人工知能による信頼性の高いコンテナ検査

産業分野 製薬業界の充填システム | お客様 Bonfiglioli Engineering S.r.l.

TASIグループ（リークテスト、測定、検査に特化した世界最大のグループ）の一員として、Bonfiglioli Engineeringは45年以上にわたり、医薬品、金属缶、エアゾール、食品・飲料、化学薬品、パーソナルケア分野のあらゆるパッケージング要件に対応する品質管理ソリューションを提供してきました。

状況

製薬業界では、容器、その材質、内容物の組み合わせは多岐にわたります。内容物や物質は、粉末状、液体状、衝撃凍結などがあり、アンプル、カートリッジ、バイアル、バイアルなどに充填され、最終消費者に届けられます。しかし、これらの容器は最終消費者に届く前に、欠陥がないかチェックされなければならない。欠陥には、異物、外観上の欠陥（傷、変形など）、不適切な充填レベル、色などがある。容器は通常ガラス製ですが、例えば非経口製剤の分野では、医薬品が直接注入され、消化管を経由して弱められることがないため、プラスチック製に注目が集まっています。

課題

ガラスに比べてプラスチック容器は、その光光学特性においてより多様であり、透明度が低いため内容物の分析がより困難になる。第二に、透明度が低いため、内容物の分析が難しくなる。プラスチックによるばらつきは、通常ガラスを使った古典的な目視検査に使われるブロブ分析が実用的でないことを意味する。このような理由から、偏差を認識するだけでなく、それがまだ限界の範囲内かどうかを判断することもできるツールが必要とされている。

ソリューション

ボンフィリオリ・エンジニアリングは、人工知能（AI）の一分野であるコンピューター・ビジョンが、一般的な検査、特にプラスチック容器の検査に適していることを早くから認識していた。コンピュータ・ビジョンは、何世紀にもわたって物体、距離、動き、不規則性を区別し、認識し、推測し、判断するように訓練されてきた人間の視覚をモデルにしています。コンピュータ・ビジョンを使用することで、機械は人間の目のように見て、観察し、認識することを学習し、その結果、行動を起こしたり、推奨したりできるようになるはずだ。具体的には、ニューラルネットワークによるディープラーニングがこのために使用され、画像が互いにどのように異なるか、画像に何が見えるかをピクセルレベルで学習する。

利点

アプリケーションの主な特徴は？

製品

最適なカメラを探す中で、Bonfiglioli Engineeringはデュアルギガビットイーサネットシリーズにたどり着きました。BVS CA-GX2 を選びました。このシリーズには、高解像度センサーが豊富に用意されているだけでなく、FPGAと256MBの画像メモリも搭載されています。これは、400CPM（1分あたりのカウント数）とシンプルな統合という要件を満たすために、ボンフィリオリ・エンジニアリングにとって不可欠なものでした。

合計12台のカメラがボンフィリオリ・エンジニアリングの「自動外観検査システム」、略してAVIを構成しています。10台のカメラで容器内部のつぶれ、傷、色の変化、粒子、充填レベルなどの欠陥を検査し、2台のカメラで容器の外側、特にクロージャーの欠陥を検査します。