VERPACKEN & KENNZEICHNEN
OCR-System für Kennzeichnungskontrolle
Vision-Inspektion für GMP-Verpackungen
MVTec Software GmbH
Produktionsprozesse in der pharmazeutischen Industrie unterliegen strengen gesetzlichen Vorgaben. Nach den Richtlinien der Good Manufacturing Practice (GMP) ist eine durchgängige Herstellung nach hohen Qualitätsstandards erforderlich, einschließlich Dokumentation von Abläufen und Warenprüfung. Für die weltweit tätige Gesundheits- und Lebensmittelgruppe H&H Group steht dabei die korrekte Kennzeichnung von Verpackungen medizinischer und kosmetischer Produkte im Fokus: Auf Kartons werden unter anderem Chargennummer, Herstellungs- und Haltbarkeitsdatum aufgedruckt. Die Zeichenkombinationen müssen richtig und vollständig sein, damit Produkte eindeutig zugeordnet und Kennzeichnungsanforderungen konsequent erfüllt werden.
Bei H&H Group erfolgte die Prüfung der Codes bisher ausschließlich manuell. Aufgrund hoher Packungszahlen und schneller Taktzeit wurde die Inspektion häufig nur stichprobenartig durchgeführt. In der Folge gelangten vereinzelt falsch gekennzeichnete Produkte zu Großhändlern und weiteren Kunden; Reklamationen und Beanstandungen nahmen zu und führten zu finanziellen Einbußen, Kundenverlusten und Imageschäden. Zur Effizienzsteigerung beauftragte H&H Group Shenzhen Jiangrun Xuneng Technology mit der Entwicklung einer Lösung. Der Anbieter ist auf 2D- und KI-Software-Frameworks spezialisiert und setzt 2D- und 3D-Vision-Lösungen für Lokalisierung, Identifikation und Vermessung von Objekten um, unter anderem für Pharma, Lebensmittel, Chemie, Verpackung, Automotive und Schienenverkehr.
Shenzhen Jiangrun Xuneng Technology entwickelte eine Machine-Vision-Plattform, die die Sichtprüfung von Produktkennzeichnungen auf Verpackungen automatisiert. Die Buchstaben-Zahlen-Kombinationen werden mit Optical Character Recognition (OCR) 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. Hinzu kommt die hohe Taktzeit: Um den Durchsatz zu halten, sind schnelle Auslese- und Prüfprozesse sowie eine Vorverarbeitung der Bilder erforderlich, damit der Zielbereich zuverlässig gefunden und bei variierenden Zeichenarten und -größen eine hohe Erkennungsgenauigkeit erreicht wird.
Kern der Plattform ist das Machine-Vision-Standardsoftwareprodukt MVTec Halcon. Dessen Algorithmen übernehmen die Vor- und Nachverarbeitung der Bilder sowie Identifikation und Lokalisierung der Zeichen. Dazu erkennt die Software den Zeichenhintergrund und ermittelt eine horizontale Referenzlinie zur Positionsbestimmung. Anschließend definiert sie eine Region of Interest (ROI), in der Ziffern und Buchstaben, etwa Verfallsdatum oder Chargenbezeichnung, erkannt, gelesen und geprüft werden. Durch den Abgleich mit Referenzzeichen werden Kennzeichnungsfehler detektiert. „Dank dem Softwareprodukt konnten wir die Projektlaufzeit deutlich verkürzen, die Kosten für Entwicklung, Betrieb und Wartung unserer Machine-Vision-Plattform senken und die Umsetzungseffizienz spürbar steigern. Außerdem können wir dynamische OCR mit hoher Stabilität und Verarbeitungsgeschwindigkeit realisieren. Neue Produkttypen, Kennzeichnungen oder Schriftarten lassen sich flexibel in die Anwendung integrieren“, sagt King Wang. Nach Angaben der Beteiligten entlastet die Automatisierung bei H&H Group von manuellen Prüftätigkeiten, stabilisiert die Kennzeichnungsqualität und reduziert Reklamationen. Auf Basis der Zusammenarbeit plant Jiangrun weitere Bildverarbeitungsanwendungen mit dem Softwareprodukt umzusetzen.
