Die Zeichenkontrolle ist die letzte Inspektion, bevor die Produkte verpackt werden. (Quelle: Jiangrun)
Den strengen Compliance-Vorschriften genügen
Dynamische OCR-Inspektion für mehr Produktqualität
Verpackungen mit medizinischen Produkten müssen aufgrund strenger Compliance-Vorschriften korrekt gekennzeichnet sein, bevor sie an Kunden ausgeliefert werden. Mit einer Bildverarbeitungslösung können die auf den Kartons aufgedruckten Zeichencodes per OCR automatisiert gelesen und geprüft werden. Herzstück der Anwendung bildet eine Machine-Vision-Standardsoftware.
Produktionsprozesse in der pharmazeutischen Industrie unterliegen besonders strengen gesetzlichen Vorgaben. Nach den Richtlinien der Good Manufacturing Practice (GMP) müssen Produkte durchgängig nach hohen Qualitätsstandards hergestellt werden. Entsprechend stellen die Vorgaben hohe Anforderungen an die Dokumentation von Abläufen und die Prüfung von Waren. Regelmäßige Kontrollen sollen maximale Sicherheit und die Wirksamkeit der Produkte gewährleisten.
Anzeige
Unzureichende Kontrollen führen zu Reklamationen
Auch die weltweit tätige Gesundheits- und Lebensmittelgruppe H&H Group ist direkt von der GMP betroffen: Um die Vorschriften verlässlich einzuhalten, muss der Hersteller die Verpackungen seiner medizinischen und kosmetischen Produkte korrekt kennzeichnen. Zu diesem Zweck werden verschiedene Informationen wie Chargennummer, Herstellungs- und Haltbarkeitsdatum auf die Kartons aufgedruckt. Dabei müssen die Zeichenkombinationen richtig und vollständig sein. Nur so lassen sich die Produkte korrekt zuordnen und die Qualitätsanforderungen im Hinblick auf die Kennzeichnung konsequent erfüllen. Daher ist es unerlässlich, die Zeichencodes genau zu prüfen, bevor die Kartons das Werk verlassen und an die Kunden ausgeliefert werden.
Bisher wurde dieser Prüfprozess ausschließlich manuell durchgeführt, was sich als sehr kosten- und zeitintensiv erwies. Aufgrund der hohen Packungszahlen und der schnellen Taktzeit konnte die Inspektion häufig nur stichprobenartig erfolgen. In einigen Fällen führte das dazu, dass falsch gekennzeichnete Produkte an Großhändler und weitere Kunden ausgeliefert wurden. In der Folge häuften sich Reklamationen und Beanstandungen, was finanzielle Einbußen, Kundenverluste und schwere Imageschäden nach sich zog.
Die Visualisierung der Ergebniskontrolle der Zeichencodes erfolgt an der Anlage. (Quelle: Jiangrun)
Visuelle Inspektion automatisiert
Um die Qualität der Produktkennzeichnung zu verbessern, musste der Inspektionsprozess effizienter gestaltet werden. Daher beauftragten die Verantwortlichen der H&H Group Shenzhen Jiangrun Xuneng Technology mit der Entwicklung einer geeigneten Lösung. Das Unternehmen ist auf 2D- und KI-Software-Frameworks spezialisiert und fokussiert sich vor allem auf 2D- und 3D-Vision-Lösungen, darunter Lokalisierung, Identifikation und Vermessung von Objekten. Dabei bedient der Anbieter ein breites Spektrum an Branchen, etwa Lebensmittel, Medizin, Chemie, Verpackung, Automotive und Schienenverkehr.
Shenzhen Jiangrun Xuneng Technology entwickelte eine Machine-Vision-Plattform, die die Sichtprüfung von Produkt-Kennzeichnungen auf Verpackungen vollständig automatisiert. Die Buchstaben-Zahlen-Kombinationen werden mithilfe moderner OCR-Technologien (Optical Character Recognition) ausgelesen und geprüft. „Der vorliegende Anwendungsfall stellte uns vor große Herausforderungen. Die auf den Kartons gedruckten Zeichen sind in der Regel verschlüsselt, wobei unterschiedliche Code-Typen und -Größen kombiniert werden. Außerdem befinden sich die Zeichen oft nicht exakt an der vorgesehenen Stelle, sondern sind versetzt. Zusätzlich werden Buchstaben und Zahlen häufig fehlerhaft, unklar oder verschwommen auf die Verpackung gedruckt, was die eindeutige Erkennung der Codes erschwert“, erklärt King Wang, Technical Application Engineer bei Jiangrun.
Identifikation und Lokalisierung von Zeichen
Eine weitere Herausforderung ist die hohe Taktzeit im Prüfablauf. Die Zeichen müssen mit hoher Geschwindigkeit ausgelesen und geprüft werden, um maximalen Durchsatz zu erreichen. Dafür ist eine umfassende Vorverarbeitung durch die OCR-Algorithmen notwendig. Nur so lässt sich der jeweilige Zielbereich zuverlässig finden und auch bei unterschiedlichen Zeichenarten und -größen eine möglichst hohe Erkennungsgenauigkeit sicherstellen.
Mit der Machine-Vision-Plattform von Jiangrun lassen sich diese komplexen Anforderungen präzise umsetzen. Zum Einsatz kommt hierbei die Machine-Vision-Standardsoftware MVTec Halcon, welches die Basis der Lösung bildet. Die Algorithmen dienen der Vor- und Nachverarbeitung der Bilder sowie der präzisen Identifikation und Lokalisierung der Zeichen. Zunächst muss die Software den Zeichenhintergrund im Bild exakt erkennen und eine horizontale Referenzlinie finden, um die genaue Position der Zeichen zu bestimmen. In diesem Zuge wird eine Region of Interest (ROI) definiert, innerhalb derer die Ziffern und Buchstaben wie beispielsweise ein Verfallsdatum oder eine Chargenbezeichnung erkannt, gelesen und geprüft werden. Durch den Vergleich mit Referenzzeichen lassen sich Fehler in der Kennzeichnung zuverlässig detektieren.
Dynamische OCR mit hoher Stabilität
„Dank der Machine-Vision-Standardsoftware konnten wir die Projektlaufzeit deutlich verkürzen und die Umsetzungseffizienz steigern. Außerdem können wir dynamische OCR mit hoher Stabilität und Verarbeitungsgeschwindigkeit realisieren. Neue Produkttypen, Kennzeichnungen oder Schriftarten lassen sich flexibel in die Anwendung integrieren. Auf diese Weise können wir die OCR-Inspektion optimieren, eine Vielzahl von verschiedenen Zeichenspezifikationen abdecken und auch gute Ergebnisse bei Darstellungsfehlern oder falsch positionierten Zeichen erzielen“, freut sich King Wang. Auch der Endkunde profitiert von der mit der Lösung realisierten Machine-Vision-Plattform. Die H&H Group kann den gesamten Prüfprozess automatisieren und Mitarbeitende von monotoner manueller Arbeit entlasten. Das erhöht die Effizienz der Prüfabläufe und hält die Qualität der Produktkennzeichnungen dauerhaft auf einem konstant hohen Niveau. Dadurch sinkt die Zahl der Reklamationen auf ein Minimum, und das Markenimage wird deutlich gestärkt. (hw)