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Farmaceutico e Medicale

Conteggio di fiale e ampolle

Conta le singole fiale o ampolle nei vassoi prima dell'imballaggio

Defect detected on tray of vials

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Le fiale e le ampolle riempite devono essere accuratamente contate per garantire la piena responsabilità prima di passare all'imballaggio secondario. L'errore umano rischia di causare un evento di richiamo e una soluzione automatizzata riduce tali errori. Esistono processi di conteggio meccanico accurato delle fiale, ma il conteggio visivo può offrire molti vantaggi, tra cui il rilevamento di fiale cadute o collocate male e l'identificazione di fiale con cappucci di colore o forma sbagliati che indicano la presenza di un prodotto sbagliato. L'ispezione di fiale e ampolle durante il conteggio conferma la presenza del numero corretto di prodotto corretto.

Tuttavia trovare problemi in un vassoio pieno può essere difficile, a causa dell'effetto occhio di pesce (o della distorsione dell'immagine) dell'ampio campo visivo necessario. Le parti sul bordo esterno del campo visivo appariranno in modo diverso rispetto a quelle poste direttamente sotto la telecamera. Le ampolle, in particolare, possono generare riflessi e rifrazioni interne che rendendo difficile confermare il posizionamento corretto.

Un sistema di visione industriale standard è in grado di contare con successo fiale e ampolle, tuttavia, il Deep Learning di Cognex è più flessibile e meglio in grado di identificare gli errori di mancato conteggio nelle fiale o nelle ampolle, come ad esempio problemi di unità cadute o capovolte o problemi di miscelazione di prodotti provenienti da contenitori con cappuccio di colore errato, aumentando così l'efficienza operativa complessiva. Lo strumento di posizionamento dei componenti viene addestrato sui contenitori in ogni orientamento e successivamente li identifica con successo da tutte le possibili angolazioni, ottenendo così un metodo di conteggio più ripetibile e affidabile. Considera anche la distorsione sui bordi estremi del campo visivo durante l'esecuzione dell'identificazione.

Una telecamera con deep learning dotata di tecnologia Cognex High Dynamic Range Plus (HDR+) crea un'immagine uniforme in una singola acquisizione, anche su un ampio campo visivo, riducendo la confusione causata dai riflessi delle fiale e in particolare dall'alone intorno alle ampolle. L'HDR+ si differenzia dall'HDR standard perché può essere realizzata con un'acquisizione singola ad alta velocità su componenti in movimento, mentre l'HDR standard deve essere stazionaria e acquisire più immagini per ottenere i medesimi risultati.

Il conteggio basato sul deep learning elimina le deviazioni relative al conteggio, anche con un gran numero di fiale o ampolle contemporaneamente, evitando le lunghe e costose rilavorazioni che possono risultare da un conteggio errato.

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