Mr. Gianmarco Pincelli

意大利BE公司（Bonfiglioli Engineering）机械和机械工程专业资深技术专家。他于1999年加入BE公司，先后担任制药部门机械设计师、制药应用团队负责人，以及设计团队总负责人等职务。

他拥有25年的质量检验经验，对规范和法规有深入的理解和丰富的实践经验。他目前负责BE公司全球销售和代理机构的技术培训，协助提供定制化项目方案，并代表公司出席PDA活动以及全球其它重要技术会议。

我们很高兴与参会者分享如下信息和经验：

机器监督学习模型目前正应用于DIP产品(如固体产品或吹灌封容器等)的自动化视觉检测（AVI）。

基于人工智能的程序在自动化任务和改进决策过程方面取得了显著成功。事实证明，它们在提高图像分类准确度以及识别产品变化方面（如成形缺陷和气泡）非常有效，而后者采用简单轮廓检查是无法检测的。

在客户提供的产品上训练的神经网络(NN)学会了区分合格品和缺陷产品，即使产品某些特征可能类似于缺陷。

不同类型的神经网络用于执行不同的任务，结合传统的跟踪算法，可以实现DIP产品的有效AVI，达到可接受的误剔率(FRR)。

辅助案例研究展示了神经网络技术如何提高分类准确度，特别是在气泡检测方面，对使用和不使用神经网络的检测结果进行比较，且遵循USP 1790 (Knapp)相关规定。