Pharmaceutical

Indústria Farmacêutica/Médica

Inspeção de Material Particulado

Detecte e classifique partículas e impurezas em frascos, ampolas e seringas cheias

Particulate matter detected in a vial

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Existem várias partículas contaminantes que podem acabar dentro de um frasco ou ampola, desde contaminantes durante o processo de fabricação até fragmentos da própria embalagem primária, incluindo vidro. Partículas de vidro podem resultar do processo de fabricação, particularmente do processo de sopro de ampolas, ou do manuseio em qualquer lugar ao longo da linha de produção. A presença de partículas está entre os dez principais motivos para recalls de produtos farmacêuticos líquidos.

Uma iluminação especial é necessária não apenas para penetrar no recipiente, mas também para garantir contraste suficiente para as menores partículas de interesse. Infelizmente, essa iluminação também pode resultar em reflexos confusos e halos.

As partículas podem ser difíceis de identificar no líquido, pois podem variar em cor do escuro ao claro, mover-se de maneira diferente no fluido, ter diferentes tamanhos e formas, podem ser confundidas com bolhas e estão em diferentes materiais e formatos de recipientes que têm qualidades variadas de transmissão de luz.

Todos esses fatores tornam essa aplicação desafiadora de resolver com sistemas de visão convencionais.

O Cognex Deep Learning, combinado com a tecnologia High Dynamic Range (HDR+), é uma solução ideal para a inspeção de materiais particulados. O Cognex Deep Learning é treinado em todos os tipos de partículas que aparecem em frascos e ampolas em vários tons e tamanhos, misturados ou não com bolhas, e sua aparência através da variedade de reflexos e refrações de frascos e ampolas de vidro.

A tecnologia High Dynamic Range Plus (HDR+) da Cognex produz imagens uniformemente iluminadas, minimizando o halo e a refletividade, em uma única captura sem comprometer a velocidade da linha. 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.

Para distinguir as partículas que flutuam no líquido das características da superfície, o frasco ou cilindro da ampola é girado e em seguida parado. Uma série de imagens tiradas à medida que as partículas desaceleram e assentam permite ao deep learning distinguir claramente entre os pontos no fluido e no recipiente.

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