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Pharma/Medizintechnik

Partikelprüfung

Erkennung und Klassifizierung von Partikeln und Verunreinigungen in Fläschchen, Ampullen und gefüllten Spritzen

Particulate matter detected in a vial

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Es gibt viele verunreinigende Partikel, die in eine Flasche oder Ampulle gelangen können, von Verunreinigungen während des Fertigungsprozesses bis zu Fragmenten der Primärverpackung selbst, einschließlich Glas. Glaspartikel können aus dem Fertigungsprozess stammen, insbesondere aus dem Blasverfahren für Ampullen, oder aus der Handhabung irgendwo auf der Produktionslinie. Das Vorhandensein von Partikeln zählt zu den zehn Hauptgründen für Rückrufe von flüssigen Pharmazeutika.

Eine besondere Beleuchtung ist nicht nur erforderlich, um den Behälter zu durchdringen, sondern stellt auch einen ausreichenden Kontrast für die kleinsten Partikel sicher. Leider kann diese Beleuchtung aber auch zu verwirrenden Spiegelungen und Lichthöfen führen.

Partikel können in der Flüssigkeit schwer zu erkennen sein, da ihre Farbe von dunkel bis hell reichen kann, sie sich in der Flüssigkeit unterschiedlich bewegen, verschiedene Größen und Formen haben, mit Blasen verwechselt werden können und sich in verschiedenen Behältermaterialien und -formen mit unterschiedlichen Lichtdurchlässigkeitseigenschaften befinden.

Alle diese Faktoren erschweren die Bewältigung dieser Anwendung mit herkömmlicher Bildverarbeitung.

Cognex Deep Learning ist zusammen mit der High Dynamic Range Plus-Technik (HDR+) eine ideale Lösung für die Partikelprüfung. Cognex Deep Learning wird anhand aller Partikelarten geschult, die in Fläschchen und Ampullen erscheinen — verschiedene Nuancen und Größen, mit Blasen vermischt oder nicht sowie bei verschiedensten Spiegelungen und Brechungen am Glas des Fläschchens und der Ampulle.

Die High Dynamic Range Plus-Technik (HDR+) erzeugt mit einer einzigen Aufnahme gleichmäßig beleuchtete Bilder, wodurch der Lichthof und das Reflexionsvermögen minimiert werden, und das ohne Beeinträchtigung der Liniengeschwindigkeit. HDR+ unterscheidet sich von standardmäßigem HDR dadurch, dass es mit einer einzigen Bildaufnahme bei hoher Geschwindigkeit an beweglichen Teilen durchgeführt werden kann, während standardmäßige HDR stationär sein und mehrere Bilder erfassen müsste, um dieselben Ergebnisse zu erzielen.

Um Partikel in der Flüssigkeit von Oberflächenmerkmalen zu unterscheiden, wird der Zylinder des Fläschchens oder der Ampulle gedreht und dann gestoppt. Während die Partikel langsamer werden und sich setzen, werden eine Reihe von Bildern aufgenommen. Dadurch kann Deep Learning klar zwischen Flecken in der Flüssigkeit und im Behälter unterscheiden.

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