王 可，張 輝，曹意宏，易俊飛，袁小芳，王耀南

(1.湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082； 2.湖南大學(xué) 機(jī)器人視覺(jué)感知與控制技術(shù)國(guó)家工程研究中心，湖南 長(zhǎng)沙 410082； 3.湖南大學(xué) 機(jī)器人學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410012； 4.湖南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410006)

0 引言

醫(yī)藥行業(yè)與國(guó)計(jì)民生息息相關(guān)，是“中國(guó)制造2025”強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略中培育新型生產(chǎn)方式的重點(diǎn)領(lǐng)域[1]。智能制造時(shí)代的到來(lái)使得技術(shù)與技術(shù)之間相互碰撞、不斷融合，促使生產(chǎn)方式發(fā)生了巨大變革。近年來(lái)，我國(guó)醫(yī)藥市場(chǎng)持續(xù)擴(kuò)大與增長(zhǎng)，藥品需求量逐年增加，為提高醫(yī)藥生產(chǎn)的效率與質(zhì)量，醫(yī)藥生產(chǎn)開始逐漸從傳統(tǒng)的人為參與生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾悄軝C(jī)器人為基礎(chǔ)的自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)。

自1957年第一個(gè)工業(yè)機(jī)器人誕生后，經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用。近年來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、傳感器等技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人逐漸從傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人發(fā)展為能夠自主實(shí)現(xiàn)感知、分析、學(xué)習(xí)、決策的智能機(jī)器人。2015年，智能機(jī)器人首次問(wèn)世[2],在短短6年內(nèi)，智能機(jī)器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、服務(wù)、工業(yè)等多個(gè)行業(yè)[3]。我國(guó)于2017年啟動(dòng)了共融機(jī)器人重大研究項(xiàng)目，旨在增強(qiáng)機(jī)器人與人、與作業(yè)環(huán)境、與機(jī)器人同伴的交互能力，使其能夠自主適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)的環(huán)境并進(jìn)行協(xié)同作業(yè)[4]，進(jìn)一步促進(jìn)了智能機(jī)器人的應(yīng)用與發(fā)展。

智能機(jī)器人的參與，使得醫(yī)藥生產(chǎn)變得自動(dòng)化、智能化，顯著提高了醫(yī)藥生產(chǎn)效率與質(zhì)量，保障了人民的用藥安全。我國(guó)在“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展目標(biāo)中明確指出：“要加強(qiáng)國(guó)家基本藥物供應(yīng)保障能力，系統(tǒng)性改善臨床用藥短缺情況，增加罕見病治療藥物品種數(shù)，進(jìn)一步完善國(guó)家醫(yī)藥儲(chǔ)備體系，顯著增強(qiáng)應(yīng)對(duì)重大災(zāi)情、疫情或其他突發(fā)事件的應(yīng)急研發(fā)和應(yīng)急生產(chǎn)能力?！彪S著目前用藥需求的增大，醫(yī)藥生產(chǎn)效率的提高愈發(fā)重要，如在2020年初，新冠肺炎席卷全球，疫苗接種是目前最有效的預(yù)防措施之一。隨著疫情形勢(shì)的逐漸嚴(yán)峻，國(guó)內(nèi)外疫苗供不應(yīng)求，疫苗的研發(fā)與生產(chǎn)效率亟需提高，傳統(tǒng)的醫(yī)藥生產(chǎn)已無(wú)法滿足需求。此外，如何在提高醫(yī)藥生產(chǎn)效率的同時(shí)保證醫(yī)藥生產(chǎn)質(zhì)量，也是目前醫(yī)藥生產(chǎn)中需要解決的問(wèn)題。因?yàn)樗幤肥艿轿廴径l(fā)生醫(yī)療事故的事件仍然存在，藥品生產(chǎn)污染嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)＜吧鐣?huì)影響巨大，所以醫(yī)藥生產(chǎn)質(zhì)量安全不容小覷。國(guó)家食品藥品管理總局在2010年頒布的新版《藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范》中對(duì)藥品的無(wú)菌生產(chǎn)、在線質(zhì)量檢測(cè)、藥品生產(chǎn)質(zhì)量等方面都提出了更加嚴(yán)格的要求[5]，然而目前我國(guó)無(wú)菌藥品的生產(chǎn)基本依靠人工檢測(cè)與管理，效率低成本高且風(fēng)險(xiǎn)大。雖然生產(chǎn)人員會(huì)穿著無(wú)菌化服裝，但實(shí)際上生產(chǎn)人員仍是最大的污染源之一，產(chǎn)品易受到二次污染。此外，在藥品配制過(guò)程中可能產(chǎn)生對(duì)身體有害的成分。澳洲衛(wèi)生部已證實(shí)，一些化療藥品的配制過(guò)程可能會(huì)產(chǎn)生藥物輻射，危害生產(chǎn)人員的身體健康。因此，在醫(yī)藥生產(chǎn)中引入智能機(jī)器人，一方面提高了醫(yī)藥生產(chǎn)效率與質(zhì)量，另一方面也保障了生產(chǎn)人員的身體健康。

在各國(guó)政策的推動(dòng)下，醫(yī)藥行業(yè)的自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)已逐步走向正軌。國(guó)外內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出一大批與智能機(jī)器人相結(jié)合的制藥企業(yè)，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)線升級(jí)轉(zhuǎn)型，建立以智能機(jī)器人為基礎(chǔ)的醫(yī)藥生產(chǎn)線，顯著提高了醫(yī)藥生產(chǎn)效率與質(zhì)量。在對(duì)智能機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的攻堅(jiān)上，也有眾多學(xué)者提出了相應(yīng)的方法，如在配藥制藥過(guò)程中采用基于多源信息融合的控制技術(shù)[6]，灌裝密封過(guò)程中的柔性抓取技術(shù)[7]，高精度質(zhì)量檢測(cè)[8]以及在高速智能搬運(yùn)過(guò)程中的路徑規(guī)劃[9]、任務(wù)調(diào)度技術(shù)[10]等。隨著智能機(jī)器人在醫(yī)藥生產(chǎn)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，對(duì)智能機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的攻堅(jiān)也顯得越來(lái)越重要。因此，本文結(jié)合實(shí)際醫(yī)藥生產(chǎn)中智能機(jī)器人所面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)面向醫(yī)藥生產(chǎn)的智能機(jī)器人及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了闡述與分析。

1 醫(yī)藥生產(chǎn)中的智能機(jī)器人及其挑戰(zhàn)

現(xiàn)代醫(yī)藥生產(chǎn)是制藥設(shè)備集成化、自動(dòng)化、智能化的產(chǎn)物，需要融合制藥工藝、機(jī)械制造、自動(dòng)化控制、計(jì)算機(jī)技術(shù)、智能控制等多個(gè)專業(yè)學(xué)科的技術(shù)知識(shí)。目前常見的醫(yī)藥生產(chǎn)主要由配藥制藥、灌裝密封、質(zhì)量檢測(cè)、搬運(yùn)4個(gè)部分組成，通過(guò)相應(yīng)智能機(jī)器人的協(xié)調(diào)分工合作，實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥生產(chǎn)過(guò)程中高效智能柔性化生產(chǎn)[11]。下面將對(duì)上述4個(gè)部分的智能機(jī)器人進(jìn)行簡(jiǎn)單闡述，同時(shí)對(duì)目前智能機(jī)器人的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)進(jìn)行分析與總結(jié)，如圖1所示。

1.1 配藥制藥機(jī)器人

配藥制藥主要通過(guò)對(duì)液體或固體原料按照不同的比例進(jìn)行混合，來(lái)滿足醫(yī)藥生產(chǎn)中原料混合操作的要求。配藥制藥過(guò)程主要包括對(duì)原料的種類識(shí)別、容器消毒、藥品原料抽取與混合3個(gè)部分，如圖2所示。因此，配藥制藥機(jī)器人主要由識(shí)別模塊、加藥模塊、振蕩混合模塊組成。其中，對(duì)藥品進(jìn)行精準(zhǔn)上料與混合、均勻溫度控制、保證無(wú)菌環(huán)境是決定最終藥品質(zhì)量的關(guān)鍵。以西林瓶類藥品的配藥制藥為例，完整的流程為：①容器消毒,對(duì)西林瓶整體進(jìn)行消毒，防止藥品受到污染；②原材料種類識(shí)別,通過(guò)對(duì)原材料容器上的信息進(jìn)行識(shí)別，判斷為哪種原材料；③藥品原料抽取與混合,利用注射器穿刺瓶塞，以一定的比例抽取不同的藥液注射到瓶中，搖勻混合。

《藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范》中對(duì)配藥制藥生產(chǎn)設(shè)備從潔凈等級(jí)到加工工藝以及設(shè)備智能化都有了更高的指標(biāo)。目前配藥制藥機(jī)器人所面臨的挑戰(zhàn)主要包括以下幾個(gè)方面：

(1)難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)抽吸、定量控制 由于制藥工藝復(fù)雜，配藥制藥過(guò)程中藥液的用量需要精準(zhǔn)控制，需要提高機(jī)械臂的控制精度，使其能夠?qū)崿F(xiàn)原料的精準(zhǔn)抽吸，降低抽吸誤差對(duì)藥品質(zhì)量的影響。

(2)多機(jī)械臂的協(xié)同配藥難 為了提高制藥效率，實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中往往會(huì)采用多個(gè)機(jī)械臂進(jìn)行操作。有些藥品的原材料難以溶解，針對(duì)這些難溶性藥品，需要在配藥過(guò)程中多次推拉來(lái)保證藥品完全溶解，如何對(duì)多機(jī)器臂進(jìn)行協(xié)同控制，最大化提高制藥速度是亟需解決的問(wèn)題。

(3)模仿能力差 新藥研發(fā)一方面關(guān)系著人類健康，另一方面關(guān)系著醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。各種新型疾病的出現(xiàn)、病毒變異導(dǎo)致原有藥物藥效降低以及尚未研制出某些疾病的針對(duì)性藥物等問(wèn)題都顯示出新藥研發(fā)的重要性，然而傳統(tǒng)的新藥研發(fā)速度難以滿足需求。目前配藥制藥機(jī)器人可采用模仿學(xué)習(xí)的方法來(lái)提高研發(fā)速度，但機(jī)器人與示教人員之間存在難以逾越的數(shù)字鴻溝，其感知、學(xué)習(xí)、模仿能力需要進(jìn)一步加強(qiáng)。

1.2 灌裝密封系統(tǒng)

藥品經(jīng)過(guò)配藥制藥后會(huì)進(jìn)行灌裝密封，灌裝密封系統(tǒng)主要是對(duì)藥品的包裝進(jìn)行操作，在保證藥品質(zhì)量的前提下將藥品存儲(chǔ)起來(lái)，便于運(yùn)輸和使用。具體步驟主要包括制瓶(吹瓶)、灌裝、旋蓋、封口4部分，常見的灌裝密封系統(tǒng)主要由灌裝加塞工位、加蓋封口工位、輸送鏈道部分組成，如圖3所示。其中灌裝加塞部分主要由灌裝加塞機(jī)器人、灌裝針頭和吸盤、膠塞振蕩漏斗組成。膠塞振蕩漏斗中放有瓶塞，用于將其盛有的瓶塞有序輸送到指定位置，灌裝加塞機(jī)器人機(jī)械臂末端夾持器上同時(shí)安裝有相互垂直的灌裝針頭和吸盤，以便機(jī)械臂通過(guò)吸盤吸取瓶塞完成加塞動(dòng)作；加蓋、封口部分主要由加蓋封口機(jī)器人、垂直安裝于其末端的軋蓋夾具和吸盤、鋁蓋振蕩斗組成；輸送鏈條部分主要是將托盤輸送到下一個(gè)工位的指定位置[12]。

目前智能機(jī)器人在灌裝密封系統(tǒng)中主要面臨的挑戰(zhàn)有：

(1)無(wú)損抓取難以實(shí)現(xiàn) 由于藥品容器一般采用玻璃等易碎材料，因此對(duì)藥品容器進(jìn)行抓取時(shí)，需采用柔性抓取，以防藥品容器破碎。柔性抓取最主要的目的是無(wú)損傷地抓取物體，可通過(guò)改變抓取機(jī)構(gòu)剛度或控制夾具應(yīng)力大小實(shí)現(xiàn)。

(2)瓶口定位不準(zhǔn)確 在灌裝密封系統(tǒng)中，瓶口定位是十分關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，容器瓶口的定位準(zhǔn)確與否直接決定了灌裝密封的好壞。目前大多數(shù)生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)采用的是通過(guò)對(duì)生產(chǎn)線的運(yùn)輸軌跡進(jìn)行預(yù)先定位或離線編程來(lái)進(jìn)行瓶口定位。該方法的前提是工作環(huán)境由人為布局，依賴于生產(chǎn)線的運(yùn)輸軌跡不發(fā)生改變，是靜態(tài)確定的，環(huán)境適應(yīng)能力較差。而實(shí)際生產(chǎn)線可能出現(xiàn)由于機(jī)械抖動(dòng)等環(huán)境因素導(dǎo)致的瓶口位置發(fā)生變化。同時(shí)，灌裝容器形狀多變、大小不一，擺放姿態(tài)各異，當(dāng)面對(duì)這些情況時(shí)，上述靜態(tài)方法都需要進(jìn)行復(fù)雜繁瑣的重新定位與編程，無(wú)法進(jìn)行柔性生產(chǎn)[13]。為解決上述問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)瓶口的自動(dòng)定位，提出了許多瓶口定位的方法，如Hough變換[14-15]、最小二乘圓檢測(cè)法[16]、隨機(jī)圓評(píng)估法[17]等。

1.3 質(zhì)量檢測(cè)機(jī)器人

質(zhì)量檢測(cè)機(jī)器人主要在藥品生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行檢測(cè)，以保證藥品的質(zhì)量。通過(guò)對(duì)藥品或容器進(jìn)行圖像采集，然后利用相應(yīng)的算法對(duì)圖像進(jìn)行分析,得出最終的質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果。質(zhì)量檢測(cè)機(jī)器人主要包括進(jìn)料模塊、視覺(jué)處理模塊、分揀模塊3部分，如圖4所示。藥品首先由輸送鏈送到進(jìn)料模塊，然后將藥品放置到視覺(jué)處理模塊進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，最后由輸送鏈送到分揀模塊[18]。藥品質(zhì)量檢測(cè)主要包括以下3個(gè)部分：

(1)包裝缺陷檢測(cè) 包裝缺陷檢測(cè)主要對(duì)藥品容器進(jìn)行檢測(cè)。當(dāng)容器瓶口存在缺口或瓶口過(guò)薄等瑕疵時(shí)，難以進(jìn)行密封，藥品的密封性會(huì)受到影響；當(dāng)容器瓶身出現(xiàn)裂縫等瑕疵時(shí)，注入液體時(shí)可能發(fā)生泄露甚至爆炸等。因此，在進(jìn)行灌裝密封時(shí)，首先會(huì)檢查瓶口瓶身是否完整再進(jìn)行后續(xù)操作。瓶口質(zhì)量檢測(cè)通常采用機(jī)器視覺(jué)的方法[19-20]。

(2)醫(yī)用異物檢測(cè) 醫(yī)用異物檢測(cè)主要是對(duì)藥品中的可見異物、不溶性微粒進(jìn)行檢測(cè)，這些物質(zhì)的直徑一般大于50 μm，在一定條件下可以用肉眼觀測(cè)到，如在藥品生產(chǎn)、灌裝過(guò)程中產(chǎn)生的玻璃屑、毛發(fā)、纖維、可見橡膠等異物?！吨腥A人民共和國(guó)藥典》里對(duì)可見異物、不溶性微粒的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)有著嚴(yán)格的規(guī)定，具體如表1所示[21]。常見的醫(yī)用可見異物檢測(cè)方法有燈檢法、光阻法、光散射法、顯微計(jì)數(shù)法等。

表1 《中華人民共和國(guó)藥典》中對(duì)可見異物、不溶性微粒的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)[21]

(3)醫(yī)用成分檢測(cè) 醫(yī)用成分檢測(cè)主要是對(duì)藥品的理化性質(zhì)進(jìn)行分析，檢測(cè)最終的有效成分是否形成，當(dāng)藥品為中草藥時(shí)，主要是用來(lái)檢測(cè)藥品中是否含有重金屬、有害元素、農(nóng)藥殘留等。常見的醫(yī)用成分檢測(cè)方法有光譜法、色譜法、物理常數(shù)測(cè)定法、生物活性測(cè)定法等，對(duì)于不同的藥品需要采用不同的檢測(cè)方法。

目前智能機(jī)器人在醫(yī)藥質(zhì)量檢測(cè)中主要面臨的挑戰(zhàn)有：

(1)醫(yī)藥異物微小、種類繁多、特征多樣 藥品在生產(chǎn)和灌裝過(guò)程中可能會(huì)混入如玻璃屑、毛發(fā)、橡膠、纖維等可見微小異物，這些異物往往形態(tài)各異、特征多樣，液體中的異物還會(huì)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，從而加大了檢測(cè)難度。其中對(duì)于中藥藥材來(lái)說(shuō)，由于其組成成分復(fù)雜、種類多樣，存在著難以將異物雜質(zhì)與實(shí)際的中藥藥材進(jìn)行識(shí)別分離的問(wèn)題。

(2)醫(yī)藥生產(chǎn)線環(huán)境復(fù)雜，目標(biāo)異物難以獲取識(shí)別 在實(shí)際的質(zhì)量檢測(cè)中，低對(duì)比度的環(huán)境、液體中的氣泡、容器上的透明痕跡、玻璃瓶身上的光斑、灰塵等都會(huì)給目標(biāo)異物的精準(zhǔn)識(shí)別帶來(lái)較大的影響[22]。藥品種類多樣、生產(chǎn)線環(huán)境復(fù)雜使得異物識(shí)別檢測(cè)算法也更加復(fù)雜，檢測(cè)速度隨之變慢，難以滿足高精度實(shí)時(shí)質(zhì)量檢測(cè)的要求。

1.4 智能搬運(yùn)機(jī)器人

智能搬運(yùn)機(jī)器人主要用于完成藥品的分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)、儲(chǔ)存等操作，常見的智能搬運(yùn)機(jī)器人有分揀機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人、碼垛機(jī)器人等。一方面，由于許多藥品受到劇烈振蕩時(shí)可能會(huì)降低藥效，因此對(duì)藥品進(jìn)行搬運(yùn)碼垛時(shí)需要盡力保持平穩(wěn)，避免振動(dòng)對(duì)藥品質(zhì)量產(chǎn)生影響。另一方面，醫(yī)藥搬運(yùn)場(chǎng)景往往存在多種干擾，如人員走動(dòng)、搬運(yùn)場(chǎng)景的改變等。這些不確定性因素給高速高精度穩(wěn)定搬運(yùn)提出了更高的要求。

目前，搬運(yùn)系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)有：

(1)搬運(yùn)場(chǎng)景復(fù)雜、動(dòng)態(tài)多變，難以實(shí)現(xiàn)高速高精度穩(wěn)定搬運(yùn)物資 醫(yī)藥產(chǎn)品種類繁多，有藥丸、藥液、膠囊等，其對(duì)應(yīng)的包裝種類也形態(tài)各異，難以快速拾取堆疊，需要智能分揀機(jī)器人能夠靈活控制，實(shí)現(xiàn)快速抓取。此外，搬運(yùn)場(chǎng)景時(shí)刻動(dòng)態(tài)變化，需要智能機(jī)器人能夠及時(shí)感知識(shí)別。

(2)搬運(yùn)過(guò)程中易與其他智能機(jī)器人發(fā)生路徑?jīng)_突導(dǎo)致碰撞或停留 采用多機(jī)器人可以完成比單一機(jī)器人更復(fù)雜的任務(wù)，顯著提高搬運(yùn)效率，但是需要智能機(jī)器人彼此間良好的分工協(xié)作。智能機(jī)器人之間的良好分工協(xié)作一方面需要對(duì)多個(gè)智能機(jī)器人進(jìn)行合理路徑規(guī)劃從而避免發(fā)生碰撞，另一方面需要采用合適的任務(wù)分配調(diào)度方法以提高搬運(yùn)系統(tǒng)的效率。

2 醫(yī)藥智能機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)

目前智能機(jī)器人在醫(yī)藥生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，智能機(jī)器人一方面能夠24 h連續(xù)工作，另一方面更易保證無(wú)菌環(huán)境，極大地提高了醫(yī)藥生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。國(guó)內(nèi)外許多制藥企業(yè)將智能機(jī)器人應(yīng)用到實(shí)際的醫(yī)藥生產(chǎn)中，取得了不錯(cuò)的成效。但是同時(shí)也暴露出了醫(yī)藥智能機(jī)器人的一些不足，如在配藥制藥過(guò)程中智能機(jī)器人難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)抽吸、定量控制；在灌裝密封中難以實(shí)現(xiàn)無(wú)損抓取；在質(zhì)量檢測(cè)中難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高精度檢測(cè)；在搬運(yùn)過(guò)程中難以合理規(guī)劃提高搬運(yùn)效率等。針對(duì)上述在配藥制藥、灌裝密封、質(zhì)量檢測(cè)、智能搬運(yùn)中智能機(jī)器人應(yīng)用時(shí)所面臨的挑戰(zhàn)，下面將結(jié)合自身團(tuán)隊(duì)以及相關(guān)學(xué)者的研究對(duì)相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)行闡述與分析，如圖5所示。

2.1 多源信息融合控制與人機(jī)交互技術(shù)

2.1.1 基于多源信息融合的控制技術(shù)

在配藥制藥過(guò)程中，機(jī)器人需要獲取藥瓶的位置、藥品的種類、藥品的用量、感知抓握時(shí)的力度等多種信息，這需要機(jī)器人能夠?qū)Χ嘣葱畔⑦M(jìn)行感知，結(jié)合機(jī)械臂的精確控制與多機(jī)械臂間的協(xié)同配合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)原料的精準(zhǔn)抽吸與定量控制。

為了保證配藥制藥的生產(chǎn)效率，在配藥制藥過(guò)程中多使用機(jī)械臂來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。由于配藥制藥場(chǎng)景工藝復(fù)雜，單一機(jī)械臂難以操作實(shí)現(xiàn)，因此需要采用多機(jī)械臂進(jìn)行高效協(xié)同作業(yè)。要實(shí)現(xiàn)多機(jī)械臂協(xié)同作業(yè)，首先需要實(shí)現(xiàn)對(duì)單一機(jī)械臂的精確控制，提高其避障能力和操作靈活性，避免多機(jī)械臂在運(yùn)行時(shí)發(fā)生碰撞。對(duì)此，DU等[23]提出一種新的數(shù)值序列處理方法，利用閉環(huán)框架求解7自由度冗余機(jī)械臂的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問(wèn)題，該方法能夠有效避免多機(jī)械臂在運(yùn)行時(shí)發(fā)生路徑干涉。LI等[6]提出了基于多源信息融合的自動(dòng)避障方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有高障礙識(shí)別率。機(jī)械臂的操作靈活性主要取決于其控制和定位是否精準(zhǔn)，LIANG等[24]對(duì)精確約束平行機(jī)械臂單元有了新的突破，六點(diǎn)精確約束并聯(lián)機(jī)械臂單元具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積緊湊等優(yōu)點(diǎn)，適用于精確定位。丁承君等[25]對(duì)基于多源信息融合的移動(dòng)機(jī)械手末端執(zhí)行器的精確定位問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械手的視覺(jué)與超聲信息的融合，進(jìn)一步提高了機(jī)械臂的控制精度。針對(duì)醫(yī)藥生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，易受到不平衡光照與多種背景的干擾，機(jī)械臂難以進(jìn)行正確有效抓取的問(wèn)題，ZHANG等[26]提出了基于保護(hù)校正的單RGB圖像三維物體姿態(tài)估計(jì)的抓取算法。利用改進(jìn)姿態(tài)估計(jì)算法(FastNet-V1)提取單幅圖像的多層次特征，將改進(jìn)的姿態(tài)估計(jì)算法與抓取姿勢(shì)校正算法(Corrected Grasping Pose，CGP)相結(jié)合用于機(jī)械臂抓取，如圖6所示[26]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在正常光照下機(jī)械臂對(duì)3個(gè)目標(biāo)的平均抓取成功率為83.3%，對(duì)單幅圖像的檢測(cè)速度可達(dá)到1.490幀/s。

由于機(jī)器人在自主配藥制藥過(guò)程中存在軌跡多樣化、控制流程復(fù)雜化等問(wèn)題，在進(jìn)行自主決策時(shí)需要優(yōu)化軌跡以加速配藥制藥過(guò)程。對(duì)此，AMOR等[27]針對(duì)兩個(gè)或多個(gè)機(jī)械臂協(xié)同操作同一對(duì)象，提出一種控制協(xié)作系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)和機(jī)械手與被抓物體之間相互作用力的策略，為互連的非線性系統(tǒng)開發(fā)了一種新的分散軌跡跟蹤控制方法。通過(guò)上述研究可以看出，將多源信息融合技術(shù)與機(jī)械臂控制相結(jié)合，使智能機(jī)器人在配藥制藥過(guò)程中能夠達(dá)到精準(zhǔn)抽吸與定量控制的要求，保證了配藥制藥的質(zhì)量與效率。

2.1.2 人機(jī)交互技術(shù)

與人共融是智能機(jī)器人發(fā)展的新趨勢(shì)[28]，在新藥研發(fā)的配藥制藥過(guò)程中，智能機(jī)器人需要感知人的動(dòng)作、理解配藥的意圖、作出相應(yīng)的決策。但由于智能機(jī)器人與示教人員之間存在難以跨越的數(shù)字鴻溝，必須提高智能機(jī)器人在新藥研發(fā)過(guò)程中的模仿學(xué)習(xí)能力。

智能機(jī)器人在模仿學(xué)習(xí)中常常會(huì)遇到運(yùn)動(dòng)模仿泛化能力差的問(wèn)題，對(duì)此，于建均等[29]引入一種基于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法，有效解決了運(yùn)動(dòng)模仿存在無(wú)法收斂到目標(biāo)點(diǎn)以及泛化能力差的問(wèn)題，為智能機(jī)器人在配藥制藥場(chǎng)景下模仿配藥人員的相關(guān)操作奠定了基礎(chǔ)。從觀察中模仿學(xué)習(xí)開啟了智能機(jī)器人從大量在線視頻中學(xué)習(xí)的可能性。CHENG等[30]證明了從觀察中模仿學(xué)習(xí)在經(jīng)驗(yàn)上達(dá)到了與從演示中模仿學(xué)習(xí)相當(dāng)?shù)男阅?，極大地?cái)U(kuò)展了從觀察中模仿學(xué)習(xí)的發(fā)展前景。STONE[31]提出了兩種從觀察中進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)的算法，使得智能機(jī)器人能夠僅從狀態(tài)軌跡中模仿所展示的技能，而無(wú)需了解演示者選擇的動(dòng)作。機(jī)器人在模仿學(xué)習(xí)時(shí)不僅要學(xué)到人機(jī)交互過(guò)程中專家所演示的動(dòng)作，動(dòng)作執(zhí)行的安全穩(wěn)定性和動(dòng)作的完成度也是需要關(guān)注的重點(diǎn)，基于此，HWANG等[32]提出一種基于姿勢(shì)模仿與平衡學(xué)習(xí)的模仿算法，開發(fā)的平衡控制器使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠在在線模仿的過(guò)程中穩(wěn)定機(jī)器人。通過(guò)采用機(jī)器人模仿示教人員這種人機(jī)交互技術(shù)進(jìn)行新藥的配制，新藥研發(fā)的效率與速度可以得到極大的提高。

2.2 柔性抓取與瓶口定位技術(shù)

在灌裝密封過(guò)程中需要經(jīng)常對(duì)一些易碎的藥品容器進(jìn)行抓取，且這些容器可能大小、形狀不一，因此需要研究柔性抓取來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)傷抓取。在將容器抓取放置到指定位置后，需要將藥液轉(zhuǎn)移到容器內(nèi)，此時(shí)需要對(duì)容器瓶口進(jìn)行精確定位，防止藥液濺出。因此，針對(duì)柔性抓取與瓶口定位技術(shù)開展研究是必要的。

2.2.1 柔性抓取技術(shù)

為了避免藥品與容器中的某些物質(zhì)發(fā)生反應(yīng)影響藥品質(zhì)量，通常會(huì)采用玻璃這類化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定的容器。但玻璃制品在受到較大外力時(shí)可能會(huì)破碎，因此在灌裝密封過(guò)程中，對(duì)西林瓶、安瓿瓶等易碎容器需要進(jìn)行柔性抓取。與常見的剛性抓取相比，柔性抓取不僅需要具有較高的靈活性與柔韌性，還需要保證無(wú)傷抓取物體。對(duì)于如何改變抓取機(jī)構(gòu)剛度與控制夾具應(yīng)力大小，WEI等[33]受章魚觸手的啟發(fā)，提出一種新型自適應(yīng)欠驅(qū)動(dòng)多指手(OS Hand)，與傳統(tǒng)的剛性觸手相比，OS Hand具有自適應(yīng)性高、抓取配置多樣、抓取力范圍大等優(yōu)點(diǎn)，在需要大量抓取、移動(dòng)、釋放等靈活操作的醫(yī)藥配藥制藥機(jī)器人領(lǐng)域有著很好的應(yīng)用前景。針對(duì)非軸對(duì)稱圓柱體等不規(guī)則幾何形狀的工件，JIANG等[34]設(shè)計(jì)了一種包含定位和夾緊系統(tǒng)的新型柔性?shī)A具，可用于夾持各種形狀的醫(yī)藥容器。LIU等[7]研究了一種具有包絡(luò)抓取(Enveloping Grasping, EG)和捏抓取(Pinching Grasping, PG)模式的兩指軟機(jī)器人抓手，設(shè)計(jì)結(jié)合了兩個(gè)可變腔室高度的雙模塊氣動(dòng)執(zhí)行器(Dual-Module pneumatic actuators with a Variable Chamber height, DMVCHA)。在PG模式下，DMVCHA的高被動(dòng)順應(yīng)性允許較大的接觸面積，實(shí)現(xiàn)與物體的垂直平面接觸，提高了抓取的可靠性，適合抓取中小尺寸的物體。在EG模式下，DMVCHA成為可變腔室高度的氣動(dòng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行器，提供更大的抓取力，適用于抓取較大尺寸的物體。兩種模式的抓手可以滿足醫(yī)藥生產(chǎn)中藥品容器形狀各異的需求，實(shí)現(xiàn)無(wú)損傷靈活抓取。CHANDRASE KARAN等[35]設(shè)計(jì)了一種新型變剛度柔順機(jī)器人抓取機(jī)構(gòu)，該抓取器能夠部分適應(yīng)被抓取物體的表面，并可以利用嵌入在抓取鉗口的柔性旋轉(zhuǎn)元件迅速改變其剛度，易于實(shí)現(xiàn)玻璃安瓿瓶、西林瓶等易碎的藥品容器的柔性抓取。

2.2.2 瓶口定位技術(shù)

在完成對(duì)藥品的包裝容器的檢測(cè)后，需要對(duì)瓶口進(jìn)行定位，以便將藥液精準(zhǔn)轉(zhuǎn)移到容器中。然而，在實(shí)際灌裝密封過(guò)程中，瓶口的圖像往往會(huì)存在干擾，影響瓶口定位。ZHANG等[36]通過(guò)CCD(charge coupled device)攝像機(jī)拍攝安瓿和青霉素瓶的數(shù)字圖像，利用OpenCV函數(shù)提取瓶子圖像的感興趣區(qū)域，進(jìn)行濾波、分割，并采用基于像素掃描的方法提取瓶子直徑、高度、瓶頸位置等特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)瓶口的精準(zhǔn)定位。針對(duì)瓶口圖像的邊緣干擾較多，易出現(xiàn)定位不準(zhǔn)確的情況，周顯恩等[17]提出一種三點(diǎn)隨機(jī)圓檢測(cè)及擬合度評(píng)估的瓶口定位方法，與常見的瓶口定位方法相比，在保證執(zhí)行速度的同時(shí)提高了定位精度，實(shí)現(xiàn)了在瓶口嚴(yán)重破損或存在大量干擾時(shí)的精確定位。彭永志等[13]在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改良，提出一種基于密度的DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)隨機(jī)圓檢測(cè)的多瓶口定位算法，將瓶口定位的平均定位誤差降低到0.553 pixels，平均執(zhí)行速度降低到1.359 ms，滿足灌裝密封系統(tǒng)中準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求。

2.3 基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)

2.3.1 基于機(jī)器視覺(jué)的包裝缺陷檢測(cè)技術(shù)

為了防止當(dāng)藥液容器瓶口出現(xiàn)裂縫、缺口等瑕疵時(shí)對(duì)藥品的密封性造成影響，需要首先進(jìn)行瓶口缺陷檢測(cè)。進(jìn)行缺陷檢測(cè)的第一步是進(jìn)行圖像采集，光照條件對(duì)圖像采集的質(zhì)量有很大影響，自然光條件下亮度是動(dòng)態(tài)變化的，因此GEORGE等[37]提出一種利用內(nèi)部照明系統(tǒng)進(jìn)行玻璃瓶圖像采集與檢測(cè)的機(jī)電裝置，避免了外部光源產(chǎn)生的反射，能夠獲得高質(zhì)量的圖像，進(jìn)而可以捕捉到細(xì)小的缺陷。?ZTURK等[38]則是通過(guò)將傳統(tǒng)CNN(convolution neural network)算法的單值偏差輸入轉(zhuǎn)換為偏差模板，利用偏差模板來(lái)平衡圖像的亮度，從而使所采用的圖像處理算法不受環(huán)境條件的影響。對(duì)圖像進(jìn)行采集后即可進(jìn)行缺陷檢測(cè)，目前瓶口缺陷檢測(cè)的方法主要分為兩類：一類是基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法，如SONG等[39]通過(guò)對(duì)全卷積單階段目標(biāo)算法進(jìn)行改進(jìn)，檢測(cè)效果相較原有算法提高了6.9%，將其應(yīng)用在瓶口缺陷檢測(cè)中，提高了瓶口缺陷檢測(cè)的精度。但由于深度學(xué)習(xí)算法通常需要大量的樣本圖像，學(xué)習(xí)時(shí)間較長(zhǎng)、對(duì)樣本的可靠性依賴較高，不利于實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)。因此提出了另一類算法——閾值分割方法，該類方法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小，但閾值的選擇對(duì)最終精度的影響較大。對(duì)此，ZHANG等[40]提出一種基于離散傅里葉變換和最優(yōu)閾值法的缺陷檢測(cè)算法，利用離散傅里葉變換中的譜殘差法突出缺陷區(qū)域，然后通過(guò)多次迭代確定缺陷區(qū)域分割的最優(yōu)閾值。黃森林等[41]對(duì)閾值分割算法做出了進(jìn)一步改進(jìn)，提出一種基于投影特征的遲滯閾值分割算法，該算法的檢測(cè)速度可達(dá)38 ms，正確率可達(dá)99.4%。

2.3.2 基于機(jī)器視覺(jué)的醫(yī)藥異物檢測(cè)技術(shù)

醫(yī)藥中的異物可以分為可見異物和不溶性微粒。針對(duì)醫(yī)藥中的可見異物檢測(cè)，傳統(tǒng)方法主要采用人工燈檢法，即工人在暗室中利用專用的檢測(cè)燈進(jìn)行檢測(cè)。該方法速度較慢，檢測(cè)結(jié)果具有很強(qiáng)的主觀性[42]，同時(shí)可能存在由于疲勞導(dǎo)致的漏檢、誤檢現(xiàn)象。目前，許多公司如德國(guó)Seidenader、意大利的Brevetti C.E.A、國(guó)內(nèi)的楚天科技等結(jié)合機(jī)器視覺(jué)推出了全自動(dòng)燈檢機(jī)，提高了檢測(cè)速度和精度。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)高速高精度檢測(cè)，滿足實(shí)際生產(chǎn)中的需求，張輝等[43]通過(guò)改進(jìn)模糊細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割方法得出了藥液中異物的目標(biāo)特征和動(dòng)態(tài)變化信息，采用基于支持向量機(jī)的分類算法進(jìn)行了異物識(shí)別。ZHANG等[8]提出一種結(jié)合單幀圖像和多幀圖像處理的深度多模型級(jí)聯(lián)方法來(lái)檢測(cè)和識(shí)別外來(lái)微粒。實(shí)驗(yàn)表明，該多任務(wù)分步方法提高了外來(lái)微粒檢測(cè)的準(zhǔn)確性，降低了強(qiáng)噪聲情況下的漏檢率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果漏檢率為1.86%，誤檢率為2.38%。DAI等[44]采用三階差分法對(duì)輸液瓶?jī)?nèi)可見異物進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的在線實(shí)時(shí)檢測(cè)。

對(duì)于不溶性微粒常常采用光阻法和顯微計(jì)數(shù)法，光阻法主要是利用傳感器輸出的信號(hào)強(qiáng)弱來(lái)判斷微粒大小，速度更快，但顯微計(jì)數(shù)法能夠更加精確地得到結(jié)果，因此實(shí)際中往往會(huì)采用光阻法進(jìn)行初步的篩選。國(guó)外對(duì)光阻法的研究較早，日本的eisai公司早在上世紀(jì)80年代就提出了光阻法[45]，國(guó)內(nèi)近些年也有眾多學(xué)者針對(duì)如何提高光阻法計(jì)數(shù)的速度與精度進(jìn)行了研究。梁明亮等[46]通過(guò)采用透鏡陣列加探測(cè)器陣列來(lái)改進(jìn)優(yōu)化光路設(shè)計(jì)，有效增大了不溶性微粒的特征信號(hào)，進(jìn)而提高了不溶性微粒的檢測(cè)率，對(duì)玻璃屑的檢測(cè)率可達(dá)96.7%，纖毛檢出率達(dá)到86.3%。李健樂(lè)等[47]通過(guò)改進(jìn)前置放大電路，提出一種無(wú)需消除藥液中的氣泡，采用輸出電壓來(lái)區(qū)分氣泡與污染顆粒的方法，提高了光阻法顆粒計(jì)數(shù)的效率。

2.3.3 基于高光譜成像的成分分析技術(shù)

高光譜成像技術(shù)由20世紀(jì)70年代的多光譜成像技術(shù)發(fā)展而來(lái)，其生成的圖像在每個(gè)像素上能夠提供幾十到幾百個(gè)連續(xù)狹窄波段的光譜信息，具有光譜范圍廣、分辨率高、在光譜范圍內(nèi)連續(xù)成像等優(yōu)點(diǎn)。近年來(lái)，鑒于高光譜圖像在反映物質(zhì)內(nèi)部性質(zhì)方面的優(yōu)越性，高光譜成像技術(shù)在成分分析中運(yùn)用得越來(lái)越多。高光譜成像技術(shù)在中藥及化學(xué)類藥物性態(tài)及成分檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛[48-50]，相比傳統(tǒng)的可見光視覺(jué)傳感器所采集到的圖像，基于高光譜成像技術(shù)的醫(yī)藥圖像檢測(cè)更利于分析醫(yī)藥內(nèi)部性質(zhì)及其變化，因此可以利用基于高光譜圖像的檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)藥物最終的有效成分是否形成。針對(duì)疫苗中蛋白質(zhì)抗原的檢測(cè)與分析，DABKIEWICZ等[51]利用近紅外光譜技術(shù)測(cè)定了黃熱病疫苗中蛋白氮的含量；針對(duì)疫苗水分含量的檢測(cè)，ZUBAK等[52]利用近紅外分析方法測(cè)定凍干腦膜炎球菌疫苗中的水分含量。與其他成分檢測(cè)技術(shù)相比，基于高光譜圖像的檢測(cè)技術(shù)具有對(duì)生物細(xì)胞活性損傷小、殘留生成物少以及分析速度快等優(yōu)點(diǎn)，在醫(yī)藥成分檢測(cè)和質(zhì)量檢測(cè)方面具有巨大潛力。由于基于高光譜圖像的檢測(cè)技術(shù)需要從高光譜圖像所包含的大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息，從數(shù)據(jù)校準(zhǔn)校正、數(shù)據(jù)壓縮、譜維數(shù)降低和數(shù)據(jù)分析到最終結(jié)果的確定都需要一定的時(shí)間。因此，目前基于高光譜圖像的檢測(cè)技術(shù)在醫(yī)藥行業(yè)應(yīng)用還不普及，需要進(jìn)一步研究與探索。

2.4 路徑規(guī)劃與任務(wù)分配調(diào)度技術(shù)

2.4.1 路徑規(guī)劃技術(shù)

路徑規(guī)劃技術(shù)是指如何使機(jī)器人從位置A到位置B找到最符合約束條件的路徑[53]。路徑規(guī)劃問(wèn)題首次在20世紀(jì)60年代被提出[54]，隨著智能搬運(yùn)機(jī)器人的發(fā)展，路徑規(guī)劃技術(shù)越來(lái)越得到重視。目前常見的算法有A*算法[55]、蟻群算法[56]、遺傳算法[57]等，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)這些算法進(jìn)行選擇，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃。目前單個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃技術(shù)已經(jīng)十分成熟，而多機(jī)器人的路徑規(guī)劃往往會(huì)遇到路徑?jīng)_突的問(wèn)題，從而影響整體的搬運(yùn)效率。針對(duì)搬運(yùn)過(guò)程中出現(xiàn)的碰撞問(wèn)題，ZHANG等[58]提出了活力驅(qū)動(dòng)的遺傳算法，該算法能夠在最小化任務(wù)時(shí)間的同時(shí)實(shí)現(xiàn)無(wú)沖突路徑規(guī)劃。在路徑?jīng)_突處理策略中，不僅考慮了一個(gè)網(wǎng)格單元中的公共路徑?jīng)_突，還關(guān)注了相鄰網(wǎng)格單元中交換位置時(shí)機(jī)器人之間的路徑?jīng)_突。相較于傳統(tǒng)算法遇到碰撞時(shí)往往采用等待的解決方式，ZHANG等[9]提出一種基于碰撞分類的AGV(automated guided vehicle)無(wú)碰撞路徑規(guī)劃策略，根據(jù)碰撞類型提出了3種在發(fā)生碰撞時(shí)的解決方法——選擇候選路徑、后面的AGV在出發(fā)前等待、修改后續(xù)AGV的路徑。實(shí)驗(yàn)表明該策略提高了多機(jī)器人搬運(yùn)的效率。

2.4.2 任務(wù)分配調(diào)度技術(shù)

當(dāng)系統(tǒng)中同一時(shí)間段內(nèi)多個(gè)機(jī)器人執(zhí)行不同任務(wù)時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)任務(wù)分配調(diào)度難以穩(wěn)定控制及優(yōu)化的問(wèn)題。對(duì)此，GHASSEMI等[10]提出了多智能體任務(wù)分配算法，將任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二部圖的最大加權(quán)匹配問(wèn)題，利用Blossom算法進(jìn)行求解，使得每個(gè)機(jī)器人能夠自主地確定其應(yīng)該承擔(dān)的最優(yōu)任務(wù)序列。FAN等[59]提出了基于市場(chǎng)拍賣的任務(wù)分配算法，在任務(wù)分配過(guò)程中，機(jī)器人會(huì)結(jié)合任務(wù)本身的成本和任務(wù)之間的相關(guān)成本進(jìn)行競(jìng)價(jià)，以優(yōu)化所有機(jī)器人總距離和機(jī)器人總運(yùn)行時(shí)間這兩個(gè)性能指標(biāo)。隨著多機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展，由于分布式算法對(duì)未知環(huán)境具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，分布式協(xié)調(diào)成為多機(jī)器人系統(tǒng)的主要組織方式。根據(jù)以往的研究可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人只與本地網(wǎng)絡(luò)中的少數(shù)成員進(jìn)行交互，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸與大多數(shù)其他成員進(jìn)行連接。即使采用相同的協(xié)調(diào)策略，不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也會(huì)對(duì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)效率產(chǎn)生直接和顯著的影響。LIU等[60]分析了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)特性如何影響多機(jī)器人協(xié)調(diào)中的協(xié)同通信和交互，并通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)特性提出一種網(wǎng)絡(luò)調(diào)整方法，以提高多機(jī)器人協(xié)調(diào)的效率。

3 展望與趨勢(shì)

隨著國(guó)家對(duì)制藥設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)一步提高和對(duì)藥品需求量的進(jìn)一步增大，對(duì)醫(yī)藥生產(chǎn)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量提出了更高的要求，智能機(jī)器人的發(fā)展為醫(yī)藥生產(chǎn)帶來(lái)了新的機(jī)遇。國(guó)家頒布的新版《藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范》中對(duì)制藥設(shè)備的穩(wěn)定性、安全性、生產(chǎn)效率相較以往有了大幅提高，因此為提升制造工藝技術(shù)和生產(chǎn)效率，目前制藥設(shè)備主要朝著集成化、自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展[61]，其中：

(1)制藥設(shè)備集成化是指將多種制藥設(shè)備集成在一個(gè)設(shè)備中，使其能夠完成多種制藥工藝。制藥設(shè)備集成化能夠很好地避免設(shè)備之間的交叉污染、減少操作人員和設(shè)備占用空間以及降低安裝技術(shù)的要求。

(2)制藥設(shè)備自動(dòng)化是指在沒(méi)有人參與的情況下，制藥設(shè)備通過(guò)自動(dòng)檢測(cè)、信息處理、分析判斷，自動(dòng)調(diào)節(jié)完成預(yù)期的工藝。制藥設(shè)備自動(dòng)化能夠極大地提升制藥設(shè)備的產(chǎn)能和生產(chǎn)效率。

(3)制藥設(shè)備智能化是指在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的參與支持下，制藥設(shè)備能夠自主完成對(duì)應(yīng)工藝的制藥，其中以智能機(jī)器人為主的制藥設(shè)備正在被越來(lái)越多的制藥公司采用。

同時(shí)，為響應(yīng)2020年9月中國(guó)在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)中提出的2030年前“碳達(dá)峰”、2060年前“碳中和”的目標(biāo)，醫(yī)藥生產(chǎn)在快速、高效發(fā)展的同時(shí)，也朝著綠色的趨勢(shì)發(fā)展。通過(guò)加快醫(yī)藥生產(chǎn)線的綠色改造升級(jí)、推進(jìn)資源高效循環(huán)利用、積極構(gòu)建綠色制造體系，建立以智能機(jī)器人為基礎(chǔ)，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)藥品從原料到存儲(chǔ)運(yùn)輸?shù)娜嵝曰?、定制化、智能化生產(chǎn)，促進(jìn)藥品生產(chǎn)向高效、綠色的方向發(fā)展。

隨著智能機(jī)器人在醫(yī)藥生產(chǎn)中應(yīng)用的不斷增多，在關(guān)鍵技術(shù)方面不斷突破，醫(yī)藥生產(chǎn)效率與質(zhì)量得到了顯著提高。尤其是在面對(duì)2020年初的新冠肺炎時(shí)，以智能機(jī)器人為基礎(chǔ)的醫(yī)藥生產(chǎn)方式的產(chǎn)能及效率能夠在一定時(shí)間條件下滿足需求，沒(méi)有出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的物資匱乏現(xiàn)象，但同時(shí)也暴露出了一定的問(wèn)題，智能機(jī)器人在醫(yī)藥生產(chǎn)的實(shí)際應(yīng)用中仍然存在不足。受到制藥設(shè)備發(fā)展趨勢(shì)的影響，未來(lái)面向醫(yī)藥生產(chǎn)的智能機(jī)器人主要朝著如下3個(gè)方面發(fā)展，如圖7所示。

(1)實(shí)時(shí)性、可靠性 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得質(zhì)量檢測(cè)取得了突破性進(jìn)展，但目前質(zhì)量檢測(cè)實(shí)時(shí)性仍有不足，尤其是在基于高光譜圖像的檢測(cè)技術(shù)方面，由于高光譜圖像數(shù)據(jù)信息量大，檢測(cè)速度相對(duì)較慢，可以結(jié)合云計(jì)算等技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的完善提高。同時(shí)質(zhì)量檢測(cè)的檢測(cè)對(duì)象單一，檢測(cè)內(nèi)容有限，無(wú)法滿足醫(yī)藥市場(chǎng)的需求。“多模態(tài)”、“多模型”、“多任務(wù)”在醫(yī)學(xué)成像[62-63]、人臉識(shí)別[64-65]、智能交通[66]等領(lǐng)域取得了良好的效果，因此可以整合深度學(xué)習(xí)中的“多模態(tài)”、“多模型”和“多任務(wù)”，提高醫(yī)療質(zhì)量檢測(cè)的水平。

(2)自主性、靈活性 目前配藥制藥機(jī)器人在靈活性和決策能力方面還有所欠缺，主要表現(xiàn)在感知能力較弱。在實(shí)際醫(yī)藥生產(chǎn)中，由于生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜多變，大多數(shù)機(jī)器人只是在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行各類簡(jiǎn)單的、確定性的任務(wù)。因此，一方面需要加大對(duì)新型傳感器的研究，使機(jī)器人能夠結(jié)合多源信息感知技術(shù)更好地感知環(huán)境，自主做出最優(yōu)的決策;另一方面需要進(jìn)一步對(duì)人工智能、類腦機(jī)器學(xué)習(xí)[67]等方面進(jìn)行研究，提高智能機(jī)器人的自主決策能力。

(3)交互性、協(xié)作性 在復(fù)雜的醫(yī)藥研發(fā)和生產(chǎn)環(huán)境下，單一機(jī)器人難以完成作業(yè)，通常需要人機(jī)配合、多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)來(lái)提高配藥制藥的靈活性，但目前智能機(jī)器人交互能力較差，難以理解醫(yī)藥人員的意圖和預(yù)測(cè)醫(yī)藥研究人員的行為，在配藥制藥過(guò)程中易與研究人員發(fā)生碰撞，無(wú)法有效地配合作業(yè)，且存在著一定的安全隱患。因此，未來(lái)需要對(duì)共融機(jī)器人進(jìn)行進(jìn)一步的研究，增強(qiáng)機(jī)器人與環(huán)境、人類、機(jī)器人的交互能力，提高智能機(jī)器人的協(xié)作和感知解釋環(huán)境的能力。

4 結(jié)束語(yǔ)

醫(yī)藥安全是重大的民生和公共安全問(wèn)題，事關(guān)人民生命安全和國(guó)家繁榮穩(wěn)定。智能機(jī)器人能夠極大地提高醫(yī)藥生產(chǎn)的效率與質(zhì)量，對(duì)醫(yī)藥行業(yè)有重大意義。本文對(duì)醫(yī)藥生產(chǎn)中智能機(jī)器人在配藥制藥、灌裝密封、質(zhì)量檢測(cè)、智能搬運(yùn)等方面的應(yīng)用進(jìn)行了概述，并指出了目前所面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，同時(shí)基于此對(duì)相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了綜述與分析，最后結(jié)合國(guó)家相關(guān)政策對(duì)面向醫(yī)藥生產(chǎn)的智能機(jī)器人的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。相信未來(lái)，在研究學(xué)者與制藥企業(yè)的共同努力下，智能機(jī)器人在實(shí)時(shí)可靠性、自主靈活性、交互協(xié)作性方面能夠得到進(jìn)一步的提高，滿足實(shí)際需求，從而使得醫(yī)藥智能機(jī)器人在生產(chǎn)效率與質(zhì)量上實(shí)現(xiàn)新的突破，極大提升醫(yī)藥生產(chǎn)水平。