newly produced white pills on a blue surface

SolVisionCaso de Estudo

Inspeção de comprimidos usando IA

Cliente

O cliente é uma renomada empresa farmacêutica multinacional.

Caso

Inspeção de Qualidade de Comprimidos

Após a produção, os comprimidos passam por uma rigorosa inspeção de qualidade para verificar a conformidade com especificações de tamanho, textura, formato, cor e precisão da rotulagem. Esse processo minucioso inclui uma triagem rigorosa para detectar contaminantes ou objetos estranhos que possam comprometer a integridade dos comprimidos. A identificação e remoção rápida de comprimidos danificados ou com irregularidades são cruciais para evitar possíveis recalls e preservar a reputação da empresa.

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Desafio

Limitações dos Métodos Tradicionais de Inspeção

Comprimidos e tabletes podem apresentar defeitos como variações de forma e tamanho, desbotamento da cor e falhas externas, que podem variar significativamente. As máquinas de Inspeção Óptica Automatizada (AOI) muitas vezes têm dificuldades para detectar esses defeitos de maneira confiável, tornando necessária a inspeção manual frequente. No entanto, a inspeção manual prolongada pode causar fadiga e aumentar as taxas de erro, representando desafios para a eficácia dos processos de controle de qualidade.

Solução

Inspeção Aprimorada com SolVision

As ferramentas de detecção de defeitos visuais do SolVision AI permitem que os fabricantes utilizem o aprendizado baseado em imagens para identificar diversos tipos de defeitos específicos da produção de comprimidos farmacêuticos. Essa tecnologia inovadora possibilita a detecção de defeitos em tempo real e o aprendizado contínuo, permitindo que o SolVision se adapte e melhore suas capacidades incorporando defeitos recém-identificados. Essa funcionalidade melhora significativamente a eficiência da produção e as taxas de rendimento na linha de produção de comprimidos.

Detecção de Defeitos em Comprimidos

Defective pills
Defective pills
Defective pills

Resultado

Aumentou a eficiência de produção e as taxas de rendimento
Garantiu maior precisão na inspeção
Capaz de detectar novos defeitos por meio de aprendizado profundo