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Pharma-v2

Settore farmaceutico e medicale

Integrità è sterilità delle confezioni

Rileva difetti, contaminazione e confusioni di etichette

rilevamento di difetti e contaminazioni

La confezione, l'etichetta e l'integrità del sigillo sono fondamentali per garantire che la confezione sia corretta, sterile e priva di contaminanti per i prodotti destinati a uno studio medico o una sala operatoria. Il costo dei richiami o dei resi di prodotti causati da contaminazione o confusioni di etichette può essere significativo. Numerosi produttori di dispositivi medici utilizzano sensori a ultrasuoni od operatori umani per individuare problemi di integrità e sterilità delle confezioni. Tuttavia, cambiamenti delle dimensioni dei componenti, variazioni di contrasto e difetti casuali che differiscono in termini di aspetto determinano un livello elevato di scarto o respingimento di prodotti buoni e il superamento di ispezioni da parte di prodotti potenzialmente pericolosi.

I sistemi di visione industriale rilevano i difetti e verificano l'integrità della confezione attraverso un'ispezione precisa e ripetibile. Le soluzioni 3D di Cognex garantiscono un imballaggio finale uniforme e coerente. La tecnologia di visione industriale rileva i bordi dei sigilli di sicurezza, misurandone altezza, larghezza, posizione, dimensione dello spazio libero e confrontandoli con i limiti programmati. Le dimensioni dei sigilli antimanomissione che non corrispondono ai limiti programmati vengono scartate, limitando i rischi di richiami di prodotti.

ispezione dell'integrità di sigilli ed etichette

Quando i sistemi di visione basati su regole faticano ad adattarsi a variazioni dei sigilli, della trasparenza o del Tyvek, le soluzioni di deep learning di Cognex possono costituire un'aggiunta o un'alternativa eccellente. Il deep learning individua in modo affidabile oggetti estranei, sigilli non validi, contaminazioni, etichette e difetti estetici che possono incidere sull'integrità della confezione. Grazie all'ispezione visiva al 100%, si eliminano gli errori degli operatori e si ottimizza l’efficienza. Il deep learning può compiere un ulteriore passo avanti evidenziando i problemi in tempo reale, permettendo agli operatori o alle macchine di evidenziare chiaramente il problema e di classificarlo successivamente.

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