Control de calidad en la producción farmacéutica con visión artificial
Las tecnologías avanzadas, las cámaras 2D, 3D y la inteligencia artificial están revolucionando la manera de realizar inspecciones dentro de la industria farmacéutica. El control de calidad dentro de la producción farmacéutica tiene un papel crucial para garantizar seguridad y efectividad en los medicamentos dirigidos a los pacientes. La visión artificial permite de manera fácil la detección de defectos en comprimidos, envases y etiquetas, ya que es esencial para cumplir las normativas de seguridad establecidas y conseguir la confianza de los consumidores, al igual que la integridad de las marcas.
La importancia del control de calidad en la industria farmacéutica
Dentro de la industria farmacéutica el control de calidad debe de ser riguroso y minucioso, ya que cualquier defecto pequeño produce grandes consecuencias desde la contaminación cruzada hasta errores en el etiquetado, las cuales incidirán sobre la administración del medicamento.
La producción de los mismos es un proceso complejo ya que requiere de una cadena de etapas críticas, desde la fabricación de los principios activos hasta el envase y etiquetado final. Cada etapa tiene que cumplir estrictamente las normas establecidas para ofrecer al consumidor productos eficaces y seguros.
Cómo la visión artificial mejora la inspección de medicamentos
Estas nuevas tecnologías permiten inspeccionar un alto número de comprimidos, envases y etiquetas por minuto, siendo más rápidas y precisas que los métodos tradicionales. La visión artificial combinada con cámaras 3D y algoritmos de IA ofrece una solución innovadora en el control de calidad.
Camaras 3D: Inspección detallada de los comprimidos
Cada comprimido debe cumplir con las especificaciones de su tamaño, forma y color. Las cámaras 3D ofrecen una visión detallada que permite detectar defectos difíciles de ver a simple vista, como deformaciones o grietas. También pueden identificar variaciones en tamaño y volumen, evitando problemas de dosificación, como la sobredosificación o subdosificación.
IA para el análisis y detección de defectos
La inteligencia artificial procesa los datos generados en las cámaras 3D. Sus algoritmos analizan miles de imágenes por segundo y comparan comprimidos o envases con modelos predefinidos. Su análisis detecta defectos minúsculos que no podrían ser vistos por un inspector humano. La IA también puede adaptarse a nuevas variaciones en el proceso de fabricación, ajustándose autónomamente a cambios como variaciones en el color de un lote sin intervención manual.
Control de calidad en envases y etiquetas
El control de calidad se extiende a los envases y etiquetas. Los envases deben llevar un sellado correcto para evitar la contaminación del producto, las etiquetas deben de ser legibles y tener la información requerida como son los ingredientes activos, fechas de caducidad y advertencias.
Las cámaras 3D inspeccionan los envases, su sellado intacto y la posible existencia de fugas. La IA analiza imágenes de envases para localizar deformaciones, fallos de sellado o manchas que pueden condicionar la presentación del producto.
La visión artificial inspecciona la impresión y colocación de las etiquetas. Sus cámaras pueden comprobar si el texto es legible, sin errores tipográficos y la información ofrecida, También aseguran una correcta colocación y alineación de las etiquetas para evitar problemas de visualización o confusión.
Ventajas de la visión artificial en el control de calidad farmacéutico
La inspección continua en tiempo real es una de las ventajas de este nuevo método, da resultados como la mejora de eficiencia y reducción de productos defectuosos en el mercado. Además, al tener un control de calidad automático se minimiza la intervención humana, reducción de errores y más fiabilidad en resultados.
La velocidad es otro beneficio, los métodos manuales requieren más tiempo, en cambio la visión artificial puede inspeccionar una gran cantidad de medicamentos por segundo, agilizando la producción y reduciendo los costos operativos.
