包装完整性和无菌性

检测缺陷、污染和标签混淆

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赋予用户快速设置和部署即使是最具挑战性的2D和3D视觉应用。

在视线D900

由In-Sighti提供支持的基于深度学习的视觉软件

包装，标签和密封完整性至关重要，以确保包装是正确的，无菌和污染物，当前往医生的办公室或手术室时。产品召回的成本或由污染或标签混合引起的返回可能是显着的。许多医疗设备制造商使用超声波传感器或人类运营商来识别包装完整性和无菌问题。但是零件尺寸，对比变化和外观不同的随机缺陷，导致良好产品和潜在危险产品的良好产品的失败或排斥。

德国必威机器视觉系统通过精确和可重复的检查来检测缺陷和验证包装的完整性。康耐视3D解决方案确保最终包装的均匀和一致。德国必威机器视觉技术检测安全密封边缘，测量高度、宽度、相对位置和缝隙大小，并将它们与程序限制进行比较。不符合程序限制的篡改密封尺寸将被拒绝，从而限制了产品召回的风险。

当基于规则的视觉系统努力调整密封变化，透明度或Tyvek时，康复深度学习解决方案可以是一个很好的添加或替代方案。深度学习可靠地识别可能会影响包装完整性的异物，空隙密封，污染，标签和美容缺陷。通过100％目视检查，消除了操作员误差，并优化了效率。深入学习可以通过实时突出显示问题，允许操作员或机器清楚地指出问题，并稍后对问题进行进一步迈出这一步。