Um den Aufwand der visuellen Fehlererkennung in der produktiven Pharmaindustrie zu vereinfachen und Fehlerraten zu reduzieren hat elunic mit AI.SEE™ ein kameragestützes System zur Verfügung gestellt, das mit Hilfe von Deep Learning Algorithmen Fehler in Tabletten- und Blisterprodukten findet und damit die Prüfung der produzierten Ware automatisiert.
Bei der Herstellung und Verpackung von Arzneimitteln sind Produkt- und Blisterinspektion besonders wichtig und werden daher mit einer sehr hohen Priorität behandelt, um systembedingte Nachteile wie zum Beispiel verzögerte Arzneimittelbereitstellung und Blisterverunreinigungen zu verhindern. Pharmazeutische Fehlererkennungssysteme müssen darüber hinaus die spezifischen Anforderungen der Produzenten erfüllen und mit pharmazeutischen Qualitätsmaßstäben vereinbar sein.
Vor-Ort Begehung zur Aufnahme und Bewertung der Rahmenparameter in der Produktion.
Skizzierung möglicher Setups zur Vorselektion der Hardwarekomponenten inklusive Grobkostenbewertung.
Finale Modellierung und Realisierung von Kamera, Beleuchtung und Halterung.
Einsatz von AI.SEE™ für einen web-basierten PoC zur Erkennung von unvollständigen Formen auf Tabletten und Erweiterung zur Erkennung von 23 Fehlerklassen auf 4 Produkttypen.
Anbindung an Kameras und Integration in den Produktionsprozess mittels optimierter Deep-Learning-Hardware AI.SEE™ Edge und den Einsatz von Hochleistungs-TPU’s.
Automatisches Retraining von AI.SEE™ im Produktionsprozess auf Basis von neuen Bilddaten zur kontinuierlichen Verbesserung der Erkennungsrate.
Dank Deep-Learning-Algorithmen können bei dauerhaft zuverlässiger Qualität auch kleinste Fehler auf heterogenen oder spiegelnden Oberflächen gefunden werden, die von menschlichen Inspektoren häufig übersehen werden, und leistungsstarke Erkenntnisse geliefert werden, die zur Steigerung der Qualität und der betrieblichen Effizienz beitragen.
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