Pharmaceutical

Indústria Farmacêutica/Médica

Contagem de Frascos e Ampolas

Conte os frascos ou ampolas individuais em bandejas antes de embalar

Defect detected on tray of vials

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Os frascos e ampolas cheios devem ser contados com precisão para garantir total responsabilidade antes de passarem para a embalagem secundária. Erros humanos arriscam um evento de recall e uma solução automatizada reduz esses erros. Existem processos de contagem de frascos mecânicos precisos, mas a contagem visual pode oferecer muitos benefícios, incluindo a detecção de frascos caídos ou extraviados e a identificação de frascos com tampas de cores ou formatos incorretos indicando o produto errado. A inspeção dos frascos e ampolas durante a contagem confirma que o número certo do produto certo está presente.

Mas encontrar problemas em uma bandeja cheia pode ser difícil, devido ao efeito olho de peixe (ou distorção da imagem) do amplo campo de visão necessário. As peças na borda externa do campo de visão terão uma aparência diferente das peças diretamente sob a câmera. As ampolas, especialmente, podem gerar reflexos e refrações internas, dificultando a confirmação do posicionamento correto.

Um sistema de visão padrão pode contar frascos e ampolas com sucesso, no entanto, o Cognex Deep Learning é mais flexível e mais capaz de identificar erros de não contagem nos frascos ou ampolas, como queda, de cabeça para baixo ou problemas de mistura de recipientes de produtos com a cor errada da tampa, aumentando a eficiência operacional geral (OEE). A ferramenta de localização de peças é treinada em recipientes em todas as orientações e, em seguida, os identifica com sucesso de todos os ângulos possíveis, resultando em um método de contagem mais repetível e confiável. Ele também considera a distorção nas extremidades do campo visual ao realizar a identificação.

Uma câmera habilitada para deep learning equipada com a tecnologia Cognex High Dynamic Range Plus (HDR+) cria uma imagem uniforme em uma única aquisição, mesmo em um amplo campo de visão, reduzindo a confusão causada por reflexos de frascos e particularmente oscilação em torno de ampolas. O HDR+ difere do HDR padrão, pois pode ser feito com uma única aquisição em alta velocidade em peças móveis, enquanto o HDR padrão precisaria ser estacionário e capturar várias imagens para obter os mesmos resultados.

A contagem baseada em deep learning elimina desvios relacionados à contagem, mesmo com grande número de frascos ou ampolas simultaneamente, evitando retrabalhos caros e demorados que podem resultar de erros de contagem.

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