{"id":46707,"date":"2026-01-14T14:26:58","date_gmt":"2026-01-14T13:26:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/?p=46707"},"modified":"2026-01-19T14:29:11","modified_gmt":"2026-01-19T13:29:11","slug":"quand-linspection-qualite-booste-la-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/en\/quand-linspection-qualite-booste-la-production\/","title":{"rendered":"Quand l\u2019inspection qualit\u00e9 booste la production"},"content":{"rendered":"

Syst\u00e8mes d\u2019inspection par rayons X, tests d\u2019int\u00e9grit\u00e9 non destructifs, IA pour inspecter les d\u00e9fauts d\u2019aspect : les acteurs de la cosm\u00e9tiques et de l\u2019industrie pharmaceutique disposent d\u2019une palette d\u2019outils performants pour le contr\u00f4le de leur production.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les rayons X peuvent d\u00e9tecter les corps \u00e9trangers et contaminants dans des contenants ou lors du convoyage de produits en vrac, tout en effectuant certains contr\u00f4les compl\u00e9mentaires comme celui du niveau de remplissage lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019inspecter des contenants ou du comptage dans le cas de produits non emball\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 titre d\u2019exemple, le scanner RX Dymond 120 Bulk, d\u00e9velopp\u00e9 par Dylog, promet une d\u00e9tection rapide, pr\u00e9cise et s\u00e9curis\u00e9e des contaminants en traitant jusqu\u2019\u00e0 20 tonnes de produit par heure. La nouvelle gamme X3 de Mettler Toledoa \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour les produits en vrac non emball\u00e9s en flux libre sur des convoyeurs comme des comprim\u00e9s, des pilules ou des petits sachets. En traitant deux spectres d\u2019\u00e9nergie simultan\u00e9ment, le mod\u00e8le X53 peut m\u00eame faire la distinction entre des mat\u00e9riaux pr\u00e9sentant des densit\u00e9s similaires, tels que le plastique dense et le produit, et d\u00e9tecter des contaminants \u00e0 faible densit\u00e9 pouvant ne pas \u00eatre vus par les syst\u00e8mes \u00e0 simple \u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n

Inspection des fuites<\/strong>
L\u2019industrie pharmaceutique se doit \u00e9galement de contr\u00f4ler l\u2019int\u00e9grit\u00e9 de la fermeture de contenants de produits liquides (CCI pour Container Closure Integrity). Si l\u2019inspection visuelle \u00abn\u2019est pas consid\u00e9r\u00e9e comme une m\u00e9thode d\u2019essai d\u2019int\u00e9grit\u00e9 acceptable\u00bb par l\u2019Annexe 1 des BPF (Bonnes pratiques de fabrication), d\u2019autres techniques non destructives existent : des tests sp\u00e9cifiques appel\u00e9s CCIT (pour Container Closure Integrity testing).<\/p>\n\n\n\n

Avec la m\u00e9thode de mise \u00e0 vide (Vacuum Decay Leak Test), chaque contenant rempli est plac\u00e9 dans une chambre adapt\u00e9e. L\u2019air y est \u00e9vacu\u00e9 pendant un temps donn\u00e9 : une mont\u00e9e en pression \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur de la chambre indique une fuite du contenant. La m\u00e9thode HVLD (pour High-Voltage Leak Detection) repose sur l\u2019application d\u2019une haute tension avant de mesurer la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique : lorsqu\u2019un flacon est d\u00e9fectueux, le courant qui circule est g\u00e9n\u00e9ralement plus important. L\u2019analyse de l\u2019espace de t\u00eate (Headspace analysis ou HSA) est, pour sa part, indiqu\u00e9e pour les produits lyophilis\u00e9s et les liquides sensibles conditionn\u00e9s sous vide ou sous atmosph\u00e8re d\u2019azote. En utilisant l\u2019absorption laser dans l\u2019espace non rempli, la HSA peut d\u00e9tecter des niveaux \u00e9lev\u00e9s de pression d\u2019oxyg\u00e8ne ou de vapeur d\u2019eau, identifiant ainsi les fuites.<\/p>\n\n\n\n

La s\u00e9rie AIM9 de Syntegonb\u00e9n\u00e9ficie ainsi de modules de d\u00e9tection des fuites HVLD ou HSA. \u00abNous proposons des syst\u00e8mes d\u2019inspection en ligne pour les machines de remplissage. Notamment, des cam\u00e9ras permettent, au pr\u00e9alable, d\u2019observer la qualit\u00e9 du sommet des flacons pour v\u00e9rifier qu\u2019il n\u2019y a pas de f\u00ealures ou la forme des flacons, par exemple. Le fond des contenants est \u00e9galement inspect\u00e9 pour s\u2019assurer de l\u2019absence de particules. Des cam\u00e9ras sont ensuite pr\u00e9sentes \u00e0 chaque \u00e9tape du process de remplissage, jusqu\u2019au contr\u00f4le de l\u2019\u00e9tiquetage. Syntegon con\u00e7oit par ailleurs des \u00e9quipements d\u2019inspection visuelle d\u00e9di\u00e9s, manuels, semi-automatis\u00e9s ou enti\u00e8rement automatis\u00e9s avec CCIT\u00bb, pr\u00e9cise Ga\u00ebl Terrien, responsable des ventes France pour les produits pharmaceutiques liquides.<\/p>\n\n\n\n

Lors du salon Achema 2024, Syntegon a pr\u00e9sent\u00e9 la machine AIM5, une solution compacte pouvant traiter jusqu\u2019\u00e0 400 contenants par minute, qui combine l\u2019inspection visuelle et la d\u00e9tection des fuites, \u00e9liminant ainsi le besoin de plateformes s\u00e9par\u00e9es. S\u2019appuyant sur ce concept, la nouvelle plateforme AIM9 va plus loin en int\u00e9grant des tests d\u2019\u00e9tanch\u00e9it\u00e9, tels que l\u2019analyse de l\u2019oxyg\u00e8ne et la d\u00e9tection des microfuites \u00e0 haute tension, tout en augmentant le rendement \u00e0 600 contenants par minute.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA : une inspection efficace<\/strong>
Quid de l\u2019intelligence artificielle ? Int\u00e9gr\u00e9s dans les machines d\u2019inspection, comme celles de Syntegon, les algorithmes d\u2019IA permettent notamment de r\u00e9duire le nombre de faux rebuts. \u00abIl y a un certain nombre de flacons qui peuvent \u00eatre \u00e9cart\u00e9s par pr\u00e9caution. Or certains sont acceptables. Les articles lyophilis\u00e9s dont l\u2019apparence varie ou des liquides visqueux contenant des bulles difficiles \u00e0 inspecter sont particuli\u00e8rement concern\u00e9s\u00bb, rel\u00e8ve Ga\u00ebl Terrien.<\/p>\n\n\n\n

Les technologies de vision sont plurielles. \u00abLa vision 2D permet la lecture de codes et la v\u00e9rification d\u2019\u00e9tiquettes, car elle offre rapidit\u00e9, pr\u00e9cision et int\u00e9gration simple. La vision 3D ajoute la mesure volum\u00e9trique et la profondeur, ce qui la rend indispensable pour contr\u00f4ler des emballages sophistiqu\u00e9s ou v\u00e9rifier le remplissage, bien qu\u2019elle soit plus co\u00fbteuse et complexe \u00e0 int\u00e9grer, explique-t-on chez Cognex, fabricant de syst\u00e8mes de vision industrielle. Les capteurs de vision sont compacts et \u00e9conomiques pour des t\u00e2ches simples comme la d\u00e9tection de pr\u00e9sence, mais leurs fonctionnalit\u00e9s limit\u00e9es ne conviennent pas aux inspections avanc\u00e9es. Enfin, l\u2019IA, via des technologies comme Edge Learning et Deep Learning, permet de d\u00e9tecter des d\u00e9fauts subtils ou impr\u00e9visibles sans programmation complexe, ce qui est particuli\u00e8rement utile pour les cosm\u00e9tiques o\u00f9 l\u2019aspect visuel est critique et pour le pharmaceutique o\u00f9 la fiabilit\u00e9 est essentielle, m\u00eame si elle n\u00e9cessite des images d\u2019apprentissage et reste moins adapt\u00e9e aux mesures dimensionnelles\u00bb.
Cognex, qui a lanc\u00e9 l\u2019In-Sight D900, premier syst\u00e8me de vision avec IA embarqu\u00e9e selon le fabricant, a \u00e9galement rendu l\u2019IA avanc\u00e9e accessible dans un format intuitif avec sa cam\u00e9ra In-Sight 2800. Plus r\u00e9cemment, l\u2019entreprise a d\u00e9voil\u00e9 l\u2019In-Sight L38, un syst\u00e8me d\u2019inspection 3D aliment\u00e9 par IA dot\u00e9 d\u2019optiques particuli\u00e8rement puissantes. Ses lecteurs de codes-barres DataMan 290 et 390 int\u00e8grent \u00e9galement des fonctions intelligentes de positionnement, de d\u00e9codage et de lecture. \u00abCes innovations r\u00e9pondent aux besoins croissants en mati\u00e8re de d\u00e9tection de d\u00e9fauts, de vitesse, de pr\u00e9cision et de simplicit\u00e9 d\u2019int\u00e9gration\u00bb, souligne-t-on chez Cognex.
En mati\u00e8re d\u2019inspection visuelle, trois grandes approches sont \u00e0 distinguer selon Scortex (groupe Trigo). Les syst\u00e8mes s\u2019appuyant sur des r\u00e8gles fonctionnent pour des pi\u00e8ces simples et r\u00e9p\u00e9titives mais sont limit\u00e9s d\u00e8s que la variabilit\u00e9 des produits augmente (formulations cosm\u00e9tiques l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rentes, mat\u00e9riaux brillants, packagings complexes, etc.). L\u2019apprentissage supervis\u00e9 n\u00e9cessite, pour sa part, une collecte importante de pi\u00e8ces d\u00e9fectueuses. \u00abOr, dans les secteurs cosm\u00e9tique et pharmaceutique, certains d\u00e9fauts sont rares, difficiles \u00e0 collecter, et certaines r\u00e9f\u00e9rences de fioles ou blisters ne produisent que quelques non-conformit\u00e9s par lot. La construction d\u2019une base fiable peut prendre des mois\u00bb, pr\u00e9vient Scortex. L\u2019inspection par IA non supervis\u00e9e bas\u00e9e sur l\u2019apprentissage des pi\u00e8ces conformes est l\u2019approche adopt\u00e9e par l\u2019entreprise. \u00abL\u2019IA apprend ce qui est conforme \u00e0 partir de quelques dizaines d\u2019exemples, puis d\u00e9tecte toute anomalie, m\u00eame celles qui n\u2019ont jamais \u00e9t\u00e9 vues auparavant. C\u2019est une r\u00e9ponse directe aux enjeux des industries cosm\u00e9tiques et pharmaceutiques : variabilit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e, pi\u00e8ces brillantes, packagings complexes, tol\u00e9rances fines et d\u00e9fauts rares, explique Hugues Poiget, pdg de Scortex. Avec Spark Multi View \u2013 une architecture multi-cam\u00e9ras \u00e0 quatre angles qui permet de capturer des zones qu\u2019une cam\u00e9ra unique ne voit pas \u2013 nous offrons un syst\u00e8me optimis\u00e9\u00bb. Pour les d\u00e9corations ultrafines de ses emballages cosm\u00e9tiques, la soci\u00e9t\u00e9 Toly a, par exemple, automatis\u00e9 l\u2019inspection sur deux de ses lignes de production avec la plateforme Spark. R\u00e9sultat : une d\u00e9tection instantan\u00e9e des d\u00e9fauts, des arr\u00eats de ligne anticip\u00e9s et un taux de rebut qui a chut\u00e9 sous 1%.
Le syst\u00e8me AI-GO d\u2019Antares Vision Groupet Or\u00f2bix, sa filiale, identifie \u00e9galement les anomalies complexes. \u00abCette approche innovante r\u00e9duit consid\u00e9rablement les faux rebuts et augmente de mani\u00e8re mesurable la qualit\u00e9 des processus de production. En fait, AI-GO a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e pour satisfaire la demande grandissante de rendre les processus de v\u00e9rification plus rapides, plus exacts et plus adaptables\u00bb, indique un communiqu\u00e9. \u00abL\u2019IA appliqu\u00e9e \u00e0 l\u2019inspection visuelle repr\u00e9sente un tournant pour l\u2019industrie manufacturi\u00e8re, pr\u00e9cise Pietro Rota, pdg d\u2019Or\u00f2bix. Avec des solutions comme AI-GO, nous apportons aux processus de production une intelligence capable de comprendre les donn\u00e9es r\u00e9elles et de s\u2019adapter de mani\u00e8re dynamique \u00e0 la variabilit\u00e9 fr\u00e9quemment observ\u00e9e dans la production\u00bb.
Gr\u00e2ce \u00e0 des algorithmes propri\u00e9taires d\u00e9velopp\u00e9s en interne, les syst\u00e8mes de SEA Vision inspectent 100% de la production \u00e0 grande vitesse, \u00abavec pr\u00e9cision et de mani\u00e8re enti\u00e8rement automatis\u00e9e, tout en offrant une flexibilit\u00e9 exceptionnelle pour relever des d\u00e9fis tels que les mises \u00e0 jour r\u00e9glementaires et l\u2019\u00e9volution des exigences en mati\u00e8re d\u2019inspection\u00bb. Le fournisseur de syst\u00e8mes de vision r\u00e9pond \u00e9galement \u00e0 une attente forte des industriels : la r\u00e9duction des erreurs humaines qui peuvent entra\u00eener des temps d\u2019arr\u00eat co\u00fbteux ou du gaspillage de produits.
\u00abL\u2019IA transforme l\u2019inspection visuelle en un processus dynamique qui offre de nombreux avantages allant au-del\u00e0 du simple contr\u00f4le des produits. En apprenant \u00e0 partir des donn\u00e9es historiques, l\u2019IA d\u00e9tecte m\u00eame les d\u00e9fauts les plus rares, r\u00e9duit les temps d\u2019arr\u00eat et les erreurs humaines, pr\u00e9venant ainsi les probl\u00e8mes avant qu\u2019ils ne surviennent\u00bb, affirme-t-on au sein de l\u2019entreprise.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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