜表面缺陷检测仪[/color][/size][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][color=#595959]图 1 高世代液晶面板关键工艺节点缺陷视觉在线检测系统[/color][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][size=14px][color=#595959][img=图片1.png,600,225]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/e99b0f18-c0ae-488a-955c-65c5a97b577a.jpg[/img][/color][/size][/align][align=center][color=#595959]图 2 表面缺陷视觉在线检测系统组成原理图[/color][/align]图1为我们在国家重大科学仪器设备开发专项的资助下，针对6代线和8.5代线液晶面板显示器制程中关键工艺节点，开发的三种缺陷视觉在线检测系统。该系统能很好地揭示一个视觉在线检测系统的各个组成部分、关键技术难点，以及所需的关键零部件。主要技术参数为：待测幅面大小≤1800x2200mm, 快速发现缺陷分辨率10μm, 复检显微分辨率0.5μm， 并行图像处理与缺陷识别系统采用CPU+FPA+GPU 主从分布式异构并行处理架构，检测时间节拍20s。系统组成与关键零部件单元可用图2示意图来清晰地描述，它由精密传输机构、光源、相机阵列、显微复检、并行处理、控制、主控计算机、服务器等单元模块，以及与工厂数据中心互联的工业局域网组成。图 3 展示了我们开发的手机液晶显示屏背光源模组缺陷转盘式多工位视觉在线检测系统的结构组成，该检测系统包括自动上料、编码、对准、检测、分选、返修识别等几个部分。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/b1265c69-0573-4f14-8828-e4c9976ccdcc.jpg[/img][/align][align=center][color=#595959]图 3 背光源模组在线自动光学检测系统[/color][/align][b]3.1 自动上料机构[/b]自动上料机构包括装配线上传输来的背光源模组位姿探测、电动与气动机构抓取、位置校正、送料等部分组成。工作原理如下：1. 在装配线传输带工位（1）的上方放入一个监视相机，当前道工序组装系统装配好背光源模组传输到工位（1）后，监视相机拾取到有待测模组时，计算模组在工位（1）处的位置与模组姿态信息，并发出工作同步指令给后续上料与检测系统。2. 监视相机发出工作同步指令后，气动与电动缸组成的送料系统把工位（1）处的背光源模组从传输带上吸起来，然后在气动滑台的带动下，把工位（1）处的背光源模组搬运到工位（2）处。在放到工位（2）上之前，计算机根据工位（1）上方的相机拍摄到的模组位置与姿态，发出指令给真空抓取吸盘角度校正电缸，初步校正背光源模组在空间的角度。当背光源模组运送到工位（2）后，模组在工位（2）处由4个气动滑缸从四边向中间对中，校正模组的位置，然后背光源模组下方的相机，对模组成像，识别待检背光源模组喷码序列号，作为有缺陷模组在返修过程中，从缺陷数据库中自动调出缺陷信息，指导返修任务。3. 在工位（1）处吸盘抓取背光源模组的同时，右边的吸盘在工位（2）处把已经校正好的模组吸起来，然后在气动滑台的带动下，把校正后的模组输送检测转盘工位（3）处。至此，一个上料循环完成。[b]3.2 检测机构[/b]检测机构由间隙转动工位转盘、上料位置对准探测、异常检测、画面检测和外观检测工位组成。工作原理如下：1. 背光源模组被自动送料机构传输到工位（3）后，转盘在控制系统的控制下，转到工位（4）。在工位（4）的上方安装一个相机，检测背光源模组定位是否正常，模组LED灯工作是否正常，并把信息传给主控计算机。如果一切正常，则后续检测工位按预定的方案进行检测；如果不正常，后续检测对该模组不检测，然后传送到工位（9），由分选机构抓取，传送到不良品传输带上。2. 当模组转到工位（5）~（8）处后，缺陷扫描成像系统对画面缺陷进行扫描检测，缺陷扫描成像系统由高速扫描相机、一维滑动台、光栅、伺服系统、调整机构组成。由于外观检测项目较多，一个工位难以不够，故把工位（7）和（8）两个工位作为外观检测机构。[b]3.3 分选机构[/b]分选机构由良品与不良品气动抓取机构、间隙运动传输带组成。结构布局参看图 3 所示，其工作原理如下：1. 如图 3 所示，画面（外观、异常等）缺陷检测完毕后，模组继续向下道工位转动，当模组运动到工位（9）后：分选机构左边的气动吸盘抓取工位（9）上的模组，传输到工位（11）处。2. 如果该模组是不良品，在分选机构向工位（9）移动的过程中，不良品传输带向前移动一个工位，把工位（11）清空，等待放置下个模组。3. 如果是良品，在下一个时刻分选机构抓取工位（9）上的模组时，右边的吸盘同时抓取工位（11）上的模组，在分选机构左吸盘把模组放到工位（11）处时，右吸盘把良品模组放置到良品传输带上工位（12）处，然后良品传输带向前移动一个工位，清空工位（12）等待放置下个模组。传输带之所以作间隙运动，一方面可以节省空间，另一方面考虑到不良品只是少数，这样可以让不良品按顺序一个一个经凑地排列在传输带上，不需要有人监视，返修人员只要传输带上放满了不良品后取走返修。[b]3.4 复检与不良品返修[/b]对于检测到的不良品，再采用人工目视复检，并对不良品进行返修。在返修工作台上放置一个电脑，并安装一台成像系统，拾取不良品背面的编码。返修显示电脑通过工业以太网与缺陷数据库服务器相连，相机在电脑的控制下，获得带返修的不良品编码后，根据编码从服务器中调用缺陷信息，显示在屏幕上，导引返修人员对不良品进行合理的返修。[来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。

大家好，我想找检测冲压、塑胶件外观缺陷，尺寸对比的设备。请大神推荐相关设备。谢谢！

请问专家，有没有能够检测普通纸面石膏板外观缺陷的仪器（外观缺陷有板面不平、亏料、漏浆等）？

深圳材料表面分析检测中心缺陷分析服务：1、微观形貌观察 2、杂质、残留物成分分析使用设备：1、扫描电子显微镜（SEM） 2、能量色散谱（EDS）价格：1、300元/样（提供5张照片） 2、350元/样电话：0755-25594781 白帆中心网址：http://www.sz863.comMSN：slevin.van@gmail.com

[b][font=宋体][color=black]【序号】：１[/color][/font][font='微软雅黑',sans-serif][color=black][/color][/font]【作者】：[size=16px][b]王悦[/b][/size][/b][font=&]【题名】：[b][b][b]光学元件亚表面缺陷检测自动调平与对焦研究[/b][/b][/b][/font][font=&]【期刊】：cnki[/font][b][color=#545454]【链接]: [url=https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202101&filename=1021001205.nh&uniplatform=NZKPT&v=xYGHSdLttNdKdrQ4eSEtVhLFx0cYpkq8yjYDo-JSapNdufFHtF5fAnmFys_fHVpk]光学元件亚表面缺陷检测自动调平与对焦研究 - 中国知网 (cnki.net)[/url][/color][/b]

[b][font=宋体][color=black]【序号】：１[/color][/font][font='微软雅黑',sans-serif][color=black][/color][/font]【作者】：[size=16px][b][b]黄梦辉[/b][/b][/size][/b]【题名】：[b][b][b][b][b][b]大口径光学元件表面划痕缺陷检测技术研究[/b][/b][/b][/b][/b][/b][font=&]【期刊】：cnki[/font][b][color=#545454]【链接]: [url=https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202101&filename=1021001205.nh&uniplatform=NZKPT&v=xYGHSdLttNdKdrQ4eSEtVhLFx0cYpkq8yjYDo-JSapNdufFHtF5fAnmFys_fHVpk]大口径光学元件表面划痕缺陷检测技术研究 - 中国知网 (cnki.net)[/url][/color][/b]

日前，中国科学技术大学中国科学院微观磁共振重点实验室杜江峰院士、王亚教授等人在量子精密测量领域取得重要进展，提出基于信号关联的新量子传感范式，实现对金刚石内点缺陷的高精度成像，并实时观测了点缺陷的电荷动力学。相关研究成果近日在线发表于《自然光子学》。此次工作中，研究团队提出了一种新的量子传感范式，即利用多个量子传感器之间的信号关联，提升对复杂对象的解析能力和重构精度。研究团队基于自主发展的氮-空位色心制备技术，可控制备出相距约200纳米的三个氮-空位色心作为量子传感系统，通过对随机电场探测展示了这种新的量子传感范式。金刚石是一种性能优异的宽禁带半导体材料，材料中点缺陷的电荷动力学会带来随机的电场噪声。研究团队成功对微米范围内16个点缺陷进行了定位，定位精度最高达到1.7纳米。基于这种关联分辨和精确定位的能力，他们还实现了对每个点缺陷电荷动力学的原位实时探测，为研究体材料内部点缺陷的性质提供了新的方法。研究人员介绍，这一成果展示了基于量子技术的超高灵敏度缺陷探测，甚至在一千亿个正常原子中出现一个缺陷也能探测到。这要比目前最灵敏方法的探测极限提升两个数量级以上，有望为当前十纳米以下芯片中的缺陷检测提供一种强有力的技术手段。[来源：光明日报][align=right][/align]

汽车产品缺陷调查是一项复杂的、细致的、技术强的专业工作。在我国汽车召回主管部门与企业之间存在着严重的信息不对称情况下，主管部门及其技术机构人员需要进行现场调查来获取原始信息和初始凭据。为确保缺陷调查的顺利实施，《缺陷汽车产品召回管理条例》（以下简称《条例》）赋予了必要的法律支撑。《条例》即将于2013年1月1日正式实施。 这些必要的法律支撑包括：主管部门可以进入生产者、经营者的生产经营场所进行现场调查；可以查阅、复制相关资料和记录；可以向相关单位和个人了解汽车产品可能存在缺陷的情况；生产者应当配合缺陷调查，提供调查需要的有关资料、产品和专用设备；经营者应当配合缺陷调查，提供调查需要的有关资料。 同时，《条例》也明确，主管部门不得将生产者、经营者提供的资料、产品和专用设备用于缺陷调查所需的技术检测和鉴定以外的用途。 主管部门按照《条例》规定开展缺陷调查后，如果认为汽车产品存在缺陷，将先通知生产者，要求生产者实施召回。 如生产者对缺陷调查结果存在异议，或不认为汽车产品存在缺陷，并在规定的时限内提交了异议申请书和提交了汽车产品不存在缺陷的证明材料，主管部门将组织专家对生产者提供的证明材料进行论证，或委托有资质的检测或实验机构对相关产品的质量问题进行检测或者鉴定。根据检测和鉴定结果仍然确认存在缺陷的，主管部门将责令汽车产品生产者实施召回。

锌合金缺陷分析方法 1.1状态分析 缺陷出现的频率:1.经常出现;2.偶然出现. 缺陷的位置:1.固定在铸件的某一位置上;2.不固定某一位置,游离状. 对于有时出现,大多数时候不出现的缺陷,可能是属于状态不稳定.如:1.料温偏高或偏低;2.模温波动;3.手动操作:喷涂料、取件、生产周期不当;4.压铸机故障. 对于属状态不稳而产生的缺陷,主要是加强生产现场的管理和规范操作,可通过现场监测工艺参数进行分析. 1.2化学成分分析 采用光谱仪、原子吸收仪等先进的检验手段,分析锌合金成分中有效元素及杂质元素的含量,来分析其对压铸件性能的影响,对铸件质量的影响. 判断:1.合金料有没有问题?2.熔炼工艺有没有问题? 1.3金相分析 对缺陷部位切开,在显微镜下检验压铸件的组织结构,先判断缺陷的种类:如铸件的表面有孔洞,是气孔?缩孔?渣孔?在显微镜下可能准确判断出是哪一种缺陷,再进一步分析产生缺陷的原因. 1.4浇注系统分析 金属液在浇道中能否平衡流动并避免卷气,[/siz

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。

机器视觉就是用利用机器代替人眼和大脑，来做判断、测量和识别。根据 生产线的要求，其特点是高速、非接触式、客观和精确。机器视觉技术在 行业的应用有以下几个方面：包装行业中机器视觉系统在现代包装行业中的应用 QCROBOT, 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。 这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 目前国内已经出现了像QCROBOT这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。

1 　机器视觉的研究内容　　人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。2 　机器视觉与人类视觉的差异　　对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法(如神经网络 、分维算法 、小波变换 等算法) 的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。3 　机器视觉检测中几种基本技术311 　训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。312 　样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2 幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t ( x , y) ,令其中心与图像的一点( i , j) 重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。313 　二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1 ,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。314 　腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。315 　细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1 的中心线的操作。在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。316 　纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征) 微粒区域的分割与纹理边缘的检测。 “具体可以解决的问题如： 1，纺织布料识别与质量评定、　　2，织物表面绒毛鉴定、　　3，织物的反射特性、　　4，合成纱线横截面分析、　　5，纱线结构分析等。　　6，此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦等。

我公司通常要检测25MnB型钢的低倍组织，依据主要是GB/T1979结构钢低倍组织缺陷评级图和GB/T226-1991钢的低倍组织及缺陷酸蚀检验法,YB/T153 优质碳素结构钢和合金结构钢连铸方坯低倍组织缺陷评级图,可这几个国标上面解释的非常抽象，而且配的评级图也很模糊，到现在我还没弄懂什么疏松啊，偏析啊，亮带啊，气泡啊等等之类的，有没有哪位大侠有更好的办法，请赐教

GMP检查缺陷项整改思路GMP检查每次总是在紧张中开始，又在紧张中结束。这次写GMP整改报告也不知道是第几次了，但每次都是不一样的感觉，好像质量部就是清理战场的一样。别的不扯了，说说我们写整改报告的一些程序和注意事项吧！一、 GMP整改报告的撰写1.一般情况下整改报告要像申报资料一样，装订成册，美观，这也是最基本要求了。2.整改报告的基本要求2.1 企业通常应在现场结束后10-20个工作日（虽然有的文件或省里要求的时间还长一些或者也没有规定，但还是不要太长时间啊），将改正方案上报当地省级药品认证中心，同时抄报企业所在地市局，当然装订资料最好准备上4-5份，这样除了上报的资料外，自己也可以留一份，备查。2.2 整改方案可以参考对应省份的《整改报告编写指南》，通常是由正文和附件两部分组成。正文部分可以按条款顺序逐一进行撰写， 通常至少应包括：缺陷的描述、产生缺陷的原因分析、相关的风险分析评估、（拟）采取的整改措施及完成时间或完成计划、预防纠正措施、本次整改的结果等。正文部分可以是文字描述，也可以采用表格的形式进行说明。附件部分应是对正文部分进一步解释说明的证明性材料，大部分是一些图片、文件的扫描件、记录等。2.3 整改方案应内容完整、表达清楚，文字通顺、用语准确，充分如实反映企业的整改情况，并加盖企业公章。通常要在封面和承诺函的地方还有就是整本材料的骑缝章。2.4 有的地方还要有公司批准整改报告的文件和市局对整改情况核查的一份文件，也是对整改完成情况的一个确认。3.整改方案的技术要求3.1 缺陷的描述3.1.1 首先将检查过程中提出缺陷的背景与实际情况进行描述，使审核整改方案的专家老师清楚当时是什么情况，所以这里有技巧但也要尊重事实。同时公司还应将现场检查时提出的类似问题或其他部分涉及的缺陷内容，如综合评定、需要说明的问题等。3.1.2 应对检查报告中涉及的每项缺陷进行详细的文字表达，包括发生的时间、地点、具体情节及相关人员等。【例：缺陷描述：仓库员工（xxx）在2015年03月11日接受一批XX胶囊（批号：20150101）的退货时，未严格按文件执行企业退货和收回程序，退货产品接受处理记录内容不全，退货来源、数量均未记录。】3.2 原因分析3.2.1 应对涉及的缺陷逐条进行原因分析。原因分析不应停留在引发缺陷的表面现象，应找到缺陷发生的根本原因。3.2.2 对发生的缺陷至少应从以下方面进行分析：3.2.2.1 涉及软件的，应分析是否制订了相应的文件；相应的文件的内容是否完善、合理；相应的文件是否已经过了培训；员工是否按照相应的文件进行了操作；质量管理部门是否进行了有效的监督。3.2.2.2 涉及硬件的，应主要从设计选型、施工安装、日常维护等因素进行原因分析，并审阅支持该硬件的文件系统。3.2.2.3 涉及人员的，应分析是否配备了足够的人员；相关人员的能力是否胜任该岗位的需要；相关人员是否受到了应有培训；培训的内容是否已被掌握。3.2.2.4 就是要从人、机、料、法、环进行全面的分析，当然实际过程中最好是将直接原因和间接原因一并进行分析。3.2.3 根据原因分析的结果进而确定该缺陷是由于系统原因造成还是偶然发生的个例，原因分析要有一个相对明确的结论。【例：缺陷描述：口服固体车间部分计量器具（温湿度计、压差计等）计量合格证上无编号，不能追溯；原辅料仓库相邻房间温湿度计的相对湿度差15%以上。原因分析：现场检查时发现口服固体车间部分温湿度计、压差计计量合格证上无编号，主要是质量管理人员管理不到位造成。负责计量器具的为新招聘人员，由于培训不到位，平时工作疏忽，未对该车间的计量器具进行校验登记，主管也未对此项工作及时监督检查，造成该缺陷。该缺陷产生为系统原因，涉及培训、员工对该岗位工作的胜任程度和质量管理部门的有效监督。原辅料仓库相邻房间温湿度计的相对湿度差15%以上，该仓库温湿度计均经过校验，并在有效期内。经了解，可能是由于仓库人员在某次搬运时碰到温湿度计，掉落损坏，未及时发现。质量部门将仓库所有的温湿度计都进行了检查，其余均正常。该缺陷为偶然发生个例。】3.3 风险分析与评估3.3.1 风险分析是对每条缺陷发生后会产生什么后果进行的分析，可以运用失效模式进行评估，应对涉及的缺陷逐条进行全面的风险评估，评估至少应包括以下内容：3.3.1.1 该缺陷带来的直接后果；3.3.1.2 该缺陷可能发生频率的高低；3.3.1.3 该缺陷涉及的范围，是否涉及本次检查范围外的产品；3.3.1.4 该缺陷是否对产品质量产生直接的不良影响；3.3.1.5 该缺陷是否对产品质量存在潜在的风险；3.3.1.6 风险的高低程度。3.3.2 风险评估结果认为存在的缺陷对已经生产或上市的产品产生质量风险的，企业应明确是否需要采取进一步的产品控制措施，包括拒绝放行、停止销售、召回、销毁等。3.3.3 通常情况下，现场检查发现的风险均为中低风险，如果有重大风险那通过GMP的可能性也会下降，所以我们在写报告进行风险分析也要客观真实，至少不要让检查老师一看就是在应付，那么这样的整改报告是通不过的，一般都会再重新进行整改，材料会反复的进行修改，浪费时间和精力。3.4 纠正预防措施纠正预防措施是两方面的事情，有时候我们在写报告的时候很容易只写了预防措施，在纠正措施上没有具体写。3.4.1 纠正措施在写纠正措施时应根据原因分析及风险评估的结果，针对缺陷产生的根本原因，在企业内部进行全面排查，要举一反三，分析关联性环节是否存在同样问题，如考虑相邻批次、其他车间相同工序等，提出对缺陷采取的纠正行动或拟采取的纠正行动，以便审核人员很清楚你要做什么，这样别人也就很容易对你给予支持，也就会放心了。3.4.2 预防措施对有可能再次发生的缺陷应提出明确的预防措施，以防止此类缺陷的再次发生，这个就不多说了。3.5 整改结果这个就是要针对每条缺陷进行整改的情况，结果，如在上报资料前不能完成整改，则应制订详细的整改计划，最好明确相关责任部门和责任人，完成时间等。3.6 附件3.6.1 就是要将所有整改的证明材料作为附件，可以附在每条缺陷整改结果之后，也可以编号进行统一整理。3.6.2 附件主要就是提供所采取的质量控制措施和整改措施的证明性材料，材料至少应包括以下内容。3.6.2.1 风险评估认为存在的缺陷对已经生产或上市的产品有质量风险，采取拒绝放行、停止销售、召回、销毁等措施的，应提供产品的名称、规格、批次、数量、销售情况、流向及对产品的处理情况。3.6.2.2 涉及关键岗位人员调整的，应提供相应的文件及相关人员的资质证明复印件。3.6.2.3 涉及人员培训的

据新华社华盛顿5月5日电 （记者林小春）美国和中国研究人员5日在美国《国家科学院学报》上报告说，他们开发出一种基于半导体芯片测序仪的无创产前诊断方法，可以根据孕妇血样检测出胎儿是否患唐氏综合征等与染色体异常有关的先天缺陷。 对于有必要接受染色体异常检查的孕妇，传统诊断多采用羊膜穿刺或绒毛膜采样的方法，大多在怀孕12周左右进行。这些介入性方法有两大缺点：一是时间长，需要2周到3周才能出结果。二是穿刺针有不到1％的几率扎到胎儿，可能引发感染甚至流产。 由加州大学圣迭戈分校、广州医科大学、广东省妇幼保健院与广州爱健生物技术公司等机构研发的新诊断方法则基于新型高通量测序技术，只需抽取孕妇2毫升血样，就能诊断与染色体异常有关的先天缺陷，包括最常见的唐氏综合征、导致形体和器官多种异常的爱德华氏综合征等。 这种高通量测序技术，能一次对几十万到几百万条DNA（脱氧核糖核酸）进行序列测定。这项研究的负责人、加州大学圣迭戈分校遗传医学研究所所长张康教授对新华社记者介绍说，新诊断方法速度快，可把诊断提前到怀孕第9周，4天便能出结果，准确率也非常高。 张康表示，其所用的测序仪器基于半导体芯片，每次工作只需15个样本，测序时间只有2.5小时，可由医院直接完成所有检测，能提高诊断速度，降低检测成本。

安徽局发布6月份日常监督缺陷："大门紧闭，我所执法人员无法进入检查？"这个算缺陷吗？

山东省新版GMP认证检查缺陷项目分析摘要:国家于2011 年3 月1 日正式颁布实施《药品生产质量管理规范(2010 年修订) 》，并给予制药企业五年的过渡期。从本年度(2012 年11 月－ 2013 年10 月) 的检查情况看，企业在执行新版GMP 规范过程中尚存一定不足。本次调研旨在通过对本年度检查缺陷项目的调查、分析，并与上一年度检查情况对比，及时发现实施新修订药品GMP 的企业出现的共性缺陷问题，为药品监管系统制定针对性的监管措施，科学的进行质量风险评估，为药品生产企业更加规范的执行实施新版GMP 规范提供技术依据。 国家于2011 年3 月1 日正式颁布实施《药品生产质量管理规范(2010 年修订)》，并给予制药企业五年的过渡期。自2012 年11 月1 日至2013 年10 月30 日山东省内共完成104 家/次新版药品GMP 认证检查。检查缺陷项目情况汇总分析如下。1 本年度新版GMP 实施情况1.1 检查企业数量从2012 年11 月1 日截至2013 年10月30 日山东省内共完成104 家/次新版药品GMP 认证检查。104 家/次现场检查共涉及86 家企业(有1 家企业5次申请，3家企业3次申请，8家企业2次申请) 。1.2 涉及剂型22个，包括口服固体制剂(片剂、硬胶囊剂、颗粒剂、软胶囊剂、胶剂、滴丸剂) 、原料药(含无菌原料药) 、口服溶液制剂(干混悬剂、糖浆剂、口服液、合剂) 、外用制剂(喷雾剂、洗剂、软膏剂、乳膏剂、栓剂、凝胶剂、滴眼剂) 、中药饮片、医用氧、散剂、煎膏剂。其中涉及口服固体制剂新版认证企业92 家/次、原料药60 家/次、口服溶液制剂19 家/次、外用制剂18 家/次、中药饮片15 家/次、医用氧7 家/次、散剂6 家/次、煎膏剂3 家/次。1.3 分布地区86 家企业分布于山东省内16 个市，其中济宁12 家，青岛11 家，济南、潍坊各10 家，临沂、淄博、威海各7家，德州5 家，枣庄、菏泽、聊城、烟台各3家，莱芜2家，泰安、日照、滨州各1 家。1.4 现场检查缺陷项目分类经对检查组提交中心的现场检查报告审核确认， 104 家/次现场检查合计发现缺陷1 069项，其中严重缺陷0项、主要缺陷39项、一般缺陷1 030项，缺陷项目平均每次10.3项。104 家/次企业缺陷项目汇总分类见表1本年度GMP(2010 年修订) 缺陷项目出现的数量。2 现场检查突出共性缺陷项目分析通过以上缺陷项目的分析，我们发现主要缺陷为质量风险管理(第15条) 、企业人员培训(第27条) 、偏差处理(第250条) 。这些缺陷项目多集中在质量方面，企业在该项目出现缺陷，会对产品质量产生潜在影响。因此在该缺陷项目需要引起监管系统和制药企业的足够重视。同时，一般缺陷出现频次较高的分别为机构与人员、设备、文件管理、质量控制与质量保证，具体分析如下。2.1 机构与人员新版GMP 中本章节共有条款22条，现场检查发现缺陷项目所涉及的条款有14条，其中出现频次较高的缺陷项目内容涉及条款为第27条(59次) 。主要缺陷项目涉及的条款也是第27条。主要存在问题有: 与药品生产、质量有关人员的培训不够。分析其原因在于，企业虽然对于岗位人员进行理论培训和岗位培训，其培训情况往往不能得到很好的评估。同时，企业培训时间多为半天，培训力度不够。2.2 设备新版GMP 中本章节共有条款31条，现场检查发现缺陷项目所涉及的条款有24条，其中出现频次较高的缺陷项目内容涉及的条款为第80条(19次) 、第86条(25次) 、第87条(20次) ，主要缺陷项目涉及的条款分别为第71条、第98条，存在问题如下。2.2.1 企业缺少设备的预防性维护计划和操作规程如企业设备虽然配有使用记录，但是经常缺少设备的维护和维修记录。称量的天平也缺少使用的起始时间记录。2.2.2 生产设备缺少明确的状态标识如正在生产的设备缺少内容物的名称、规格、批号。清洁状态标示未标明，缺少清洁日期、清洁有效期。2.3 文件管理新版GMP 中本章节共有条款34条，现场检查发现缺陷项目所涉及的条款有23条，其中出现频次较高的缺陷项目内容涉及的条款为第159条(18次) 、第170条(24次) 、第174条(17次) 、第175条(28次) 。主要存在问题有: 文件制定不合理、不完整，可操作性不强，缺少详细的生产步骤和工艺参数说明; 文件复制、销毁未按规定程序管理; 文件未按文件管理规定进行文件编号。记录填写不规范，如涂改不规范，内容填写不规范，监控、检验原始记录未签名; 批生产记录内容不完整，缺少生产工艺的具体参数和控制范围等。2.4 质量控制与质量保证新版GMP 中本章节共有条款61条，现场检查发现缺陷项目所涉及的条款有38条，其中出现频次较高的缺陷项目涉及条款为第223条(32次) 、第226条(39次) ; 主要缺陷项目内容涉及的条款分别为第224条、第226条、第230条、第242条、第249条、第250条。主要存在问题有: ①检验所用的试液和培养基缺少配制批号;②对照品或标准品缺少来源和批号; ③留样不能够代表被取样批次的物料或产品; ④企业对部分OOS 未进行彻底调查或未采取有效的纠正预防措施; ⑤偏差调查不全面，未对产品进行额外的检验以及对产品有效期的影响进行评估; ⑥未对主要偏差启动纠正预防措施(CAPA) 。总之，对于主要缺陷项目需要引起药监系统和制药企业的高度重视，药品质量方面的缺陷问题不容忽视。同时，针对有共性的一般缺陷项目，需要结合企业自身的特点有针对性地制定整改措施，使得药品质量更加安全、可控。3.新版GMP 检查中缺陷项目对比分析3.1 认证企业和缺陷项目总体情况对比经对现场检查报告审核，上一年度(2011 年6 月1 日－ 2012 年10 月30 日)共有52次新版GMP现场检查，涉及申请新版认证的企业有41 家; 而本年度(2012年11月1日－ 2013年10月30日) 共有104次新版GMP 现场检查，涉及申请新版认证的企业有86 家，是上一年度的两倍。在申请认证的剂型方面上，上一年度申请新版GMP 认证涉及的剂型有19 个，其中申请次数最多的剂型是原料药(29家/次) ; 而本年度申请新版GMP认证涉及的剂型有22 个，其中申请次数最多的剂型是口服固体制剂(89 家/次) 。 在申请企业地区分布方面上，上一年度申请新版认证的41 家企业分布于山东省的12 个区市，其中最多是济南市(7家) ，而本年度申请新版认证的86 家企业，分布于除东营市以外的山东省的16 个市区，其中最多的是济宁市(12 家) 。可见，随着98 版GMP 认证证书的到期，申请新版GMP 认证的企业无论是在申请认证剂型的数量上还是申请企业数量上，本年度都有明显的增加。本年度现场检查合计发现缺陷1069项，其中严重缺陷0项; 主要缺陷39项; 一般缺陷1 030项。其中出现6次以上(含6次) 的高频率缺陷内容共有50条，合计712项，占检查发现总缺陷项目数的66.6%。而上一年度现场检查合计发现缺陷556项，其中严重缺陷0项; 主要缺陷23项; 一般缺陷533项。其中出现6次以上(含6次) 的缺陷内容共有26条，合计270项，只占检查发现总缺陷项目数的48.6%。通过两个年度高频次缺陷项目(≥6) 对比，发现本年度比例提高了18%。这说明不同企业检查中发现的缺陷项目出现明显的集中趋势，出现共性缺陷项目的企业明显增多。这说明从新版GMP 实施以来，企业通过对其不断的加强学习、认识、执行，自身有着不断的改进和提高。4 对做好今后GMP 认证检查工作的建议通过以上对新版GMP 规范实施以来两个年度缺陷项目数量情况对比，可以看出制药企业对于新版GMP 规范实施既存在进步，同时又有不足的地方。每一个新规范的实施必然会带来企业相应的“适应周期”。如何缩短对新法规的适应周期，实现药品生产的安全、可控的目标，需要在以下方面提高关注。4.1 作为企业整个生产环节中的第一关键要素“人”，值得高度关注。企业人员的素质得益于定期的培训。药品生产企业人员的培训不仅需要集中在企业法定代表人和负责人，更应该到每一位岗位操作员工。同时，注意培训内容和方式的多样性，要对培训效果的有效性进行评估。4.2 企业通过对缺陷项目的关注，实施有针对性的解决方案。同时，企业需要以易发、多发的缺陷项目为戒，以此作为自检的有效工具，加强内部管理，提高企业自身水平和能力。4.3 监管系统需要加强GMP 检查员业务培训。通过组织培训，共同探讨解决平常检查时遇到的共性问题，统一检查企业的标准和尺度。4.4 监管系统需要在今后的工作中对易发、多发的共性缺陷项目加大监督力度。结合本省企业的特点，提高对新版GMP 法规的认识理解，提高监督管理水平。

广州番禺部分菜田被揭发用“垃圾肥”种菜一事，继续发酵。对于“垃圾肥”被外界指存在污染土壤和蔬菜可能，俩人坚定否认并表示无法接受该观点。”　　记者在市场检验室看到，检验室设备齐全，具备检测肉类水分、农药残留、吊白块、甲醛、二氧化硫、亚硝酸盐等杂质功能。　　广州番禺部分菜田被揭发用“垃圾肥”种菜一事，继续发酵。昨天，记者再次来到“垃圾肥”使用比较集中的区域，发现“垃圾肥”仍被使用。对于被指存在污染土壤和蔬菜可能，部分仍在使用“垃圾肥”的农民表示不能接受。记者向其中一家被指售卖“垃圾肥”种植蔬菜的市场了解到，现有蔬菜检测制度的缺陷，致“垃圾菜”有机会凭“带毒之身”过关。　　菜农态度：　　多数仍在使用垃圾肥　　不接受垃圾肥有毒说　　昨天，记者再度来到被发现普遍存在用“垃圾肥”种菜的金山大道周边菜地。虽城中各大媒体已广泛报道“垃圾肥”一事，但这一带大部分农田仍在用“垃圾肥”。　　在石碁镇金山村，多块农田24日被番禺区农业部门提取土壤和蔬菜样本化验。记者入村看到，大部分农民依然如常耕作。但细细和他们聊天，记者便发现他们对外界关于“垃圾肥”的评价颇有看法。　　在最靠近村入口的一块田内，一老一少两位农民正在种菜。俩人一见记者靠近，便问“你是不是记者啊?”，并表示“这几天好多媒体过来哦，说我们金山的菜不行哦”。　　对于“垃圾肥”被外界指存在污染土壤和蔬菜可能，俩人坚定否认并表示无法接受该观点。较年老的农民自称年近80岁，“我3岁就开始种菜了，用的就是垃圾肥，从你们广州撑船运过来的。”记者指出，老人家3岁时的生活垃圾成分，和现在无法比较，起码没有那么多电池和废旧药品。老人家还是无法接受，“我沿着广州的街道收屎尿回来耕田，屎尿也有毒啦。”　　较年轻的农民，则担心日后生计。只见这块田内，不少菜心是新播种的，年轻农民一边耕作一边叹这些新种下的菜心可能卖不出，“现在外面报我们的菜有毒，怎么可能卖得出去?”　　市场说法：　　目前还没有测重金属　　市场内多售外地蔬菜　　有农民向记者称，用“垃圾肥”种出来的芫茜是拿到番禺清河市场售卖的。记者昨天来到该市场，发现果然有芫茜卖。　　“我们卖的都是本地芫茜。”一位出售芫茜的菜贩称。记者随即提出，广州各大媒体都在报道番禺“垃圾肥”种菜的事，这“本地芫茜”到底安不安全，该菜贩向记者表示芫茜绝对安全，“每天都有市场的人过来检验，从来没听说过吃死人，怎么不安全?”　　“我们确实对入场销售的蔬菜管理较严。”清河市场管理处负责人刘先生称，每位菜贩入场，场方都会从菜贩售卖的每一类蔬菜中抽取一个样本进行化验，可以当场知道结果，不合格的产品不仅不能销售，市场还会全部扣查菜贩的蔬菜，“我们担心他们仍有机会卖到其他地方。”　　记者在市场检验室看到，检验室设备齐全，具备检测肉类水分、农药残留、吊白块、甲醛、二氧化硫、亚硝酸盐等杂质功能。记者提出，番禺区多地发现使用的“垃圾肥”，都有药品和废旧电池。虽然工艺改良，但废旧电池依然带有重金属，市场是否具备检测重金属能力?刘先生表示市场还没有检测重金属的能力。　　“并不是市场不重视，而是规章制度没要求。”刘先生称，相关部门对于农贸市场食品检测要求，主要针对农药残留，重金属没有考虑在内。所以说尽管蔬菜检测合格，但仍有机会“带毒”并影响人体健康。　　“看到各大媒体的报道，我们也很重视啊。”刘先生称，市场方已经向各管理部门提议增加检测重金属项目。同时，刘先生也认为即使“垃圾肥”种出的蔬菜最终被证实“带毒”，市民也没必要太过恐慌，“就以我们市场为例，大部分蔬菜都不是本地种植的。”刘先生称，尽管金山大道两边都有大量菜田，但相对于番禺乃至整个广州，目前蔬菜主要靠外地运入，“如我们市场，大家看到白色泡沫盒装着售卖的菜，就是外地蔬菜。”刘先生称，外地菜在番禺唱主角，很大程度上和耕地减少有关。

面对元素分析仪的固有缺陷应该怎么做 面对元素分析仪的固有缺陷应该怎么做 面对传统元素分析仪的固有缺陷和市场压力，不少厂家采取以下应对措施： 1. 增加仪器分析通道数，即增加预设的固定波长数，从而增加可以检测的元素数量； 2. 针对预定的不同用途，预设不同的固定波长，从而形成分别检测不同材料和不同元素的不同型号元素分析仪。但上述方法都是治标不治本，一来不是所有需要的波长都可以实现，二来波长精度不高的问题还是没有解决，因此仍然无法从根本上解决传统元素分析仪的先天性缺陷。

土豆声明：本次知识交流活动欢迎大家针对列举事实积极讨论、分享各自对GMP条款的认识理解、禁止人身攻击！！同时本豆对列举的事例的真实性并不保证（可能是听说的也可能是臆想的哦） 某药厂实验室内发现一台霉菌培养箱显示温度为28℃，检查员认为霉菌培养适宜温度应为25℃，此温度过高，拟判为缺陷项。 请问：此案例是否可以判为缺陷项？是主要缺陷还是一般缺陷或者是重大缺陷？违反了GMP哪一条款？您是怎么看的？或者说：药厂要怎么解释才能说服检查员？ 欢迎大家回帖讨论，言之有物的土豆不吝重奖的哦。

关于实验室资质认定范围内的一个讨论题目，大家各抒己见：实验室内在检测/校准过程中，如果仪器设备有过载、错误操作、显示的结果可疑、通过其他方式表明有缺陷时，应如何处理？有些童鞋回答的还是不错的，赞一下！！！O(∩_∩)O~参考解决措施：在检测/校准过程中，如果仪器设备出现过载或者操作不当等错误，或已显示出现缺陷、超出规定限度，应该按照以下步骤进行处理：1）立即停止使用该仪器设备，并加贴停用标识、避免误用；2）有条件的实验室，应将该出现问题的仪器设备存放在合适的地方直至修复；3）修复后的设备为确保其性能和技术指标符合要求，必须经检定、校准等方式证明功能指标已恢复方可投入使用；4）实验室还应对这些缺陷或者偏离规定的极限对过去的检测/校准造成的影响进行追溯。发现不合格，应该按照“不符合工作的控制程序”进行处置，必要时应该通知客户，以确保检测/校准工作的质量和为客户提供可信任的数据。