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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 포장 무결성 검사

키트 구성이 완료되고 안내서가 올바르게 삽입되면 백신 키트를 상자에 넣습니다. 이 단계에서는 빠져나온 탭, 찢김, 모서리 손상, 오일 얼룩, 부적절한 밀봉 및 기타 포장 결함을 찾아내어 오염과 파손을 예방하고 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 첨단 의약품의 2차 포장에는 다양한 보안, 변조 방지, 위조 방지 기술이 적용되며 판지, 플라스틱 등 다양한 재질이 포함될 수 있습니다.

포장을 닫은 후 수축 포장이 진행되면 올바르게 랩핑되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 백신 키트가 과잉 밀봉되면 랩핑이 타거나 녹아 포장에 구멍이 생길 수 있습니다. 밀봉 상태가 미흡한 경우에는 배송 또는 취급 중에 랩핑이 헐거워질 수 있습니다. 수동 검사 시 오류가 발생하기 쉬우며 필요한 속도로 검사를 완료할 수 없습니다. 따라서 자동화된 검사가 필수적입니다.

 

 

 

 

이 애플리케이션은 딥러닝과 기존의 룰 베이스 방식 비전 알고리즘의 조합으로 해결할 수 있습니다. 코그넥스 딥러닝은 이러한 툴셋을 결합해 깨지거나 빈 공간이 있는 밀봉 상태, 미흡한 밀봉, 기타 이상 등의 복잡한 결함을 다양한 방향에서 찾아 캡처하고 분류할 수 있습니다. 결함 감지 툴은 제조 환경에서 빠른 속도로 지나가는 포장과 래핑의 외관 및 치수 결함을 감지하도록 설계되었습니다. 고급 자동화 기술을 바탕으로 이 검사를 완료하면 제품의 멸균성이 보장되고 수동 검사 프로세스나 비용이 많이 드는 검사 프로세스에 의존하는 일이 줄어듭니다.

 

 

 

 

 

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