Inspección de partículas
Detectar y clasificar partículas e impurezas en viales, ampolletas y jeringuillas llenas
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Hay una serie de partículas contaminantes que pueden terminar dentro de un vial o ampolla, desde contaminantes durante el proceso de fabricación, hasta fragmentos del propio empaque primario, incluyendo el vidrio. Las partículas de vidrio pueden ser el resultado del proceso de fabricación, en particular del proceso de soplado de las ampolletas, o de la manipulación en cualquier lugar de la línea de producción. La presencia de partículas es una de las diez razones principales para retirar del mercado los productos farmacéuticos líquidos.
Se requiere una iluminación especial no sólo para penetrar en el envase sino también para asegurar un contraste suficiente para las partículas más pequeñas de interés. Por desgracia, esta iluminación también puede dar lugar a confusos reflejos y a la halación.
Las partículas pueden ser difíciles de identificar en el líquido, ya que pueden variar de color de oscuro a claro, se mueven de manera diferente en el líquido, son de diferentes tamaños y formas, se pueden confundir con las burbujas y están en diferentes materiales y formas de envases que tienen diferentes calidades de transmisión de la luz.
Todos estos factores hacen que esta aplicación sea difícil de resolver con la visión artificial convencional.
El Deep Learning de Cognex combinado con la tecnología de Rango Dinámico Alto Plus (HDR+) es una solución ideal para la inspección de partículas. El Deep Learning de Cognex se entrena en todos los tipos de partículas que aparecen en viales y ampolletas en varios tonos y tamaños, mezclados o no con burbujas, y su apariencia a través de la variedad de reflejos y refracciones del vidrio del vial y la ampolla.
La tecnología de Rango Dinámico Alto Plus (HDR+) de Cognex produce imágenes uniformemente iluminadas, minimizando la halación y la reflectividad, en una sola captura sin comprometer la velocidad de las líneas. La tecnología HDR+ difiere de la HDR estándar ya que puede hacerse con una sola adquisición a alta velocidad en piezas móviles, mientras que la HDR estándar necesitaría ser estacionaria y capturar múltiples imágenes para obtener los mismos resultados.
Para distinguir las partículas que flotan en el líquido de las características de la superficie, el cilindro del vial o de la ampolla se hace girar y luego se detiene. Una serie de imágenes tomadas mientras las partículas disminuyen su velocidad y se asientan permite un Deep Learning para distinguir claramente entre las manchas en el fluido y en el recipiente.
