의료 및 제약

입자상 물질 검사

바이알, 앰풀 및 충전형 주사기에서 입자와 불순물을 감지하여 분류

Particulate matter detected in a vial

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제조 프로세스에 노출되는 오염물로부터 유리를 비롯한 1차 포장재 자체에서 떨어져 나온 작은 조작에 이르기까지, 바이알이나 앰풀 내부로 유입될 수 있는 오염 유발 입자의 종류는 다양합니다. 유리 입자는 제조 프로세스 중 생성될 수 있으며, 특히 앰플을 블로잉하는 과정이나 생산 라인을 따라 이동하는 과정에서 유입될 수도 있습니다. 입자의 유입은 액상 의약품의 리콜 원인 상위 10위 안에 드는 요인입니다.

특수 조명은 컨테이너를 투과하기 위해서 뿐만 아니라 가장 작은 입자에 충분한 대조 효과를 주기 위해서도 필요합니다. 안타깝게도 이 조명은 혼란은 유발하는 반사광 및 후광 현상을 유발할 수도 있습니다.

입자 색상은 어두운 것부터 밝은 것까지 다양할 수 있습니다. 또한 유체 속에서의 움직임도 다르고 다양한 크기와 형태를 띌 뿐만 아니라 기포와 혼동될 수도 있습니다. 게다가 용기 재질과 형태에 따라 빛 전달 특성이 달라질 수 있으므로 유체 안에 있을 경우 식별하기 어려울 수 있습니다.

이와 같은 요인으로 인해 기존의 머신비전으로는 이 문제를 해결하기가 어렵습니다.

HDR+(High Dynamic Range Plus) 기술과 결합된 코그넥스 딥러닝은 입자상 물질 검사에 이상적인 솔루션입니다. 코그넥스 딥러닝은 바이알과 앰풀에서 보이는 모든 유형의 입자를 학습하며, 학습 대상에는 다양한 색조와 크기, 기포와 섞여 있는지 여부, 바이알과 앰풀 유리의 다양한 반사광과 굴절을 통해 보여지는 외관 등이 포함됩니다.

코그넥스 HDR+(High Dynamic Range Plus) 기술은 후광 효과와 반사광을 최소화하여 라인 속도를 늦추지 않고도 한 번의 캡처로 조명이 균일하게 비춰진 이미지를 생성합니다. 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.

액체에서 떠다니는 입자를 표면 표면 특성과 구분하려면 바이알이나 앰풀 실린더를 돌리다가 멈춰야 합니다. 입자의 이동 속도가 느려지고 가라앉는 동안 일련의 이미지를 촬영하면 딥러닝이 유체 속의 점과 용기 속의 점의 차이를 명확하게 구분할 수 있습니다.

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