Penerapan dan Inovasi Teknologi Visi Mesin dalam Inspeksi Kemasan Botol Farmasi

Sistem inspeksi visual otomatis dan presisi tinggi untuk botol farmasi menjadi dukungan teknologi kunci untuk memastikan kualitas kemasan farmasi.

Dalam industri farmasi, kualitas kemasan obat berhubungan langsung dengan keselamatan pasien. Metode inspeksi manual tradisional memiliki efisiensi rendah, konsistensi buruk, dan melelahkan, sehingga sulit untuk memenuhi tuntutan produksi skala besar. Dengan perkembangan teknologi visi mesin, sistem inspeksi otomatis berbasis visi komputer telah menjadi cara efektif untuk mengatasi masalah ini.

Teknologi visi mesin menggunakan sistem pencitraan optoelektronik untuk memperoleh gambar objek target. Gambar-gambar ini kemudian diproses secara digital oleh komputer atau modul pemrosesan gambar khusus. Berdasarkan informasi seperti distribusi piksel, kecerahan, dan warna, sistem melakukan pengenalan ukuran, bentuk, dan warna, sehingga sangat meningkatkan fleksibilitas dan otomatisasi inspeksi proses produksi.

1. Komposisi Sistem Inspeksi Visual Botol Farmasi

Sistem inspeksi visual botol farmasi biasanya terdiri dari dua bagian: platform perangkat keras dan sistem perangkat lunak. Platform perangkat keras meliputi sumber cahaya, kamera industri, sensor, kartu akuisisi gambar, komputer industri, dan mekanisme penolakan.

Dalam konfigurasi perangkat keras, teknologi pencahayaan sangat penting, karena secara langsung memengaruhi kualitas pengambilan gambar. Pencahayaan yang tepat dapat menyoroti fitur botol farmasi dan mengurangi pantulan serta bayangan. Pemilihan kamera industri harus ditentukan sesuai dengan akurasi deteksi yang dibutuhkan; secara umum, kamera beresolusi tinggi dapat menangkap cacat yang lebih halus.

Sistem perangkat lunak merupakan inti dari inspeksi visual, yang bertanggung jawab atas pemrosesan gambar, ekstraksi fitur, dan identifikasi cacat. Saat ini, perangkat lunak visi mesin yang banyak digunakan meliputi HALCON, EVISION, dan XCALIPER. Paket perangkat lunak ini menyediakan beragam alat pemrosesan gambar, seperti analisis Blob, operasi morfologi, pengenalan pola, dan algoritma pengukuran.

Alur kerja sistem secara garis besar adalah sebagai berikut: Ketika botol farmasi mencapai stasiun pemeriksaan melalui ban berjalan, sensor memicu kamera untuk mengambil gambar. Data gambar kemudian ditransmisikan ke komputer industri untuk diproses dan dianalisis, dan akhirnya, mekanisme penolakan dikendalikan berdasarkan hasilnya.

2. Teknologi Utama Inspeksi Visual Botol Farmasi

Algoritma pengolahan citra merupakan teknologi inti dari inspeksi visual botol farmasi. Prosedur pengolahan citra yang umum meliputi konversi citra ke skala abu-abu, pengurangan noise, peningkatan kualitas, segmentasi, dan operasi morfologi. Beberapa teknologi khusus juga dibutuhkan untuk memenuhi persyaratan spesifik inspeksi botol farmasi.

Teknologi pencitraan permukaan lengkung sangat penting untuk inspeksi botol farmasi silindris. Karena label pada botol farmasi silindris memiliki struktur permukaan lengkung, pencitraan langsung dapat menyebabkan deformasi dan distorsi gambar. Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti telah mengembangkan sistem pencitraan kolaboratif multi-kamera. Dengan menggunakan empat kamera industri yang diposisikan berpasangan pada sudut 90°, gambar label dapat diambil dari berbagai sudut pandang. Teknologi penyambungan gambar kemudian digunakan untuk mencapai rekonstruksi permukaan label silindris secara komprehensif.

Teknologi pembelajaran mendalam telah menunjukkan potensi besar dalam deteksi cacat botol farmasi. Sistem yang berbasis pada model deteksi objek canggih seperti YOLO11 dapat secara otomatis mengidentifikasi berbagai cacat pada permukaan botol farmasi, seperti retak, noda, dan deformasi.

Model-model ini secara signifikan meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi melalui peningkatan struktur jaringan, seperti modul C3k2, mekanisme penyesuaian bobot dinamis DWR, dan struktur fusi fitur DRB.

Teknologi deteksi visi tiga dimensi menggunakan kamera industri dan pemindai laser garis untuk memperoleh data secara sinkron, menggabungkan gambar 2D dan informasi awan titik 3D untuk mencapai deteksi cacat yang tepat pada permukaan botol farmasi. Metode ini dapat menangkap fitur morfologi 3D botol, yang sangat efektif untuk mendeteksi cacat 3D seperti penyok dan tonjolan.

3. Aplikasi Khas Inspeksi Visual Botol Farmasi

Deteksi Volume Cairan

Deteksi volume cairan pada dasarnya melibatkan pengukuran ketinggian cairan di dalam botol. Sistem deteksi berbasis visi mesin menentukan ketinggian permukaan cairan dengan menganalisis titik transisi skala abu-abu antara bukaan botol dan permukaan cairan.

Sistem ini menggunakan algoritma morfologi skala abu-abu untuk mensegmentasi dan menganalisis gambar secara real-time. Dengan membuat daerah pengukuran, mencari titik transisi batas, dan mengukur posisi relatif ketinggian zat cair, maka volume zat cair tersebut memenuhi syarat atau tidak.

Penyegelan Tutup Botol dan Deteksi Posisi

Sistem inspeksi visual dapat mendeteksi apakah tutup botol ada, apakah terpasang dengan benar, dan apakah lubang botol rusak. Alat pencocokan grafis digunakan untuk menentukan apakah lubang botol rusak, dan alat linier mengukur perubahan pada tutup botol dan permukaan cairan pada arah sumbu Y untuk menentukan apakah tutup botol terpasang dengan benar.

Jenis deteksi ini biasanya melibatkan pengukuran posisi relatif, sehingga tidak terpengaruh oleh getaran kecil botol di atas sabuk konveyor.

Deteksi Label

Deteksi label mencakup mendeteksi ada atau tidaknya label, apakah posisinya benar, dan apakah isinya jelas dan mudah dibaca. Untuk botol farmasi berbentuk silinder, deteksi label menghadapi tantangan khusus.

Sistem deteksi canggih menggunakan pencitraan multi-kamera dan teknologi penyambungan gambar untuk mendapatkan gambar label yang lengkap, kemudian menggunakan analisis Blob dan teknologi pembelajaran mesin untuk mendeteksi cacat label secara cerdas.

Isi deteksi mencakup berbagai jenis cacat seperti pengotoran label, kerusakan, gerigi, kerutan, dan kemiringan. Inspeksi Nomor Batch dan Tanggal Produksi

Nomor batch dan tanggal produksi pada kemasan obat merupakan informasi penting dan harus terbaca dengan jelas serta akurat. Sistem inspeksi visual menggunakan teknologi OCR (Optical Character Recognition) untuk membaca dan mengidentifikasi setiap digit dalam nomor batch.

Proses pengenalan OCR mencakup langkah-langkah seperti akuisisi gambar, pra-pemrosesan, segmentasi karakter, dan pengenalan. Dengan melatih pengklasifikasi OCR untuk membuat templat, gambar waktu nyata dibandingkan dengan templat untuk menentukan apakah nomor batch dan tanggal produksi dapat diterima.

4. Tantangan Teknis dan Solusi Inovatif

Inspeksi visual botol obat menghadapi beberapa tantangan teknis, dan para peneliti telah mengusulkan solusi inovatif yang sesuai.

Pengambilan gambar label melengkung merupakan tantangan besar. Membuka label botol obat berbentuk silinder menjadi bidang datar mengakibatkan distorsi gambar, sehingga metode tradisional sulit memperoleh informasi lengkap. Sebuah studi mengusulkan solusi berdasarkan perhitungan koordinat spasial: menentukan jangkauan pengamatan setiap kamera berdasarkan posisi relatif spasial dari titik-titik 3D label botol obat dan empat titik fokus kamera, serta mencapai rekonstruksi label silinder dengan presisi tinggi melalui algoritma pemilihan kamera pengamatan yang optimal.

Deteksi cacat target kecil merupakan tantangan lain. Cacat halus seperti retakan dan goresan pada permukaan botol obat seringkali hanya menempati area kecil pada gambar, sehingga sulit dideteksi. Solusi berbasis pembelajaran mendalam meningkatkan struktur jaringan, seperti memperkenalkan fusi fitur multi-skala dan mekanisme perhatian, untuk meningkatkan kemampuan deteksi target kecil.

Pencahayaan yang tidak merata juga memengaruhi hasil deteksi. Sebuah studi mengusulkan metode penyesuaian permukaan adaptif yang secara otomatis memilih fungsi basis permukaan yang sesuai untuk penyesuaian berdasarkan karakteristik kelengkungan berbagai area permukaan botol obat, beradaptasi dengan bentuk permukaan botol obat yang kompleks dan beragam.

5. Tren Perkembangan Teknologi dan Prospek Masa Depan

Teknologi inspeksi visual botol obat berkembang ke arah yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih akurat. Dengan kemajuan teknologi pembelajaran mendalam yang berkelanjutan, metode deteksi berbasis pembelajaran mendalam secara bertahap akan menggantikan algoritma pengolahan gambar tradisional, mencapai akurasi deteksi dan adaptabilitas yang lebih tinggi.

Penerapan teknologi visi 3D juga akan meluas. Visi 3D dapat memberikan informasi permukaan yang lebih kaya dan memiliki keunggulan signifikan dalam mendeteksi botol obat berbentuk kompleks dan cacat 3D. Di masa depan, sistem inspeksi visual 3D akan lebih banyak digunakan di industri farmasi.

Integrasi sistem akan terus meningkat. Sistem inspeksi visual di masa depan akan mencapai integrasi yang lebih tinggi, dan interaksi data dengan sistem lain di lini produksi akan lebih erat, membentuk sistem kontrol kualitas manufaktur cerdas yang lengkap.

Kecepatan deteksi juga akan terus meningkat. Dengan peningkatan kinerja perangkat keras dan optimalisasi algoritma, kecepatan pemrosesan sistem inspeksi visual akan terus meningkat, memenuhi kebutuhan inspeksi waktu nyata dari lini produksi berkecepatan tinggi.

Dengan dipromosikan dan diperdalamnya GMP di Tiongkok, peningkatan berkelanjutan dalam otomatisasi dan skala produksi, serta semakin meningkatnya penekanan pada masalah kualitas oleh pengguna, teknologi visi mesin akan lebih luas diterapkan dan dikembangkan dalam produksi farmasi.

Kemajuan sistem inspeksi visual tidak hanya meningkatkan tingkat kontrol kualitas kemasan farmasi, tetapi juga memungkinkan perusahaan farmasi untuk mencapai efisiensi produksi yang lebih tinggi dan biaya produksi yang lebih rendah. Di masa depan, dengan integrasi teknologi baru seperti kecerdasan buatan dan Internet of Things, inspeksi visual botol farmasi akan terus berkembang ke arah yang lebih cerdas dan presisi.