의료 및 제약

바이알 및 앰풀 본체 검사

투명한 반사성 바이알의 결함 감지

Defects detected on a vial

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유리 바이알 및 앰풀의 바닥 또는 가장자리의 균열과 긁힘, 기포, 검은 점, 내포물 등과 같은 기타 결함은 내용물의 오염이나 멸균 규정 위반을 유발할 수 있습니다. 환자를 안전하게 보호할 수 있도록 제품이 고객에게 도달하기 전에 바이알과 앰풀 검사 과정에서 이러한 결함을 식별해야 합니다. 의약품용 유리도 긁힘 등의 경미한 결함에 노출될 수 있지만, 이는 기능에 영향을 미치지 않으며 배송해도 안전합니다.

바이알과 앰풀에 사용되는 붕규산 유리의 투명한 성질을 고려할 때, 기존 머신비전으로는 문제가 되는 결함과 허용되는 결함을 구분하기가 어려울 수 있습니다. 투명성 및 반사성 때문이기도 하며, 룰 베이스 방식의 결함 감지는 예측할 수 없는 잠재적인 모든 결함을 처리하도록 프로그래밍할 수 없기 때문입니다.

코그넥스 딥러닝은 진정한 결함과 허용 가능한 외관 이상을 구분할 수 있으므로 이러한 유형의 복잡한 검사 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 결함 감지 툴은 다양한 각도에서 다양한 유리 바이알에 대해 학습하므로 허용 가능한 수준의 외관 결함을 비롯해 정상 범위에 속하는 모든 차이를 학습합니다. 그런 다음 바이알을 스캔하면서 수용 가능한 범위를 벗어나는 모든 사항을 분석하고 플래그를 지정할 뿐만 아니라 외관 결함에서 비롯되는 거짓 양품을 최소화합니다.

양호한 바이알과 결함 있는 바이알

강력한 딥러닝 툴셋 외에도 코그넥스 딥러닝은 HDR+(High Dynamic Range Plus) 기술을 탑재하고 있습니다. HDR+는 특허 출원 중인 코그넥스의 고급 이미지 형성 기술입니다. 유리의 밝고 변화무쌍한 반사광을 극복하고 더 균일한 이미지를 생성해 숨겨진 결함을 포착하고 검사 결과를 개선합니다. HDR+는 고속으로 움직이는 부품에서 한 번의 수집으로 검사를 완료할 수 있는 반면, 표준 HDR은 부품이 정지 상태여야 하며 HDR+와 동일한 수준의 결과를 도출하기 위해서는 이미지를 여러 번 캡처해야 한다는 차이점이 있습니다.

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