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Nell’ambito della produzione del vetro per uso Farmaceutico, uno degli aspetti chiave al fine di garantire la qualità del prodotto finito è la peculiarità rivolta all’analisi dei difetti. Affinché il prodotto venga realizzato privo di quest’ultimi è necessario osservare precisione e metodica fin dalle prime fasi di lavorazione. Tra queste si instaura il processo Danner, relativo alla formatura di tubi in vetro borosilicato da cui si ottengono i tipici prodotti destinati all’uso medicale (fiale, siringhe, ecc.). In questo processo risulta importante analizzare la colata di vetro fuso proveniente dal forno e riversata su un mandrino rotante, in quanto, grazie all’azione combinata di alcuni meccanismi, induce il vetro ad assumere la tipica forma cilindrica nelle dimensioni richieste. All’attuale stato dell’arte, il monitoraggio del flusso è affidato alla soggettività dell’operatore che mediante analisi a campione controlla la dinamicità del sistema e la presenza di eventuali difetti, spesso rilevati solo nel prodotto già formato, determinando così uno scarto notevole di materiale. Si propone quindi l’implementazione di un sistema di monitoraggio automatizzato che, sfruttando algoritmi di visione artificiale e di AI, ispezioni in real time il flusso della colata, con lo scopo principale di prevenire l’intero processo di produzione migliorando la qualità del prodotto, riducendo scarti superflui e limitando l’esposizione del personale ad un ambiente che presenta radiazioni termiche potenzialmente dannose

In the production of glass for pharmaceutical use, one of the key aspects in ensuring the quality of the finished product is the special focus on defect analysis. In order for the product to be realized free of defects, it is necessary to observe precision and methodology from the first processing steps. These include the Danner process, which relates to the forming of borosilicate glass tubes from which typical products for medical use (ampoules, syringes, etc.) are obtained. In this process, it is important to analyse the melted glass flowing from the furnace onto a rotating mandrel, as the combined action of certain mechanisms causes the glass to assume the typical cylindrical shape in the required dimensions. At the current state of the art, flow monitoring is assigned to the subjectivity of the operator who, by means of sample analysis, checks the dynamism of the system and the presence of any defects, which are often detected only in the already formed product, thus leading to considerable material waste. It is therefore proposed to implement an automated monitoring system that, using artificial vision and AI algorithms, inspects in real time the flow of the casting, with the main purpose of preventing the entire production process by improving product quality, reducing unnecessary waste and limiting personnel exposure to an environment with potentially harmful thermal radiation