Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
OK
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Контроль дефектов на ампулах в блистере компьютерным зрением

ML Sense автоматизирует контроль ампул в блистере на фармацевтическом производстве. Система проверяет наличие и правильность укладки ампул, обнаруживает видимые повреждения стекла, сколы, трещины и дефекты запайки. При обнаружении брака передаёт сигнал оператору или оборудованию для отбраковки.

Контроль выполняется непосредственно на упаковочной линии, без ручного осмотра каждого блистера. Перечень обнаруживаемых дефектов и минимальные размеры повреждений определяем по результатам испытаний на образцах заказчика.

Что контролирует система

Автоматический контроль ампул в блистере охватывает следующие параметры:
  • уровень наполнения — недолив, перелив, отсутствие жидкости, если содержимое и граница жидкости доступны для съёмки;
  • механические загрязнения: частицы фильтров, нерастворившиеся частицы порошка;
  • контроль целостности ампул компьютерным зрением: трещины и сколы;
  • обнаружение разбитых ампул в блистере;
  • контроль пустых ячеек блистера и контроль положения ампул в блистере;
  • дефекты горлышка и кончика — сколы, деформация, неправильная форма запайки, почернение стекла;
  • комплектность упаковки — количество ампул, соответствие их расположения заданной схеме;
  • видимые повреждения блистера, которые могут препятствовать правильной укладке ампул.
Контроль механических включений внутри препарата — отдельная задача. Частицы стекла, волокна фильтров, нерастворившиеся частицы порошка и другие загрязнения обычно проверяют до укладки ампул в блистер. Для этого могут потребоваться специальная подсветка, вращение ампулы и анализ последовательности изображений. Камера над упаковочной линией не заменяет такую инспекцию.

Как компьютерное зрение обнаруживает дефекты ампул

Что такое компьютерное или машинное зрение?
Компьютерное зрение - это технология, которая позволяет компьютеру «видеть» объекты и анализировать их в реальном времени. Камеры снимают блистер при прохождении контрольной зоны. ML Sense определяет границы ампул, проверяет их количество, положение и видимые участки стекла. Система сравнивает обнаруженные признаки с установленными критериями качества и выявляет отклонения. Для разных задач применяются алгоритмы компьютерного зрения, в том числе нейросети.

Например, система может обнаружить отсутствие кончика ампулы по изменению её контура, а трещину — по характерным линиям и изменениям отражения света. Для каждой группы дефектов подбирают свои условия съёмки и критерии распознавания.

При выявлении отклонения ML Sense сохраняет изображение и тип дефекта, после чего передаёт сигнал на отбраковку блистера или уведомление оператору.

К чему приводят дефекты на ампулах в блистере и ошибки упаковки

  • Трещины и сколы создают риск нарушения целостности ампулы и попадания частиц стекла в препарат.
  • Неправильно уложенные ампулы могут повредиться при закрытии блистера или последующих операциях.
  • Разбитые ампулы могут потребовать остановки линии, удаления осколков и очистки оборудования.
  • Неполная упаковка, повреждение ампул и другие несоответствия приводят к отбраковке продукции и дополнительным затратам.
Поэтому на фармпроизводстве важен автоматический контроль ампул лекарственных препаратов до того, как блистер уйдет дальше по линии.

Для стерильных инъекционных препаратов предусматривается индивидуальный контроль наполненных контейнеров на загрязнения и другие дефекты. Контроль уже сформированных блистеров дополняет эту проверку.

Какие ограничения есть у контроля ампул в блистере

Ампула изготовлена из прозрачного стекла, которое отражает и преломляет свет. Дополнительные отражения создаёт пластиковый блистер. Поэтому возможность обнаружения дефекта зависит не только от разрешения камеры, но и от расположения ампулы, формы упаковки и освещения.

Основные ограничения:
  • Скрытые повреждения
    Трещины и сколы, закрытые стенками ячейки, этикеткой или соседними элементами упаковки, могут быть недоступны для камеры. Для контроля с разных сторон используют несколько камер или проверяют ампулы до упаковки.
  • Мелкие трещины
    Тонкие повреждения могут сливаться с бликами и линиями преломления. Необходимо подбирать направление света и проверять обнаружение на образцах с реальными дефектами.
  • Контроль жидкости
    Оценка уровня возможна, если видна граница жидкости. Форма стекла, наклон ампулы, пузырьки и непрозрачные элементы упаковки могут мешать измерению. Объём оценивают косвенно, после калибровки для конкретного формата ампулы.
  • Посторонние частицы
    Неподвижные, прозрачные и малоконтрастные включения сложно обнаруживать внутри неподвижной ампулы. После укладки в блистер возможности такого контроля дополнительно ограничены.
  • Герметичность
    Компьютерное зрение обнаруживает видимые признаки повреждения, но не подтверждает герметичность ампулы. Для этого применяют отдельные испытания целостности упаковки, например методы контроля утечек.
Если блистер закрыт непрозрачной плёнкой, оптический контроль содержимого ампул через неё невозможен. Поэтому место установки камер выбирают с учётом этапов формирования, наполнения и закрытия упаковки.

Как работает система на примере ML Sense

  • 1. Камеры и оптика

    В основе системы лежат камеры высокого разрешения. Мы устанавливаем их на нужном расстоянии от конвейера. Камеры снимают каждый блистер в момент прохождения контрольной зоны.

    Для проверки комплектности может быть достаточно одной камеры сверху. Для контроля повреждений горлышка, дна и боковых поверхностей могут понадобиться дополнительные ракурсы.
  • 2. Освещение

    Для стеклянных ампул подбираем отдельную схему освещения. В зависимости от задачи используем:
    • подсветку на просвет — для контроля контуров, уровня жидкости и некоторых крупных повреждений;
    • боковую направленную подсветку — для выделения трещин, сколов и дефектов стеклянной поверхности;
    • рассеянную подсветку — для уменьшения бликов и контроля внешнего вида ампул.
    При необходимости совмещаем несколько источников света. Освещение синхронизируем с камерами и движением линии, чтобы получать стабильные изображения без смазывания.

    Интенсивность и угол освещения проверяем на реальных дефектных образцах. Универсальной яркости, которая позволяет обнаруживать все повреждения стекла, нет: неправильная подсветка может скрыть трещину или вызвать ложное срабатывание.
  • 3. Сервер для обработки изображений

    На сервер мы устанавливаем систему ML Sense. Она анализирует видеопоток и выявляет дефекты ампул компьютерным зрением. Система проверяет заданные зоны каждого блистера, определяет тип отклонения и сопоставляет результат с настроенными критериями брака. Для разных форматов ампул и упаковки используются соответствующие настройки контроля.
  • 4. Приложение оператора

    Приложение показывает событие, когда система нашла брак. Оператор видит время события, изображение дефектной ампулы, расположение проблемной ячейки и тип обнаруженного отклонения, открывает отчет и выполняет предусмотренные регламентом действия.

    При интеграции с системой управления линией ML Sense может автоматически передавать команду на удаление дефектного блистера или остановку оборудования. Правила реакции на каждый тип дефекта согласуем с заказчиком.
  • 5. Отчеты и интеграция с 1С и MES

    Система распознает дефекты, собирает сводку и передает данные в системы предприятия.

    В отчётах фиксируются количество проверенных блистеров, число отклонений, типы дефектов, время обнаружения и результаты отбраковки. Данные можно использовать для анализа брака по линиям, сменам и производственным партиям при наличии соответствующей интеграции.

    История событий и изображений помогает проводить повторную проверку спорных случаев и разбирать причины отклонений.

Преимущества машинного зрения для контроля ампул в блистере

Автоматизация позволяет проверять каждый блистер по установленным критериям и быстрее обнаруживать повреждения и ошибки упаковки.
  • Скорость и качество проверки
    Машинное зрение анализирует за единицу времени больше блистеров, чем человек. Производительность системы рассчитываем под фактическую скорость линии и количество ампул в упаковке.
  • Объективность
    Система не устает и не отвлекается. Она снижает влияние человеческого фактора на результат проверки. Критерии обнаружения одинаковы для всех проверяемых блистеров одного формата.
  • Непрерывная работа
    После запуска система контролирует линию в режиме 24/7.
  • Экономия ресурсов
    Автоматическая отбраковка сокращает объём ручных операций. Выявление повреждений и неправильной укладки до закрытия упаковки помогает избежать дополнительных потерь продукции и остановок оборудования.
  • Автоматическая отбраковка
    Неисправные блистеры могут удаляться с линии автоматически.
  • Данные для улучшения процессов
    Статистика по браку помогает находить причины дефектов и менять процессы на линии. Например, рост числа сколов после определённой операции может указывать на необходимость проверки механизма подачи или укладки ампул.

Как подтверждаем точность контроля

Для фармацевтического производства недостаточно проверить нейросеть на наборе фотографий. Необходимо подтвердить способность системы обнаруживать заданные дефекты в условиях реальной линии.

При испытаниях оцениваем:
  • долю обнаруженных дефектов — отдельно по трещинам, сколам, отсутствующим ампулам и другим типам брака;
  • долю ложных срабатываний, при которых система отклоняет качественную упаковку;
  • обнаружение пограничных дефектов минимально допустимого размера;
  • стабильность контроля при рабочей скорости линии, смене партий, колебаниях положения ампул и изменении условий съёмки.

Испытания проводим на образцах заказчика, включая исправные, дефектные и спорные ампулы. По результатам определяем достижимую точность, ограничения и критерии приёмки системы.

При применении системы для регламентированного контроля лекарственных препаратов её работу необходимо валидировать по требованиям GMP и внутренним процедурам фармацевтического предприятия. В частности, проверять обнаружение известных дефектов на контрольных образцах и сохранять результаты инспекции.

Почему производства выбирают ML Sense

  • Nord Clan специализируется на промышленном компьютерном зрении и внедрении систем контроля качества на производственных линиях. ML Sense внедрена на более чем 50 производственных площадках России.
  • ML Sense входит в реестр российского программного обеспечения.
  • Мы внедряем системы в реальные производственные процессы, а не только в тестовые условия.
  • Подбираем камеры, оптику и освещение под конкретные дефекты, упаковку и скорость линии.
  • Контролируем качество распознавания после внедрения и при необходимости обновляем модели.
  • Имеем опыт интеграции машинного зрения с производственным оборудованием и корпоративными системами.

Из каких шагов состоит внедрение

Подготовительный этап
Выезжаем на объект и изучаем условия работы. Определяем, какой брак нужно отслеживать. Выбираем места для камер. Оцениваем освещенность, скорость линии, конструкцию блистера, расположение ампул, отражения от стекла и упаковки. Изучаем образцы дефектов, согласуем их минимальные размеры и критерии отбраковки.
Подбор оборудования и настройка системы
Подбираем камеры и серверное оборудование. Настраиваем их, чтобы система распознавала брак с нужной точностью. Проверяем разные схемы освещения, определяем необходимые ракурсы, обучаем алгоритмы на изображениях продукции заказчика.
Интеграция
Устанавливаем оборудование на производстве и подключаем его к информационной системе предприятия. Настраиваем передачу сигналов в ПЛК, отбраковку, регистрацию событий и обмен данными с MES или 1С при необходимости.
Испытания и запуск
Проверяем обнаружение всех согласованных типов дефектов на контрольных образцах. Измеряем долю пропусков и ложных срабатываний на рабочей скорости линии. Передаём результаты испытаний и документацию для процедур приёмки и валидации заказчика.

Сколько стоит разработка системы компьютерного зрения для контроля ампул в блистере

Цена зависит от задачи. Обычно она складывается из таких частей:
  • оборудование: камеры и освещение;
  • обучение нейросети находить дефекты и проверка алгоритмов на образцах заказчика;
  • внедрение и пусконаладочные работы;
  • лицензия на ПО.

На стоимость также влияют количество контролируемых типов дефектов, требуемая чувствительность, число камер и скорость упаковочной линии. Итоговая стоимость начинается от 1 млн рублей.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense