Pharma-v2

Pharmaceutique et médical

Intégrité et stérilité de l’emballage

Détectez les défauts, les contaminations et les erreurs d’étiquetage

détection des défauts et des contaminations

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Permet aux utilisateurs de configurer et de déployer rapidement les applications de vision 2D et 3D les plus difficiles.

In-Sight D900

In-Sight D900

Optimisé par le logiciel de vision basé sur le deep learning In-Sight ViDi

L’intégrité de l’emballage, de l’étiquette et du joint est essentielle pour garantir un emballage correct, stérile et exempt de toute contamination lorsqu’il est envoyé chez un médecin ou une salle d’opération. Le coût des rappels ou des retours de produits résultant d’une contamination ou d’une erreur d’étiquetage peut être considérable. De nombreux fabricants de dispositifs médicaux s’appuient sur des capteurs à ultrasons ou des opérateurs humains pour identifier les problèmes d’intégrité et de stérilité de l’emballage. Toutefois, les changements de taille des pièces, les variations de contraste et les défauts aléatoires dont l’apparence diffère peuvent entraîner l’échec de l’inspection ou le rejet de bons produits et laisser passer des produits potentiellement dangereux.

Les systèmes de vision industrielle détectent les défauts et vérifient l’intégrité de l’emballage grâce à une inspection précise et reproductible. Les solutions 3D de Cognex garantissent un emballage final uniforme et régulier. La technologie de vision industrielle détecte les bords des bagues d’inviolabilité et mesure leur hauteur, largeur, position relative et écartement, puis les compare aux limites programmées. Les bagues d’inviolabilité dont les dimensions ne correspondent pas aux limites programmées sont rejetées pour limiter le risque de rappel des produits.

inspection de l’intégrité du joint et de l’étiquette

Lorsque les systèmes de vision basés sur les règles ont du mal à s’adapter aux variations de joint, à la transparence ou au matériau Tyvek, les solutions Cognex basées sur le Deep Learning peuvent constituer un excellent complément ou une bonne alternative. Le Deep Learning identifie de façon fiable les corps étrangers, les joints vides, les contaminations, les étiquettes et les défauts esthétiques susceptibles de nuire à l’intégrité de l’emballage. Grâce à une inspection visuelle complète, les erreurs des opérateurs sont éliminées et l’efficacité est optimisée. Le Deep Learning va encore plus loin en mettant en valeur les erreurs en temps réel pour permettre aux opérateurs ou aux machines d’identifier clairement le problème pour ensuite le catégoriser.

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