符合法规的机器视觉技术

然而，由于不熟悉和不了解其不断扩展的解决方案功能，许多行业的用户并没有完全接受这项技术。制药、食品和饮料以及汽车行业对法规遵从性的需求，为机器视觉技术在远远超出典型生产力和质量改进应用的领域的使用创造了机会。供应商认识到这些机会，正在开发端到端的垂直解决方案，以支持业务和监管要求的许多方面。这包括迅速扩大和预期的监管要求和执行政策。

机器视觉满足制药行业的两个关键需求:一是产品质量、安全和生产中的安全检查，二是产品跟踪。这两个应用程序都受到全球监管和执法政策的推动，这些政策正在提高尽职调查的标准，以实现100%的检查。这将实现对产品的跟踪，确保产品从最终包装到交付的安全性和可追溯性。

行业对控制系统和软件验证以及后续的系统变更和相关程序也有严格的监管要求。制造商意识到生产线灵活性的好处，但制药行业的独特要求在考虑灵活性时提出了进一步的挑战。药品制造商必须避免昂贵而漫长的软件和控制系统重新验证过程，以符合变更管理的法规要求。

当寻求最小化生产线上软件和系统的重新验证时，机器视觉系统架构的选择是至关重要的。例如，当在当前运行的生产线上添加额外的摄像头以增强流程时，通常需要修改和重新验证软件。使用分布式架构和能够扩展并适应其他相机的软件，可以减少并可能消除对现有应用软件的重新验证。新兴的标准网络技术，如千兆以太网(GigE)，使更改更容易。

同样，由于产品责任、保修成本、监管问题和简单的成本规避，航空航天和汽车等行业也对单位级可追溯性有更高的要求。制造商需要在产品发货前后控制潜在的质量问题，并向供应链合作伙伴提供详细的产品谱系信息。原始设备制造商(oem)也开始要求供应链合作伙伴提供组件和子组件谱系和可追溯性信息。

机器视觉系统可用于生产管理或制造执行系统技术，提供端到端可跟踪解决方案。集成机器视觉系统和生产管理软件应用是机器视觉公司和企业软件公司或集成商/ oem之间战略联盟的结果，为组件级可追溯性和谱系提供紧密耦合的系统解决方案。

制造商越来越多地意识到，部件识别可以显著节省这种机器视觉系统的成本，因为它们提供了正确的数据管理和报告基础设施，还降低了合规成本。在越来越多的行业中，零件上的序列号必须在零件的生命周期中存在，因此需要直接的零件标记。因此，许多机器视觉系统在开始提供易于使用的软件工具集时起着关键作用。

建议

用户需要克服由于不熟悉机器视觉技术而产生的内部障碍，并寻找垂直解决方案以获得更大的收益。他们还应该与集成商建立关系，集成商提供并支持使用机器视觉技术的广泛自动化解决方案功能。ARC认为，产品安全和安保的监管和业务门槛已经提高，并建议部署现代闭环质量、安全和安保检测系统。

Himanshu Shah, hshah@arcweb.com，马萨诸塞州德德姆ARC咨询集团公司自动化高级分析师。