يتأثر الناس بالعديد من الأمراض في حياتهم، وهذا يؤثر على إنتاجية الفرد في المجتمع وحياة الشخص بشكل عام. ومعظم هذه الأمراض يمكن علاجها بواسطة الأدوية. تكمن المشكلة في الصناعات الدوائية في الوضع الفعلي في وجود عدد من العيوب المدمجة في الأقراص مثل نسبة غير كافية بين الدقائق والكرات، وعدم كفاية محتوى الرطوبة، وضبط الآلات بشكل غير دقيق، وهذه قد تكون بعض الأسباب للعيوب البصرية مثل العيوب في غلاف الأقراص. بالإضافة إلى ذلك، فإن إنتاج الأدوية في المصانع الصيدلانية يتوسع مما يجعل من الصعب مراقبة جودة الأقراص بعد التعبئة. الهدف من هذه الورقة هو تطوير آلة فرز الأقراص اليدوية إلى نظام آلي بهدف تحسين سرعة ودقة عملية الفرز. العيب في غلاف العبوة البلاستيكية هو عيب شائع يمكن أن يوجد في الأقراص. لذلك، تم اعتبار هذا العيب لغرض هذه الورقة. يمكن أن يحدث الضرر في غلاف العبوة البلاستيكية أثناء إنتاج العبوة أو قبل التعبئة، وبالتالي سيتم تصميم نظام لفحص الغلاف البلاستيكي قبل التعبئة لتقليل الأضرار قدر الإمكان، وكذلك فحص الغلاف البلاستيكي بعد التعبئة لأن الضرر في غلاف العبوة البلاستيكية يسبب أضرارًا في الأقراص والكبسولات. يتضمن خوارزم النظام المقترح المعالجة المبدئية واستخراج السمات باستخدام الأنماط الثنائية المحلية المعاكسة وتمثيل التجمعات المنسقة المعاكسة (وهو الإسهام البحثي) وأخيرًا تصنيف الأقراص إلى تالف أو غير تالف باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) وبالتحديد التعلم العكسي من الأمام. يتم تدريب الشبكة العصبية مع استخراج السمات من البيانات بعد اختبارها. كانت النتائج التجريبية مقبولة، وأظهرت أداء النظام لفحص غلاف الأقراص البلاستيكية دقة إجمالية بلغت 94.4% أثناء الاختبار. كما أن النهج باستخدام السمات المعاكسة يوفر دقة أفضل في التعرف مقارنة بالنهج الأخرى. تم تقييم النظام باستخدام الحساسية، والخصوصية، والدقة.الحساسية، والخصوصية، والدقة.

رحاب حازم قاسم و مزهر شعبان العاني

CCR; Hole in the covered plastic; LBP; Packaging; Texture