Применение и инновации в технологии машинного зрения в контроле качества упаковки фармацевтических флаконов.

Автоматизированные высокоточные системы визуального контроля качества фармацевтических флаконов становятся ключевым технологическим инструментом обеспечения качества фармацевтической упаковки.

В фармацевтической промышленности качество упаковки лекарственных препаратов напрямую связано с безопасностью пациентов. Традиционные методы ручной проверки страдают от низкой эффективности, плохой согласованности результатов и утомляемости, что затрудняет удовлетворение требований крупномасштабного производства. С развитием технологий машинного зрения автоматизированные системы контроля на основе компьютерного зрения стали эффективным способом решения этой проблемы.

Технология машинного зрения использует оптоэлектронную систему визуализации для получения изображений целевого объекта. Затем эти изображения обрабатываются в цифровом виде компьютером или специализированным модулем обработки изображений. На основе такой информации, как распределение пикселей, яркость и цвет, система выполняет распознавание размера, формы и цвета, что значительно повышает гибкость и автоматизацию контроля производственного процесса.

1. Состав системы визуального контроля фармацевтических флаконов.

Система визуального контроля фармацевтических флаконов обычно состоит из двух частей: аппаратной платформы и программной системы. Аппаратная платформа включает в себя источник света, промышленную камеру, датчики, плату захвата изображений, промышленный компьютер и механизм отбраковки.

В конфигурации оборудования технология освещения имеет особенно важное значение, поскольку она напрямую влияет на качество получения изображения. Правильное освещение может подчеркнуть особенности фармацевтической бутылки и уменьшить блики и тени. Выбор промышленной камеры должен определяться в соответствии с требуемой точностью обнаружения; как правило, камеры высокого разрешения могут фиксировать более тонкие дефекты.

Программная система является ядром визуального контроля, отвечая за обработку изображений, извлечение признаков и идентификацию дефектов. В настоящее время широко используемое программное обеспечение для машинного зрения включает HALCON, EVISION и XCALIPER. Эти программные пакеты предоставляют множество инструментов обработки изображений, таких как анализ областей изображения, морфологические операции, распознавание образов и алгоритмы измерения.

Принцип работы системы примерно следующий: когда флакон с лекарственным препаратом по конвейерной ленте достигает станции контроля, датчик запускает камеру для получения изображения. Затем данные изображения передаются на промышленный компьютер для обработки и анализа, и, наконец, на основе полученных результатов осуществляется управление механизмом отбраковки.

2. Ключевые технологии визуального контроля фармацевтических флаконов

Алгоритмы обработки изображений являются ключевой технологией визуального контроля фармацевтических флаконов. Типичные процедуры обработки изображений включают преобразование изображения в оттенки серого, снижение шума, улучшение качества, сегментацию и морфологические операции. Для решения специфических задач контроля фармацевтических флаконов также необходимы некоторые специализированные технологии.

Технология визуализации изогнутых поверхностей особенно важна для контроля цилиндрических фармацевтических флаконов. Поскольку этикетки на цилиндрических флаконах имеют изогнутую поверхность, прямая визуализация может приводить к деформации и искажению изображения. Для решения этой проблемы исследователи разработали многокамерные системы совместной визуализации. Используя четыре промышленные камеры, расположенные парами под углом 90°, можно получать изображения этикеток с разных углов обзора. Затем используется технология сшивания изображений для достижения комплексной реконструкции поверхности цилиндрических этикеток.

Технология глубокого обучения продемонстрировала большой потенциал в обнаружении дефектов фармацевтических бутылок. Системы, основанные на передовых моделях обнаружения объектов, таких как YOLO11, могут автоматически выявлять различные дефекты на поверхности фармацевтических бутылок, такие как трещины, пятна и деформации.

Эти модели значительно повышают точность и скорость обнаружения благодаря усовершенствованным сетевым структурам, таким как модуль C3k2, механизм динамической корректировки весов DWR и структура объединения признаков DRB.

Технология трехмерного визуального обнаружения использует промышленные камеры и линейные лазерные сканеры для синхронного сбора данных, объединяя 2D-изображения и информацию из 3D-облака точек для точного обнаружения дефектов на поверхности фармацевтических флаконов. Этот метод позволяет фиксировать 3D-морфологические особенности флакона, что особенно эффективно для обнаружения 3D-дефектов, таких как вмятины и выступы.

3. Типичные области применения визуального осмотра фармацевтических флаконов.

Обнаружение объема жидкости

Определение объема жидкости по сути сводится к измерению уровня жидкости в бутылке. Системы обнаружения на основе машинного зрения определяют высоту уровня жидкости, анализируя точку перехода оттенков серого между отверстием бутылки и поверхностью жидкости.

Система использует алгоритмы морфологического анализа в оттенках серого для сегментации и анализа изображений в реальном времени. Путем создания области измерения, определения точек перехода границ и измерения относительного положения уровня жидкости она определяет, соответствует ли объем жидкости требованиям.

Герметизация крышек бутылок и определение их положения

Система визуального контроля позволяет определить наличие крышки, правильность её прилегания и наличие повреждений горлышка бутылки. Для определения повреждений горлышка используется графический инструмент сопоставления, а линейный инструмент измеряет изменение положения крышки и уровня жидкости по оси Y, чтобы определить правильность её установки.

Этот тип обнаружения обычно включает измерение относительного положения, поэтому на него не влияют незначительные вибрации бутылки на конвейерной ленте.

Обнаружение этикеток

Обнаружение этикетки включает в себя определение наличия или отсутствия этикетки, правильности ее расположения, а также четкости и разборчивости содержимого. Для цилиндрических фармацевтических флаконов обнаружение этикетки представляет собой особую проблему.

Усовершенствованные системы обнаружения используют многокамерную съемку и технологию сшивания изображений для получения полных изображений этикеток, а затем применяют анализ «блобов» и технологии машинного обучения для интеллектуального обнаружения дефектов этикеток.

В перечень дефектов входят различные виды повреждений, такие как загрязнение этикеток, повреждения, заусенцы, складки и перекосы. Проверка номера партии и даты производства.

Номер партии и дата производства на упаковке лекарственного препарата являются важной информацией и должны быть четко читаемыми и точными. Система визуального контроля использует технологию оптического распознавания символов (OCR) для считывания и идентификации каждой цифры в номере партии.

Процесс распознавания текста с помощью оптического распознавания символов (OCR) включает такие этапы, как получение изображения, предварительная обработка, сегментация символов и распознавание. Путем обучения классификатора OCR на создании шаблона, изображение в реальном времени сравнивается с шаблоном для определения того, являются ли номер партии и дата производства приемлемыми.

4. Технические проблемы и инновационные решения

Визуальный осмотр флаконов с лекарственными препаратами сопряжен с рядом технических трудностей, и исследователи предложили соответствующие инновационные решения.

Получение изображений изогнутых этикеток представляет собой серьезную проблему. Развертывание этикетки цилиндрического флакона с лекарством в плоскую плоскость приводит к искажению изображения, что затрудняет получение полной информации традиционными методами. В одном исследовании было предложено решение, основанное на вычислении пространственных координат: определение диапазона наблюдения каждой камеры на основе пространственного относительного положения 3D-точек этикетки флакона с лекарством и четырех фокусных точек камер, а также достижение высокоточной реконструкции цилиндрической этикетки с помощью алгоритма оптимального выбора камер наблюдения.

Обнаружение мелких дефектов представляет собой еще одну сложную задачу. Незначительные дефекты, такие как трещины и царапины на поверхности флаконов с лекарствами, часто занимают лишь небольшую область изображения, что затрудняет их обнаружение. Решения на основе глубокого обучения улучшают структуру сети, например, за счет внедрения многомасштабного слияния признаков и механизмов внимания, что повышает возможности обнаружения мелких дефектов.

Неравномерное освещение также влияет на результаты обнаружения. В одном исследовании был предложен адаптивный метод подгонки поверхности, который автоматически выбирает подходящие базисные функции поверхности для подгонки на основе характеристик кривизны различных участков поверхности флакона с лекарством, адаптируясь к сложной и разнообразной форме поверхности флаконов.

5. Тенденции технологического развития и перспективы на будущее.

Технология визуального осмотра флаконов с лекарствами развивается в направлении повышения интеллектуальности, скорости и точности. Благодаря непрерывному развитию технологий глубокого обучения, методы обнаружения на основе глубокого обучения постепенно заменят традиционные алгоритмы обработки изображений, обеспечивая более высокую точность и адаптивность обнаружения.

Применение технологии 3D-зрения также будет расширяться. 3D-зрение позволяет получать более полную информацию о поверхности и обладает значительными преимуществами в обнаружении флаконов со сложными лекарственными препаратами и 3D-дефектов. В будущем системы 3D-визуального контроля будут все шире использоваться в фармацевтической промышленности.

Интеграция систем будет продолжать улучшаться. В будущем системы визуального контроля достигнут более высокой степени интеграции, а взаимодействие данных с другими системами на производственной линии станет более тесным, формируя целостную интеллектуальную систему контроля качества производства.

Скорость обнаружения также будет продолжать расти. Благодаря улучшению характеристик оборудования и оптимизации алгоритмов, скорость обработки данных в системах визуального контроля будет постоянно увеличиваться, удовлетворяя потребности в контроле в режиме реального времени на высокоскоростных производственных линиях.

В условиях продвижения и углубления внедрения надлежащей производственной практики (GMP) в Китае, постоянного совершенствования автоматизации и масштабов производства, а также растущего внимания пользователей к вопросам качества, технология машинного зрения будет находить более широкое применение и развиваться в фармацевтическом производстве.

Развитие систем визуального контроля не только повысило уровень контроля качества фармацевтической упаковки, но и позволило фармацевтическим компаниям добиться большей эффективности производства и снизить производственные затраты. В будущем, с интеграцией новых технологий, таких как искусственный интеллект и Интернет вещей, визуальный контроль фармацевтических флаконов будет продолжать развиваться в направлении большей интеллектуальности и точности.