Zuverlässige Gebindeprüfung mit künstlicher Intelligenz
Automatic Visual Inspection in der Pharmaindustrie
Branche: Abfüllanlagen in der Pharmaindustrie | Kunde: Bonfiglioli Engineering S.r.l.
Als Mitglied der TASI Group - der weltweit größten Gruppe, die sich ausschließlich auf Dichtheitsprüfung, Messung und Inspektion spezialisiert hat - ist Bonfiglioli Engineering seit mehr als 45 Jahre Anbieter von Qualitätskontrolllösungen für alle Verpackungsanforderungen in den Bereichen Pharmazeutika, Metalldosen und Aerosole, Lebensmittel und Getränke sowie Chemie und Körperpflege.
Die Situation
In der Pharmaindustrie sind die Kombinationsmöglichkeiten von Gebinden, deren Materialien und deren Inhalte vielfältig. Die Inhalte oder Stoffe können pulverartig, flüssig oder schockgefrostet sein und kommen abgefüllt in Ampullen, Karpulen, Phiolen oder Ophtiolen zum Endverbraucher. Doch bevor diese Gebinde beim Endverbraucher landen, müssen diese auf Mängel geprüft werden. Mängel können hierbei Fremdpartikel, kosmetische Defekte (Kratzer, Verformungen, etc.), falsche Füllstände oder Farben sein. Meistens sind die Gebinde aus Glas, doch die Branche setzt, bspw. im Bereich der parenteralen Applikationsformen, zunehmend auf Kunststoff, d.h. die Pharmaka werden direkt injiziert und nicht über den Magen-Darm-Trakt abgeschwächt.
Die Herausforderung
Aus Sicht des Inspektionssystems ergeben sich daraus mehrere Herausforderungen, die es zu meistern gilt: Im Vergleich zu Glas haben Gebinde aus Kunststoff eine größere Wechselhaftigkeit hinsichtlich der licht-optischen Eigenschaften und durch die geringere Durchsichtigkeit wird die Analyse der Inhalte erschwert. Zweitens sind diese weniger durchsichtig, was eine Analyse der Inhalte erschwert. Die von Kunststoffen hervorgerufene Variabilität führt dazu, dass eine Blob-Analyse, die normalerweise bei klassischen, visuellen Inspektionen mit Glas zum Einsatz kommt, nicht praktikabel ist. Aus diesem Grund werden Tools benötigt, die lernen können, nicht nur Abweichungen zu erkennen, sondern auch zu entscheiden, ob diese noch im Rahmen sind oder nicht.
Die Lösung
Bonfiglioli Engineering hat schon frühzeitig erkannt, dass für Inspektionen generell und im Besonderen für Gebinde aus Kunststoff Computer Vision, ein Gebiet innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI), prädestiniert ist. Das Vorbild von Computer Vision ist das menschliche Sehen, welches über viele Jahrhunderte trainiert wurde, Objekte, Distanzen, Bewegungen und Unregelmäßigkeiten zu unterscheiden, zu erkennen, abzuleiten und zu bestimmen. Mittels Computer Vision sollen Maschinen lernen, wie ein menschliches Auge zu sehen, zu beobachten und zu erkennen und damit Maßnahmen ergreifen und Empfehlungen abgeben zu können. Konkret kommt hierfür Deep Learning mit neuronalen Netzen zum Einsatz, welche lernen, wie sich die Bilder untereinander unterscheiden und was in einem Bild auf Pixelebene zu sehen ist.
Wie funktioniert das?
Damit die künstliche Intelligenz funktionieren kann, werden große Datenmengen benötigt. Per se erzeugt ein Inspektionssystem in der Pharmaindustrie schon eine Menge an Bilddaten. Defekte an den Gebinden werden durch 360°-Aufnahmesequenzen mit unterschiedlichen Lichtbedingungen ermittelt. Um beispielsweise Fremdpartikel in einer Flüssigkeit feststellen zu können, wird das Gebinde in Bewegung gesetzt, abrupt gestoppt und die Folge daraus mit einer Bildersequenz dokumentiert. Bei Pulver oder schockgefrorenen Inhalten werden die Gebinde zur Rotation gebracht und dabei Bilder zu unterschiedlichen Zeitpunkten während der Rotation aufgenommen.
Ergo sollte es an Bildmaterial nicht mangeln; die Herausforderung besteht eher darin, eine Kamera zu finden, welche die erforderliche Anzahl von hochauflösenden Bildern aufnehmen kann und diese – im Idealfall aufbereitet – an das Host-System liefern kann.
Ihre Vorteile
Was sind die wichtigsten Merkmale Ihrer Anwendung?
- Hochauflösende Bildsensoren
- FGPA (Field Programmable Gate Array)
- 256 MB Bildspeicher
- Smart Feature: Multi-AOI
- Smart Feature: Burst Mode
Die Produkte
Auf der Suche nach der passenden Kamera wurde Bonfiglioli Engineering bei der Dual-Gigabit Ethernet Serie BVS CA-GX2 fündig, welche nicht nur über eine große Auswahl an hochauflösenden Sensoren verfügt, sondern auch über ein FPGA sowie 256 MB Bildspeicher. Beides ist die Voraussetzung für einer Reihe von Smart Features, welche sich für Bonfiglioli Engineering am Ende als unabdingbar erwiesen, um die Anforderungen von 400 CPM (Counts per Minute) und eine einfache Integration zu erfüllen.
Insgesamt zwölf Kameras sind Teil des „Automatic Visual Inspection System“ kurz AVI von Bonfiglioli Engineering. Während zehn Kameras prüfen, ob Mängel wie Quetschungen, Schönheitsfehler, Farbveränderungen, Partikel oder am Füllstand innerhalb des Gebindes auftreten, prüfen zwei Kameras, ob es Mängel außen am Gebinde, vor allem auch am Verschluss gibt.
Empfehlungen
Besonders entscheidend waren hierfür zwei Smart Features: Zum einen das Multi-AOI, welches die Aufnahme von unterschiedlichen Bereichen des Gebindes mit unterschiedlichen Belichtungszeiten unterstützt und zu einem Bild zusammensetzt. Zum anderen der Burst Mode, welcher es ermöglicht, Bilder mit der maximalen Rate des Sensors aufzunehmen und durch Puffern verlustfrei zu übertragen. Dadurch war es Bonfiglioli Engineering möglich, eine präzise, „High-speed“-Inspektionslösung zu entwickeln. Darüber hinaus konnte pro Kamera ein Ethernet-Kabel eingespart werden, was die Verkabelung und Integration vereinfachte.