Quand l’inspection qualité booste la production

Systèmes d’inspection par rayons X, tests d’intégrité non destructifs, IA pour inspecter les défauts d’aspect : les acteurs de la cosmétiques et de l’industrie pharmaceutique disposent d’une palette d’outils performants pour le contrôle de leur production.

Les rayons X peuvent détecter les corps étrangers et contaminants dans des contenants ou lors du convoyage de produits en vrac, tout en effectuant certains contrôles complémentaires comme celui du niveau de remplissage lorsqu’il s’agit d’inspecter des contenants ou du comptage dans le cas de produits non emballés.

À titre d’exemple, le scanner RX Dymond 120 Bulk, développé par Dylog, promet une détection rapide, précise et sécurisée des contaminants en traitant jusqu’à 20 tonnes de produit par heure. La nouvelle gamme X3 de Mettler Toledoa été spécialement conçue pour les produits en vrac non emballés en flux libre sur des convoyeurs comme des comprimés, des pilules ou des petits sachets. En traitant deux spectres d’énergie simultanément, le modèle X53 peut même faire la distinction entre des matériaux présentant des densités similaires, tels que le plastique dense et le produit, et détecter des contaminants à faible densité pouvant ne pas être vus par les systèmes à simple énergie.

Inspection des fuites
L’industrie pharmaceutique se doit également de contrôler l’intégrité de la fermeture de contenants de produits liquides (CCI pour Container Closure Integrity). Si l’inspection visuelle «n’est pas considérée comme une méthode d’essai d’intégrité acceptable» par l’Annexe 1 des BPF (Bonnes pratiques de fabrication), d’autres techniques non destructives existent : des tests spécifiques appelés CCIT (pour Container Closure Integrity testing).

Avec la méthode de mise à vide (Vacuum Decay Leak Test), chaque contenant rempli est placé dans une chambre adaptée. L’air y est évacué pendant un temps donné : une montée en pression à l’intérieur de la chambre indique une fuite du contenant. La méthode HVLD (pour High-Voltage Leak Detection) repose sur l’application d’une haute tension avant de mesurer la conductivité électrique : lorsqu’un flacon est défectueux, le courant qui circule est généralement plus important. L’analyse de l’espace de tête (Headspace analysis ou HSA) est, pour sa part, indiquée pour les produits lyophilisés et les liquides sensibles conditionnés sous vide ou sous atmosphère d’azote. En utilisant l’absorption laser dans l’espace non rempli, la HSA peut détecter des niveaux élevés de pression d’oxygène ou de vapeur d’eau, identifiant ainsi les fuites.

La série AIM9 de Syntegonbénéficie ainsi de modules de détection des fuites HVLD ou HSA. «Nous proposons des systèmes d’inspection en ligne pour les machines de remplissage. Notamment, des caméras permettent, au préalable, d’observer la qualité du sommet des flacons pour vérifier qu’il n’y a pas de fêlures ou la forme des flacons, par exemple. Le fond des contenants est également inspecté pour s’assurer de l’absence de particules. Des caméras sont ensuite présentes à chaque étape du process de remplissage, jusqu’au contrôle de l’étiquetage. Syntegon conçoit par ailleurs des équipements d’inspection visuelle dédiés, manuels, semi-automatisés ou entièrement automatisés avec CCIT», précise Gaël Terrien, responsable des ventes France pour les produits pharmaceutiques liquides.

Lors du salon Achema 2024, Syntegon a présenté la machine AIM5, une solution compacte pouvant traiter jusqu’à 400 contenants par minute, qui combine l’inspection visuelle et la détection des fuites, éliminant ainsi le besoin de plateformes séparées. S’appuyant sur ce concept, la nouvelle plateforme AIM9 va plus loin en intégrant des tests d’étanchéité, tels que l’analyse de l’oxygène et la détection des microfuites à haute tension, tout en augmentant le rendement à 600 contenants par minute.

L’IA : une inspection efficace
Quid de l’intelligence artificielle ? Intégrés dans les machines d’inspection, comme celles de Syntegon, les algorithmes d’IA permettent notamment de réduire le nombre de faux rebuts. «Il y a un certain nombre de flacons qui peuvent être écartés par précaution. Or certains sont acceptables. Les articles lyophilisés dont l’apparence varie ou des liquides visqueux contenant des bulles difficiles à inspecter sont particulièrement concernés», relève Gaël Terrien.

Les technologies de vision sont plurielles. «La vision 2D permet la lecture de codes et la vérification d’étiquettes, car elle offre rapidité, précision et intégration simple. La vision 3D ajoute la mesure volumétrique et la profondeur, ce qui la rend indispensable pour contrôler des emballages sophistiqués ou vérifier le remplissage, bien qu’elle soit plus coûteuse et complexe à intégrer, explique-t-on chez Cognex, fabricant de systèmes de vision industrielle. Les capteurs de vision sont compacts et économiques pour des tâches simples comme la détection de présence, mais leurs fonctionnalités limitées ne conviennent pas aux inspections avancées. Enfin, l’IA, via des technologies comme Edge Learning et Deep Learning, permet de détecter des défauts subtils ou imprévisibles sans programmation complexe, ce qui est particulièrement utile pour les cosmétiques où l’aspect visuel est critique et pour le pharmaceutique où la fiabilité est essentielle, même si elle nécessite des images d’apprentissage et reste moins adaptée aux mesures dimensionnelles».
Cognex, qui a lancé l’In-Sight D900, premier système de vision avec IA embarquée selon le fabricant, a également rendu l’IA avancée accessible dans un format intuitif avec sa caméra In-Sight 2800. Plus récemment, l’entreprise a dévoilé l’In-Sight L38, un système d’inspection 3D alimenté par IA doté d’optiques particulièrement puissantes. Ses lecteurs de codes-barres DataMan 290 et 390 intègrent également des fonctions intelligentes de positionnement, de décodage et de lecture. «Ces innovations répondent aux besoins croissants en matière de détection de défauts, de vitesse, de précision et de simplicité d’intégration», souligne-t-on chez Cognex.
En matière d’inspection visuelle, trois grandes approches sont à distinguer selon Scortex (groupe Trigo). Les systèmes s’appuyant sur des règles fonctionnent pour des pièces simples et répétitives mais sont limités dès que la variabilité des produits augmente (formulations cosmétiques légèrement différentes, matériaux brillants, packagings complexes, etc.). L’apprentissage supervisé nécessite, pour sa part, une collecte importante de pièces défectueuses. «Or, dans les secteurs cosmétique et pharmaceutique, certains défauts sont rares, difficiles à collecter, et certaines références de fioles ou blisters ne produisent que quelques non-conformités par lot. La construction d’une base fiable peut prendre des mois», prévient Scortex. L’inspection par IA non supervisée basée sur l’apprentissage des pièces conformes est l’approche adoptée par l’entreprise. «L’IA apprend ce qui est conforme à partir de quelques dizaines d’exemples, puis détecte toute anomalie, même celles qui n’ont jamais été vues auparavant. C’est une réponse directe aux enjeux des industries cosmétiques et pharmaceutiques : variabilité élevée, pièces brillantes, packagings complexes, tolérances fines et défauts rares, explique Hugues Poiget, pdg de Scortex. Avec Spark Multi View – une architecture multi-caméras à quatre angles qui permet de capturer des zones qu’une caméra unique ne voit pas – nous offrons un système optimisé». Pour les décorations ultrafines de ses emballages cosmétiques, la société Toly a, par exemple, automatisé l’inspection sur deux de ses lignes de production avec la plateforme Spark. Résultat : une détection instantanée des défauts, des arrêts de ligne anticipés et un taux de rebut qui a chuté sous 1%.
Le système AI-GO d’Antares Vision Groupet Oròbix, sa filiale, identifie également les anomalies complexes. «Cette approche innovante réduit considérablement les faux rebuts et augmente de manière mesurable la qualité des processus de production. En fait, AI-GO a été développée pour satisfaire la demande grandissante de rendre les processus de vérification plus rapides, plus exacts et plus adaptables», indique un communiqué. «L’IA appliquée à l’inspection visuelle représente un tournant pour l’industrie manufacturière, précise Pietro Rota, pdg d’Oròbix. Avec des solutions comme AI-GO, nous apportons aux processus de production une intelligence capable de comprendre les données réelles et de s’adapter de manière dynamique à la variabilité fréquemment observée dans la production».
Grâce à des algorithmes propriétaires développés en interne, les systèmes de SEA Vision inspectent 100% de la production à grande vitesse, «avec précision et de manière entièrement automatisée, tout en offrant une flexibilité exceptionnelle pour relever des défis tels que les mises à jour réglementaires et l’évolution des exigences en matière d’inspection». Le fournisseur de systèmes de vision répond également à une attente forte des industriels : la réduction des erreurs humaines qui peuvent entraîner des temps d’arrêt coûteux ou du gaspillage de produits.
«L’IA transforme l’inspection visuelle en un processus dynamique qui offre de nombreux avantages allant au-delà du simple contrôle des produits. En apprenant à partir des données historiques, l’IA détecte même les défauts les plus rares, réduit les temps d’arrêt et les erreurs humaines, prévenant ainsi les problèmes avant qu’ils ne surviennent», affirme-t-on au sein de l’entreprise.