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Pharma/Medizintechnik

Prüfung von Fläschchenverschlüssen, Crimpverbindungen und Stopfen

Erkennung winziger Mängel, die mögliche Anzeichen für einen Fehler der Verschlussversiegelung sind

Defects identified on a vial crimp cap

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Kombiniert künstliche Intelligenz mit In-Sight-Bildverarbeitungssystemen und VisionPro-Software, um komplexe Prüfanwendungen zu automatisieren.

2D Machine Vision Systems Insight 7000 and hand holding In-Sight 9000

Genaues und zuverlässiges Prüfen, Identifizieren und Führen von Teilen

Nach der Befüllung werden Glasfläschchen mit einem Gummistopper oder Stopfen verschlossen. Anschließend wird ein Aluminiumverschluss rund um die obere Kante der Flasche gecrimpt. Die Verschlüsse können je nach Produkt unterschiedliche Farben haben. Die Unversehrtheit der Fläschchenversiegelung ist wichtig, denn falsch versiegelte Fläschchen können zum Auslaufen oder zu einer Verunreinigung des Produkts bei einem erheblichen Rückrufrisiko führen. Eine automatische visuelle Prüfung der Fläschchen gewährleistet, dass nur ordnungsgemäß versiegelte Fläschchen weitergeleitet werden.

Nach einer ersten Prüfung des Stoppers zur Feststellung, ob er erhöht ist, wird der Verschluss über den Fläschchenhals gecrimpt.

Die Prüfung des Fläschchenverschlusses umfasst die Kontrolle auf fehlende Verschlüsse, andere Schäden und darauf, ob die Verschlussfarbe zum Produkt passt. Mögliche Fehler könnten scheinbar kleine kosmetische Probleme, wie Kratzer oder winzige Löcher sein, oder auf mögliche Versiegelungsprobleme und Verunreinigungen hinweisen.

Verschlüsse sind glänzend und sehen aus unterschiedlichen Winkeln ganz anders aus. Standardmäßige Bildverarbeitungssysteme können unter solchen Bedingungen Fehler schwer unterscheiden, was oft zu unnötigen Ausschleusungen wegen rein kosmetischer Abweichungen führt.

Eine Kombination aus standardmäßiger industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning ist die Lösung. Bildverarbeitungssysteme prüfen Verschlüsse aus verschiedenen Winkeln, wie zum Beispiel unter dem Fläschchenhals sowie von oben herab, wobei sie die korrekten Abmessungen, die richtige Positionierung und andere Sachverhalte bestätigen. Cognex Deep Learning prüft auf unvorhersehbare Kratzer, Löcher und andere Mängel und kann zwischen rein kosmetischen Mängeln und funktionellen Fehlern unterscheiden. Gemeinsam verbessern diese Technologien die Qualität, verringern unnötigen Ausschuss und erhöhen den Durchsatz.

Prüfung der oberen Kappe
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