连续冷干燥产品的自动化颗粒检查使用计算机视觉
Quentin Herve1, Nusret Ipek2, Jan Verwaeren2
1Laboratory of Pharmaceutical Process Analytical Technology, Department of Pharmaceutical Analysis, Ghent University, 9000 Gent, Belgium.
International journal of pharmaceutics
|August 24, 2024
概括
使用计算机视觉的人工智能 (AI) 可以自动视觉检查冷干燥药品. 像YOLOv7这样的物体检测模型在检测瓶子中的颗粒方面显著优于人类检查.
科学领域:
- 制药制造业 制药制造业 制药制造业
- 生物技术是生物技术.
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 制药行业的连续制造正在推进.
- 连续冷干燥对批量方法具有优势,包括增强视觉检查潜力.
- 冰干燥产品的手动视觉检查是劳动密集型的,容易出现缺点.
研究的目的:
- 使用人工智能开发一种自动化视觉检查方法,用于冷干燥生物制药.
- 将人工智能驱动的检查与人类视觉检查的性能进行比较.
主要方法:
- 手动诱导的颗粒 (50μm到1mm) 添加到连续冷干燥的制药样品中.
- 使用自定义的成像设置来捕获样品的高分辨率图像.
- 在图像数据集上训练了包括YOLOv7在内的多个物体检测模型.
主要成果:
- YOLOv7模型实现了88.9%的粒子检测精度和81.2%的召回率.
- 与人类检查相比,人工智能模型表现出优越的定量和质量性能.
- 对于YOLOv7模型的推断时间不到每瓶1秒.
结论:
- 人工智能驱动的计算机视觉,特别是YOLOv7,提供了一个高效和高效的自动化解决方案,用于在连续冷干燥中进行视觉质量评估.
- 这项技术可以显著提高可靠性,并减少与检查冷干燥制药产品有关的劳动力.
