检查瓶子、小包和盒子中的污染

介绍

在药品制造过程中必须考虑的最关键因素之一是防止污染物。剂量中某些异物的存在会危害其质量。受污染的药物可能对给药的患者产生不同的影响，具体取决于。污染水平必须保持在特定公差以下。这同样适用于餐饮业。

受污染的食品会产生严重的后果，从副作用到消费者的健康风险。食品污染可能由于化学物质、微生物和生理因素而发生。常见的食品污染物包括食品加工污染物、环境污染物、未经批准的掺杂物和来自包装材料的迁移物。此外，在食品中繁殖的病原体可能会导致食品的气味、风味、外观和其他特征发生变化。

机器视觉如何实现污染检测自动化

到目前为止，我们知道有效的污染检查对制药和餐饮行业至关重要。尽管如此，食品和饮料制造和药品制造中最常见的污染检测方法仍然是人眼。制造商已经制定了质量协议来管理产品的检验、持续时间和检验频率。人工检查无论是靠肉眼还是在适当光照下的放大倍数，都还是漏洞百出。

另一方面，机器视觉技术可以自动完成耗时且费力的污染过程，同时提供相当大的准确性。实际上，机器视觉通过摄像头“看到”物体，然后视觉软件应用算法来评估产品的确定特征。如果发现任何污染物，则将产品从链条上移除。此外，机器视觉系统可以在使用深度学习算法执行的同时不断改进。

一种更新的技术，近红外 （NIR） 相机，可进一步增强机器视觉相机的功能。例如，有时，物理损坏不会出现在外表面上。NIR 技术能够在内部损坏出现在外部之前就对其进行检测。与人工检查员和上一代技术相比，这具有明显的优势。

现在让我们在一些关键指标上比较上述两种方法：

准确性

由于手动检查依赖于人眼的检查，因此微小的污染物可以不受检查地通过。取而代之的是，使用机器视觉自动进行污染检查可提供更高的准确性。

生产率

适当的手动检查需要大量时间，这反过来又会导致低吞吐量。机器视觉可以帮助制造商节省大量时间和精力，这些时间和精力可以用于解决实际需要创造性或批判性思维的问题。简而言之，机器视觉检测系统可以帮助提高净生产率。

花费

雇用劳动力来检查污染物可能会被证明是相当昂贵的。较低的准确性将反映在客户不满意、产品召回和其他相关成本上。虽然机器视觉系统的开发和安装可能会产生一些初始成本，但从长远来看，制造商可以节省大量资源。

瓶装样品污染物检测解决方案

我们开发了一种机器视觉解决方案，用于检测灌装瓶中的污染。我们的解决方案涉及使用诸如斑点检测和边缘检测等技术。两个摄像头以 45 度角放置在传送带的两侧。两个背光灯也放置在传送带附近。背光有助于提高污染物的可见度以进行检查。可以在监视器上看到瓶子的实时馈送。然后，根据确定的容差和准确度水平，我们的软件自动实施检测技术并输出“通过”或“失败”。

结论

污染检测和预防在制药和餐饮领域至关重要。对这些行业实施的严格法规要求合规。人工检查在准确性和速度方面存在不足。显然，制造商必须在污染检测中寻找自动化机会。在这篇博文中，我们讨论了为什么应该避免污染，以及它对餐饮和制药行业的影响。然后我们理解了为什么机器视觉支持的污染检测解决方案比手动替代方案更具优势。最后，我们深入研究了如何为瓶子中的污染检测开发有效的检测解决方案。