机器视觉提高药业质量

如何使用机器视觉提高药业的质量

质量一直是最重要的问题药品制造应用程序。严格的FDA标准意味着高度的生产错误责任。机器愿景在制药行业始终如一的高质量产品方面发挥着重要作用,但机器视觉也可以提供生产力收益,范围内的严格质量要求。

制药行业是机器愿景的最早采用者之一,因为保证产品完整性和安全的激励措施始终是该行业的最重要的。机器视觉技术自最初进入工业部门以来,多年来已经提出了明显。它现在适用于制药行业的非常具体的应用,并以多种方式创造生产力。

制造,运输和数据处理是制药空间中机器视觉的最常见用例。机器视觉已经自动化了许多不同的应用程序。通常,机器视觉技术用于关键过程,例如:

产品和包装的质量控制

药品中机器视觉软件的最突出应用的一个最突出的应用是质量控制和包装部门。这些范围从数量和条件检测到封装检查的可能性,包括印刷说明和剂量涂抹器等物品。公司可以利用生产和包装线上的机器学习,以确保其每个生产单位满足其组织质量要求和其他优惠。

制药质量控制和包装检验中的业务问题,即机器视觉地址最常见如下:

  • 计算每瓶的药丸数量
  • 检查每种药物药丸以准确尺寸和任何损坏
  • 检查包装以进行质量控制或损坏
  • 教学传单等辅助物品的质量控制
  • 产品信息和条形码的标签验证

质量控制也可以扩展到产品的包装,用于检测瓶盖上的儿童防护帽,塑料包装器,正确的箱子或任何其他包装元件。生产线末尾的摄像机可以提供正在打包的每个单元的机器学习模型镜头,并且它将为正在正确附加的每个项目扫描视频。

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装运跟踪和产品可追溯性

在制药领域,迫使药物和所有其他产品在商店和分销中心的途中可追踪,以获得最大的问责制和遵守。在任何缺陷或不可预见的副作用的情况下,产品也必须从患者的占有权追溯到制造商。

制药公司负责提供所有产品的所有必要的跟踪和制造商信息。机器视觉解决方案可以帮助整合所有这些信息,并在运输过程的许多步骤中跨通道传送它。

公司可以利用机器视觉软件,以确保其跟踪信息既准确又可以在需要访问它的频道上提供。这可能是在紧急情况或简单的客户服务询问的情况下。通过使用机器视觉技术为此目的使用机器视觉技术可能受益的可能部门如下:

  • 工厂和他们各种生产线
  • 分销中心
  • 仓库

一种机器学习也可以培训模型以检测条形码的信息,用于零售库存和序列化码,以防止伪造。序列化代码可能与制造产品的制造日期以及工厂或生产线有关。这可以帮助制药公司确定如果曾经被问到过特定的产品单位。

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数字化

制药中机器视觉的另一种主要可能性是自动化业务流程,如文档数字化和数据输入。临床和药物形式培训的OCR机器学习模型可能会辨别并从这些表格中提取密钥数据点并将其传送到数据库。这可以证明,对于包含他们想要用于未来项目的数据的大量物理形式的公司来说是非常有用的。

机器愿景可以帮助数字化以下文件等:

  • 临床试验文件
  • 患者报告的临床资料或医疗记录
  • 实验室笔记本

患者报告可能包含有关患者对药物反应的有用信息和任何副作用的严重程度。如果发现新的副作用或者患者对药物过敏,这尤其重要。通过适当的数字化业务和客户可以作为公司可以使用,因为每次过去的患者反应都可以使用,并使用这种意识来推动患者的健康和满足。

结论

机器视觉技术在制药行业中发挥着重要作用,特别是当涉及符合FDA标准的优质产品时。同样的技术也是提高生产率和临界检查过程效率的主要来源。

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