基于机器视觉的PAT工具对连续混合进行监控和反馈控制

在连续的粉末混合过程中,利用机器视觉作为过程分析技术(PAT)的工具。虽然近红外(NIR)和拉曼光谱是这一领域的可靠方法,但当浓度低于2 w/w%时,测量变得具有挑战性。然而,带有强烈颜色的活性药物成分(API)可以通过数码相机记录的图像以更低的数量进行量化。

突出了

利用机器视觉对彩色药物含量进行在线测量。

基于数码相机的PAT工具,用于连续混合过程。

低限制和量化限制。

在0.2 ~ 0.5 w/w%范围内准确测定药物含量。

机器视觉系统可用于混合过程的反馈控制。

以核黄素(Riboflavin, RI)为模型API,颜色为橙色,根据图像像素值标定,其检出限为0.015 w/w%,定量限为0.046 w/w%。在0.2 ~ 0.45 w/w%范围内校准了RI浓度,紫外/可见光谱法验证精度较高,相对误差为2.53%。然后利用所开发的方法进行停留时间分布(RTD)测量,以表征共混过程的动力学特性。最后,将该技术应用于连续粉料混合过程的实时反馈控制。基于机器视觉的直接或间接原料药浓度测定是一种有前途的、快速的方法,在连续制药过程的监测和控制中具有很大的潜力。更多关于连续混合和反馈控制通过PAT工具

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