制药和医疗

药瓶和安瓿计数

包装前统计托盘上的药瓶或安瓿数量

Defect detected on tray of vials

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装满的药瓶和安瓿必须准确计数,确保进行辅助包装之前完全没有问题。人为错误会带来召回风险,而自动化解决方案可以减少此类错误。虽然有精确的机械药瓶计数流程,但是视觉计数有很多优势,例如可以检测掉落的或放错位置的药瓶,以及识别颜色或形状错误的瓶盖(这意味着产品错误)。在计数时检测药瓶和安瓿可以确认存在正确的产品且数量正确。

但是,因为宽视野有鱼眼效应(或图像失真),在装满的托盘中查找问题可能会很困难。视野外边缘的零件与相机正下方的零件会呈现不同的外观。特别是安瓿会产生反射和内部折射,因此难以确认位置是否正确。

标准机器视觉系统可以成功地统计药瓶和安瓿的数量,但是康耐视深度学习更加灵活,能更好地识别药瓶或安瓿的非计数类错误,例如掉落、倒置,或由瓶盖颜色错误的容器产生产品混合问题,从而提高总体运行效率 (OEE)。零件定位工具使用各种方向的容器进行培训,然后即可从所有可能的角度成功识别它们,形成一种更具可重复性且可靠的计数方法。执行识别时,它还能考虑视野远边缘的失真。

即使是很宽的视野,配备康耐视高动态范围增强 (HDR+) 技术的深度学习相机也只需一次拍摄即可形成均匀的图像,减少因药瓶反射和安瓿光晕造成的模糊。HDR+ 与标准 HDR 的差别之处在于前者对高速移动的零件拍摄一张图像即可完成任务,而标准 HDR 要求静止的对象并且需要拍摄多张图像才能得到相同的结果。

深度学习计数可避免与计数相关的偏差,即使同时计数大量药瓶或安瓿也能轻松胜任,因此可以避免因计数错误造成的耗时且昂贵的返工。

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