In-Sight 3900 系列
In-Sight 3900 是一款高速 AI 机器视觉系统,专为产量/处理量生产线而构建,具有强大的计算能力和嵌入式 AI,可用于处理高分辨率图像和高级检测。
销售:
您知道,如果产品密封失效,将导致污染问题、产品变质以及客户对包装泄漏的投诉,这有多令人沮丧。传统视觉系统往往难以检测密封件中的细微缺陷,这些缺陷可能导致生产线下游出现问题。康耐视视觉系统能够及早识别包装和密封问题,帮助您避免代价高昂的产品召回和监管挑战。得益于先进的 AI 技术,这些系统能够学习区分可接受的变化与真正的安全问题,包括在高速生产环境中。
如果您经营医药、食品和饮料或消费品包装线,您提供的产品和包装密封是交付优质产品与面临潜在灾难之间的最后一道关键防线。任何包装出厂时,如果密封件质量不合格,这将使您的运营面临风险——不只是单件产品损失,还会对您的业务造成严重的后果。
当密封件在现实世界中失效时,将带来高风险:医药产品丧失无菌保证,进而危及患者;食品包装面临污染风险,导致消费者患病;防篡改密封带失效的消费品造成赔偿责任问题,可能会在一夜之间侵蚀品牌信任度。无论您是密封挤压管、应用安全环还是制造无菌包装,微小缺陷也可能升级至重大问题。
该问题并没有变得更容易解决。现代化食品生产线以前所未有的高速度运行,并使用日益复杂的包装形式——从传统的热封包装到可保持新鲜度的先进气调包装(MAP),包装类型多样化。软包装类型(如自立袋和小袋)越来越受欢迎,带来了传统硬质容器从未遇到的密封完整性新挑战。
监管压力进一步增加这些风险。医疗保健产品在包装完整性方面面临严格的 FDA 审查,食品法规对于污染风险零容忍,消费品需要防篡改功能以满足严格的行业标准。如果您的检测系统遗漏密封缺陷或污染,将会严重影响法规合规性和企业生存。这正是可靠的密封检测可防止您的运营遭遇重大风险的原因。
所面临的挑战:识别密封缺陷(不同批次的缺陷差异显著),并准确区分可接受的外观缺陷与可能导致泄漏或污染的严重问题。基于规则的传统视觉系统无法应对这种复杂性。
传统质量控制方法面临的主要障碍包括:
传统方法往往无法取得满意的结果。人工检测和超声波传感器会减慢生产速度,并且提供不一致的结果。基于规则的视觉系统迫使您在剔除具有轻微外观缺陷的合格产品与遗漏后续导致严重问题的细微缺陷之间作出选择。无论选择哪种方式,您都会面临损失——在验证挤压管压接、确保无菌包装符合 FDA 标准或检测塑料密封件时,您可能导致整个企业面临风险。
康耐视 2D 视觉系统在装配过程中检测汽车元件上的密封剂胶珠。
3D 解决方案可测量密封剂体积或 O 型环以确保质量。
康耐视专为密封检测设计的视觉系统可应对生产运营中导致产品密封验证面临挑战的复杂性。AI 驱动的技术消除密封检测过程中的不确定性,提供全面的质量控制,以满足监管机构的要求,并保证客户安全。
以下是这项技术能够帮助您轻松应对密封检测挑战的原因:
该技术非常灵活先进,可以应对复杂的检测需求,包括无菌医药包装、食品容器和防篡改密封件,并提供无与伦比的可靠性。康耐视技术的独特之处在于其能够从最初看上去良好但后续失效的密封件中学习,可靠识别传统检测方法往往遗漏的细微缺陷。
此外,该系统可自动生成您所需的所有合规文件,并维持生产速度。凭借全面的在线培训和教育资源及全球专家和工程师支持网络,康耐视可帮助您保持生产线持续运行并充分利用您的检测系统。