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Pharmaindustrie & Medizintechnik

Anwesenheitskontrolle der Packungsbeilage

Sicherstellen, dass jedes Kit eine Packungsbeilage enthält

Machine vision system inspecting box of vials for leaflet

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In-Sight D900

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Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Vision-Software

ViDi software with all defect detection tools

VisionPro Deep Learning

Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR

Impfstoff-Packungsbeilagen oder Produktinformationsbroschüren, die alle vorgeschriebenen Informationen für klinische Anwender enthalten, sind ein wichtiger Bestandteil in Impfstoff-Kits. Die Beilage enthält den Produktnamen, die Beschreibung der Verwendung, die Indikationen und weitere wichtige vorgeschriebene Informationen. Wenn eine Beilage fehlt, führt dies zu einem Rückruf.

Hersteller von Impfstoff-Kits setzen ein automatisiertes Prüfverfahren ein, um zu kontrollieren, ob sich genau eine Beilage in der Packung befindet, und ob sie die richtige Größe hat. Damit wird sichergestellt, dass die richtige Broschüre beigelegt wurde. Diese Anwendung ist für die traditionelle industrielle Bildverarbeitung überraschenderweise schwierig. Dies liegt an der unvorhersehbaren Platzierung der Beilage, daran, wie sie für die Kamera erscheint und am verwirrenden Hintergrund des gefüllten Behälters.

Herkömmliche industrielle Bildverarbeitung kann unter idealen Beleuchtungsbedingungen und bei einer vorhersehbaren Ausrichtung die Platzierung der Beilage genau bestätigen. Unter schwierigeren Beleuchtungs- und Ausrichtungsbedingungen ist jedoch Cognex Deep Learning das zuverlässigere Tool zum Identifizieren und Lokalisieren der Impfstoff-Produktinformationsbeilage. Die Beilage kann an die verschiedensten Stellen und in unterschiedlichen Winkeln auf oder zwischen die Röhrchen gelangen. Deep Learning ist ungeachtet der Ausrichtung in der Lage, zwischen dem Kontrast der Papierfarbe der Beilage und den farbigen Verschlüssen der Röhrchen oder Ampullen zu unterscheiden. Das Lokalisierungstool wird zur Erledigung dieser Aufgabe anhand eines Mustersatzes von markierten „guten“ Bildern geschult und markiert alle Bilder, die sich außerhalb des annehmbaren Bereichs befinden, als fehlerhaft.

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