玻璃安瓿瓶包装缺陷的视觉检测系统：照明配置的影响外文翻译资料

 2022-01-27 21:45:15

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玻璃安瓿瓶包装缺陷的视觉检测系统：照明配置的影响

引言

全球制药行业正在快速发展，复合化的生产过程提高了生产率。然而，因为药物包装不一致带来的潜在风险（J Watts 2016）、错误标签（Reed＆Gordon，2016）以及杂质（Muthiah，Mathews和Sivashankar 2016）等问题仍然有很多。过去，医药产品的检查和监测通常是人工进行；然而随着医疗产品安全法规的增加和自动化程度的提高，传统的人工检查方法难以继续使用。特别是手动检测已被证实检测速度慢且准确度低（Liu et al.2015）。因此，使用自动视觉系统对于保证产品质量和流程优化至关重要（Scholz 2016）。这些系统必须能够实时评估生产过程，检测和量化产品缺陷，并做出能够确保产品质量的决策。

自九十年代初以来，基于摄像头的自动检测系统已经开始用于粒子和化妆品检测（Vaczek 2013; Jiedi和Jiangtao 2009）。具体来说，是使用智能相机系统检测污染颗粒如玻璃碎片、头发和气泡的存在（Ge et al.2017; Yao and Bo-Xiong 2011; Yao et al.2012）。该解决方案通过分析颗粒轨迹来对缺陷进行分类，需要搅动安瓿使容器液体移动。捕获连续图像并分析粒子特征，包括几何不变描述符和灰度特征。与手动检测约为90％精度相比，该方案将分类精度提高到超过95％。在其他研究中有使用光谱分析对安瓿泄漏进行检测（Franklin和Charles 1981）。这篇文章里已经开发了一种具有两根光纤电缆的电子电路，可将被检查的安瓿的光传导到两个基于阈值的光电二极管上，它们配备有光谱过滤器。如果使用染浴浸渍技术处理安瓿，则可以检测安瓿裂缝。

尽管玻璃制造工艺及表征其性能的测试有所改进，但玻璃容器的缺陷仍然很明显（Schaut和Weeks 2017）。自2008年以来，为了验证无菌产品，容器封闭完整性（CCI）评估取代了传统的微生物挑战测试（Simonetti和Amari 2015）。在他们的研究中，诱发预定尺寸和类型的缺陷是在填充药物的玻璃注射器中完成的。接下来是检测诱发的缺陷，目前已经开创了四种不同的方法，分别是真空衰减、药物染料进入测试、诺华特定染料进入测试和高压泄漏检测。其中真空衰减方法展现了最佳的测量结果、可靠性和可重复性。Victor等人（2017）通过实验验证了基于激光的顶空分析方法。这种方法的优点在于不管包装条件如何，即无论在完全抽真空、部分抽真空还是无真空条件下包装，它都可以测量药物容器的气体进入速率。方法具体如下：可调节波长的激光二极管发光，通过玻璃容器传输到相对的检测器；如果容器中存在氧气、二氧化碳或水蒸气，则激光能量将被吸收，检测器能接收的能量较少。但是，此方法仅能测量容器是否泄漏，并不能确定缺陷的几何形状。

除了检查安瓿的污染物和缺陷外，还使用超声波测量系统通过测量液体的粘度来确保玻璃容器中瓶装液体的质量（Zhao，Basir和Mittal 2004）。容器缺陷包括裂缝、标签错误、填充量错误以及产品尺寸、颜色或形状的错误。使用这种检查系统预计将降低药物被污染的风险，从而降低产品被召回的可能性。其他研究强调了自动视觉检测的照明配置在保障产品质量方面的重要性（West，Ellis和Finkelstein 1988; Johannessen 1994）。在这篇文章里，通过不同的安瓿示例图像呈现不同的照明配置。这些配置根据光源扩散进行分类，即根据0°到360°的光点直径，以及光源和相机之间的角度进行分类。本文中使用的两种照明方案在这篇参考文献中描述为漫射前照明（在我们的研究中为使用透镜环形光），以及从下面的漫射倾斜照明（在我们的研究中为使用LED灯条）。

本文中仅研究了上述两个条件，所使用相机的镜头周围为环形光源。这种环形光源实现了前照灯在传送带和安瓿托盘上的散射光照明。这种默认配置导致玻璃的一些缺陷的检出率很低。因此，我们将改进照明方式，使光线通过安瓿底座照射，由于安瓿内存在液体，可产生独特的光点图案和对比区域，无用的反射可以减至最小。

除了光学相机，热成像也可以用于工业检查。Bagavathiappan等人提供了完整的监测方案。（2013; Gade＆Moeslund 2014）。这种称为热成像的方法，原理为利用可视化的热特征或材料中的热传播以检测异常和结构缺陷。应用示例如焊缝、腐蚀、机械、土木结构、变形、隔热、印刷电路板故障和反应堆疲劳点等的监测。在食品工业中，热成像可用于确保加热或冷冻易腐食品时温度正确，检查液体容器的液体填充高度、热封的质量、烤箱或冰柜的性能。热成像技术采用的热成像仪比光学相机更强大，但也更昂贵。它需要一个热源，可以是机械摩擦产生的热量，也可以是机械或负载材料中的应力产生的热量。在检查工件时，热量必须通过激光、磁、微波或超声能量引入材料中。然后，热成像仪对工件中的热量传播进行采样，进而检测故障。

在本文中，我们没有采用热成像技术，因为使用上述方式加热安瓿瓶可能会损坏安瓿瓶内的液体药物。本文所述研究工作针对安瓿瓶结构缺陷的检测，安瓿瓶结构有所缺陷可能是因为生产过程开始时的运输事故，也可能是因为人工或机械的处理和包装。破损的容器可能导致药物污染；因此，使用合适的安瓿瓶检查方式来保护消费者和品牌声誉非常重要。为了实现这一目标，基于预编程参数阈值和感兴趣区域（ROI），提出了独特的照明方式和实时图像处理设置方案。该解决方案已在安曼 - 约旦的Hikma制药有限公司实施和测试，与原有的不太可靠的设施相比，检测率得到了提高（Hikma 2015）。

与其他药物容器相比，安瓿瓶决定性的优势在于，药物在整个储存期间仅与玻璃接触。玻璃是惰性、不渗透和防篡改的。安瓿瓶的容积从1到30毫升不等，大多数安瓿由透明玻璃制成。在某些情况下，琥珀色玻璃也用于保护敏感内容免受紫外线照射。安瓿瓶可以在不使用特殊工具的情况下拆除。通常，安瓿制造商会在安瓿颈上切割一点（OPC），以便易于打开。

约克的Hikma Pharmaceuticals公司通常在他们在葡萄牙的姐妹公司生产安瓿瓶，然后运往约旦进行包装。在Hikma的工厂，安瓿瓶被打开、填充并重新密封。一些特殊的安瓿瓶如直干和漏斗型安瓿由制造商提供。这些安瓿瓶在工厂进行清洁、填充药品和熔化封闭。最后，安瓿瓶被包装在托盘中，运送至分销商或最终客户。在安瓿瓶的制造、包装和运输过程中，由于包装机存在公差、运输过程中存在误操作，可能会出现多种缺陷。为了防止最终送达客户的是缺陷产品，通常会在制造和包装流程中添加多个检测设备。

安瓿瓶包装过程

经研究的安瓿包装机配置为使用两个托盘，每个托盘每秒包装五个安瓿，相当于每分钟包装600个安瓿瓶（Uhlmann 2015）。包装过程开始时，玻璃安瓿被装入由包装机器制作成型的塑料托盘中。安瓿瓶在此之前还有粘贴标签的过程。在托盘装入安瓿瓶后在传送带上行进，使用光学相机进行缺陷检查。如果没有缺陷，将托盘与医疗手册一起人工放入给消费者的包装盒中。

图1为所研究的安瓿瓶包装机的图片（Uhlmann 2015）。包装过程开始于将安瓿托盘真空热成型，放到滚轮传送带的PVC托盘片上。托盘片在安瓿瓶快门进料器下面向上移动。这些进料器中的安瓿瓶由操作员手动填充标记。放置安瓿，使其向上指，底座在滚轮传送带上滑动。当制作成的PVC托盘片移动到快门进料器下方的位置时，利用重力将10个安瓿瓶释放到托盘片上。然而，快门进料器为了确保安瓿瓶不会进入进料器的输出漏斗，会水平地大幅度摇动玻璃安瓿瓶。这种摇动可能会导致该机器中的安瓿瓶出现缺陷，因为安瓿可能会被打碎或出现裂纹，特别是如果它们被粘贴不太好的标签粘在一起，当然这种情况非常罕见。进料器也可能无法释放本应释放的全部五个安瓿，从而导致托盘中缺少安瓿瓶。

图2给出了安瓿瓶快门进料器的图。进料器是利用重力作为驱动的平面漏斗。水平连杆（用双向箭头强调）每秒摇动一次安瓿，以确保它们不会滞留在漏斗出口处。由图可以观察到，PVC托盘片有两个托盘通道，每个托盘由一个快门进料器通过不同空间偏移深度供给。每个进料器每秒在托盘上放置五个安瓿。下一步需要一个垂直移动的压入块，将安瓿瓶固定在托盘模具中。

压入台如图3所示。它由一对垂直移动的板组成，板上装有10个弹簧杆——每个安瓿对应一个。在图3中用虚线标示出来一个这样的杆。这些杆每一秒钟将10个安瓿轻轻地向下推入两个托盘中。此外，它们与过程可编程逻辑控制器相连，可以在安瓿丢失时发送信号。这一步通过监测推杆的运动实现，当托盘中缺少安瓿时，相应的杆不会移动，即不会向上推动。压入台检测到安瓿缺失的托盘，在最终包装阶段之前通过加压气流执行器将其分拣出。

安瓿被固定在托盘片中后，切割器切割出装满的单个托盘，这些托盘依次在传送带上行进。安瓿托盘以每秒两个的速度通过光学相机（康耐视2013）。实时处理托盘图像，以检测出有缺陷或缺失安瓿的托盘。视觉系统还与可编程逻辑控制器相连，以确保在最终包装之前将有缺陷的托盘从传送带上移除。

安瓿缺陷

过去二十多年都是使用上述机器形成PVC安瓿托盘，装满进口玻璃安瓿瓶。该过程是半自动的，需要四名工人来操作机器。进口安瓿必须人工拆箱并装载进快门进料器。另外，用于形成托盘的PVC卷的移动和其计算机控制必须进行人工监测。最后，安瓿托盘的质量检查和最终包装也是人工完成。这个过程效率低，容易出错，因此我们安装了视觉系统。系统初始配置无法实现无误检测所有缺陷类型，以确保用户最终收到的是无故障安瓿包。图4显示了在最终包装之前需要检测出的具有代表性缺陷的安瓿。造成这些缺陷的原因如下：运输过程中安瓿处理不当；安瓿上的标签粘附不合格；在进料器漏斗瓶中的安瓿被施加力。表1为缺陷列表以及原始视觉系统检测到它们的情况。该表列出了最初无法检测到的三个缺陷；不过对照明配置和视觉编程进行更新解决了这个问题。这些缺陷如下：安瓿顶部缺少或出现破损；安瓿基座破碎；安瓿破裂。标签相关缺陷的检出率符合要求；然而，有必要大力改进如破裂和破碎等玻璃相关缺陷的检测。关于改进缺陷检测系统的更多细节在实验结果的部分中进行。

视觉系统硬件

如图5所示，所采用的视觉系统包括带有集成实时图像处理的工业相机，编程和监控软件包，以及用于管理过程和分拣出故障托盘的可编程逻辑控制器（Cognex 2013）。相机模块每秒能够处理100帧图像；然而，所使用的安瓿泡罩机每秒仅产生2个托盘。相机分辨率为752times;480像素，8.5mm镜头，4个分立的直接输出端子，重量约为150克，其模块存储器可以容纳32种不同的图像处理程序。它需要一个24V电源，并配有许多配件，如环形灯和彩色滤光片。它尺寸紧凑，为67times;41times;69毫米，重量为150克。

相机模块通过软件包进行编程，该软件包还允许在线监视被检查的部件，并可以将图像保存在文件传输协议（FTP）服务器上。每秒最多可处理100个灰度图像，并通过编程的参考点检测安瓿托盘的位置。安瓿托盘每秒在相机模块下通过两个，一旦拍到其图像就会立即分析缺陷是否存在。如果托盘出现缺陷，相机模块指示灯亮起，通过I / O端口向操作员发出警报。同时通过PROFINET总线向PLC发送信号，PLC在该总线上激活加压气流执行器，将缺陷托盘从传送带上弹出。

照明配置

本研究的主要贡献是比较相机编程和照明系统升级前后的缺陷检测性能。在升级之前，相机通过镜头周围的白色环形灯照亮安瓿托盘。由于玻璃安瓿和透明PVC托盘光反射点普遍，这种配置使相机编程变得复杂且故障检出率低。采用偏振透镜滤光器可以减小反射强度；但是这种滤光器还会降低检测缺陷所需的光点强度。换句话说，信号和反射噪声具有相似的强度，偏振滤波器无无法将两者分开。为了减少环形灯带来的不必要的反射，使用水平亮度可调节LED灯条替换环

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