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Pharma-v2

Pharma & Medizintechnik

Unversehrtheit und Sterilität der Verpackung

Defekte, Verunreinigungen und Verwechslungen der Etiketten erkennen

Erkennung von Fehlern und Verunreinigungen

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Unversehrte Verpackungen, Etiketten und Versiegelungen sind wesentliche Faktoren, um sicherzustellen, dass die Verpackung richtig, steril und frei von Verunreinigungen ist, wenn sie in der Arztpraxis oder dem OP eintreffen. Die Kosten für Produktrückrufe oder Retouren, die durch Verunreinigungen oder Verwechslungen von Etiketten verursacht werden, können erheblich sein. Viele Hersteller medizinischer Produkte verwenden Ultraschallsensoren oder Bedienpersonal, um Probleme mit der Integrität und Sterilität der Verpackung zu erkennen. Verschiebungen der Partikelgröße, Abweichungen des Kontrastes und beliebige Fehler mit unterschiedlichem Aussehen führen jedoch dazu, dass viele fehlerfreie Produkte ausgeschleust werden oder möglicherweise gefährliche Produkte die Prüfung bestehen.

Industrielle Bildverarbeitungssysteme erkennen Fehler und verifizieren die Unversehrtheit der Verpackung durch genaue und wiederholbare Prüfungen. Cognex 3D-Lösungen stellen eine gleichmäßige und konsistent Endverpackung sicher. Bildverarbeitungstechnologie erkennt die Kanten der Sicherheitsdichtungen und misst die Höhe, Breite, relative Position und Spaltgröße und vergleicht sie mit den programmierten Grenzwerten. Wenn die Maße des fälschungssicheren Verschlusses den programmierten Grenzwerten nicht entsprechen, wird das Produkt aussortiert, wodurch das Risiko von Rückrufen eingeschränkt wird.

Prüfung der Unversehrtheit von Versiegelungen und Etiketten

Wenn sich regelbasierte Bildverarbeitungssysteme nur schwer an Änderungen von Versiegelung, Transparenz oder Tyvek-Material anpassen, können Cognex Deep-Learning-Lösungen eine gute Ergänzung oder Alternative sein. Deep Learning erkennt zuverlässig Fremdkörper, schwache Versiegelungen, Verunreinigungen, Etikettenfehler oder kosmetische Mängel, welche die Unversehrtheit der Verpackung beeinträchtigen können. Durch eine 100%ige visuelle Inspektion werden Bedienungsfehler verhindert und die Effizienz optimiert. Deep Learning kann noch einen Schritt weiter gehen, indem es die Probleme in Echtzeit hervorhebt, so dass Bediener*innen oder Maschinen das Problem deutlich aufzeigen und es später kategorisieren können.

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