Pharmaceutical

Indústria Farmacêutica/Médica

Inspeção do Corpo de Frascos e Ampolas

Detecta defeitos em frascos transparentes e reflexivos

Defects detected on a vial

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Rachaduras no fundo ou nas bordas de frascos e ampolas de vidro e outros defeitos como arranhões, bolhas, manchas pretas e inclusões podem causar contaminação do conteúdo ou violação da esterilidade. A inspeção de frascos e ampolas deve identificar esses defeitos antes que eles cheguem aos clientes para proteger a segurança do paciente. O vidro farmacêutico também pode apresentar pequenos defeitos, como arranhões, que não afetam a função e permitem o transporte com segurança.

Dada a natureza transparente do vidro de borosilicato usado em frascos e ampolas, pode ser difícil discernir entre defeitos e defeitos toleráveis com sistemas de visão padrão, tanto por causa da transparência e reflexos, como porque a detecção de defeitos em frascos baseada em regras não pode ser programada para lidar com todos os defeitos imprevisíveis possíveis.

O Cognex Deep Learning é projetado para resolver esses tipos de inspeções complexas, uma vez que é capaz de distinguir entre defeitos verdadeiros e anomalias cosméticas aceitáveis. A ferramenta de detecção de defeitos é treinada em uma ampla seleção de frascos de vidro, em diferentes ângulos, para aprender a variação completa das peças normais, incluindo o nível aceitável de defeitos cosméticos. Em seguida, conforme examina os frascos, ela analisa e sinaliza qualquer um que esteja fora da faixa aceitável, enquanto minimiza os falsos positivos causados por defeitos cosméticos.

Frascos bons e defeituosos

Além de poderosos conjuntos de ferramentas de deep learning, o Cognex Deep Learning oferece suporte à tecnologia High Dynamic Range Plus (HDR+). O HDR+ é uma tecnologia avançada de formação de imagem com patente pendente da Cognex. Ele supera os reflexos brilhantes e variáveis do vidro para criar uma imagem mais uniforme, revelando defeitos ocultos e melhorando as inspeções. O HDR+ difere do HDR padrão, pois pode ser feito com uma única aquisição em alta velocidade em partes móveis, enquanto o HDR padrão precisaria ser estacionário e capturar várias imagens para obter os mesmos resultados.

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