製薬/薬品

バイアルキャップ、クランプ、プラグ検査

キャップシール不良になり得る微量な欠陥を検出

Defects identified on a vial crimp cap

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Deep Learning

ディープラーニング

人工知能を搭載したIn-SightビジョンシステムとVisionProソフトウェアと組み合わせて、複雑なアプリケーションの検査を自動化します。

2D Machine Vision Systems Insight 7000 and hand holding In-Sight 9000

In-Sight ® 画像処理システムは

検査、識別、位置決めする能力に非常に優れています。

充填後、ガラス瓶にゴム栓またはプラグを差し込みます。アルミ製のキャップは、瓶の上端の周りに圧着されます。キャップは製品によって色が異なる場合があります。誤ったキャップで密閉されると漏れや製品汚染の原因となり、深刻なリコールリスクを伴うため、バイアルシールの完全性は重要です。自動バイアル外観検査は、適切に密封されたバイアルだけが通過することを保証します。

最初のチェックでストッパーの上昇を検出した後、キャップは瓶のネックの上に圧着されます。

バイアルキャップ検査では、キャップの欠損、圧着不良、その他の損傷、キャップの色が製品に適していることを確認します。不良には、傷や小さな穿刺など、一見軽微な外観不良も含まれますが、それらが潜在的なシールの問題や汚染を示している可能性があります。

キャップは光沢があり、見る角度で見え方が変わります。標準的なビジョンシステムは、これらの条件下で欠陥を区別することが困難であり、多くの場合、純粋に外観のばらつきが不要な欠陥として判断されることがあります。

このソリューションは、標準的なマシンビジョンとディープラーニングの組み合わせです。ビジョンシステムは、瓶のネック部を上下からなど、さまざまな角度でキャップを検査し、正しい寸法、適切な位置決め、その他の問題を確認します。コグネックスのディープラーニングは、予測不可能な傷、穿刺、その他の欠陥を検査し、純粋な外観の不良と機能的な欠陥を区別することができます。これらの技術を組み合わせることにより、品質の向上、不要なスクラップの軽減、スループットの向上を実現します。

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