Die menschliche visuelle Qualitätskontrolle von Lyo-Kuchen ist abhängig von der individuellen Wahrnehmung des Inspektors. Wird eine Kamerainspektion eingesetzt, ist diese auf die Bildanalyse angewiesen, die sich ebenfalls als unzuverlässig erwiesen hat. Dies ist die Ursache für eine hohe und unnötige Ausschussquote. NIR bietet eine genaue, effiziente, und bedienerfreundliche Qualitätskontrolle, die zu 100% inline integriert werden kann.

Unser Kunde hatte ein Problem mit seinem Produkt welches während des Gefriertrocknungsprozesses auftrat. Defekte im Lyo-Kuchen können unter anderem auf erhöhte Restfeuchtigkeit zurückgewiesen werden. Dies führt zu einem erheblichen Risiko für die Produktstabilität. Weiterhin können kosmetische Defekte auftreten, die Kundenreklamationen verursachen können.

Um Lyo-Defekt im Produktionsprozess zu erkennen, wurden zwei Mustersätze  von Produktproben untersucht, die eine gut und die andere schlecht. Es war wichtig, dass unser Kunde uns die genauen Eigenschaften eines Kuchendefekts für die Bewertung der effizienten Klassifizierung des Modells angab.  Für die Klassifizierung der Defekte wurde ein chemometrisches Modell entwickelt. Das Modell wurde an unabhängigen Proben validiert, deren Eigenschaften jedoch bekannt waren.   

Die Validierung basiert auf dem Modell, das die Eigenschaften / Merkmale dieser bekannten Proben korrekt vorhersagt.

Die Studien zur Konstruktion und Methodenentwicklung führten zu einer automatisierten Prüfplattform, die mehrere Produktgrössen bei Geschwindigkeiten von bis zu 600 Vials pro Minute zu 100% prüfen kann. Die Inspektion der Lyo-Defekte kann zerstörungsfrei und mit hohem Durchsatz gemessen werden.