Pharma-v2

Farmacéutica y médica

Integridad y esterilidad del paquete

Detectar defectos, contaminación y confusiones en el etiquetado

detección de defectos y contaminación

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La integridad del paquete, la etiqueta y el sello es fundamental para garantizar que el empaque sea correcto, estéril y no tenga contaminantes al momento de llegar al consultorio del médico o la sala de operaciones. El costo de los retiros o devoluciones de productos a causa de contaminación o confusiones en el etiquetado puede ser significativo. Muchos fabricantes de dispositivos médicos usan sensores ultrasónicos u operadores humanos para identificar problemas de integridad y esterilidad del paquete. Pero los cambios en el tamaño de las piezas, las variaciones de contraste y los defectos aleatorios que difieren en su apariencia, provocan un rechazo o falla de productos buenos y la aprobación de productos potencialmente peligrosos.

Los sistemas de visión artificial detectan los defectos y verifican la integridad del paquete a través de una inspección precisa y repetible. Las soluciones de Cognex 3D garantizan el empaque final uniforme y consistente. La tecnología de visión artificial detecta los bordes de los sellos de seguridad y mide su altura, ancho, posición relativa y tamaño de separación comparándolos con los límites programados. Se rechazan las dimensiones de los sellos de seguridad que no cumplan con los límites programados, limitando el riesgo de retiros de productos.

inspección de integridad de sellos y etiquetas

Cuando los sistemas de visión basados en reglas tienen dificultades para ajustarse a las variaciones de sellos, la transparencia o Tyvek, las soluciones de aprendizaje profundo de Cognex pueden ser una gran incorporación o alternativa. El aprendizaje profundo identifica de forma confiable objetos extraños, sellos vacíos, contaminación, etiquetas y defectos estéticos que pueden afectar la integridad del paquete. Con un 100 % de inspección visual, los errores de los operarios se eliminan y se optimiza la eficiencia. El aprendizaje profundo puede llevar esto un paso más allá al resaltar los problemas en tiempo real, permitiendo que los operarios o las máquinas puedan señalar el problema con claridad y clasificarlo después.

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