EasyViewer com iC Vision

Visualize e Meça Partículas In-Situ e em Tempo Real

O EasyViewer™ é um microscópio de vídeo baseado em sensor que captura continuamente imagens em alta resolução de partículas, cristais e gotículas sob uma ampla faixa de condições do processo sem amostragem ou análise off-line.

Quando imagens relevantes são capturadas e combinadas automaticamente com tendências sensíveis a mudanças no tamanho e na concentração de partículas, cientistas e engenheiros podem caracterizar os mecanismos de partículas de forma rápida e intuitiva, garantindo a aquisição de uma compreensão abrangente em cada experimento.

Agora, com um único sensor, todos podem aproveitar as informações de partículas em tempo real para melhorar o rendimento, a pureza, as taxas de filtragem e a qualidade do produto mais rápido do que nunca.

Visualize e meça partículas in-situ e em tempo real.

Analisadores de Tamanho de Partículas em Linha EasyViewer

EasyViewer 100

Desenvolvimento Inicial e Pequenos Volumes

Obtain deep process understanding of complex systems in volumes as low as 15 mL. Study crystallizations, suspensions, and emulsions in previously unobtainable detail and reveal new insights that power process development.

EasyViewer 400

Sensor Mais Longo para Reatores Maiores

Collect the highest quality images and process trends with just three clicks. Complete data capture and unattended operation to study particles as they naturally exist in process.

Imagens de Alta Resolução e Análise de Imagem Intuitiva

Imagem de Alta Resolução

Imagens impressionantes permitem que os cientistas visualizem o efeito dos parâmetros do processo, como o ciclo de temperatura, no tamanho e na forma das partículas em tempo real.

Novos Insights Experimentais

Todos podem capturar imagens com excelente qualidade de microscópio sem amostragem ou diluição, mesmo em pastas espessas.

Identifique os Riscos do Processo

Os pesquisadores podem identificar com facilidade a formação de óleo e evitar as condições que levam a esse risco no processo, melhorando, assim, a pureza e a qualidade.

Converta Imagens em Dados de Alta Qualidade

O módulo Image2Chords simplifica o desenvolvimento do processo de partículas dando informações sobre tamanho, forma e contagem em tempo real. O Image2Chords converte imagens em CLDs de alta qualidade e apresenta os resultados como tendências e estatísticas que são usadas para caracterizar com confiança os mecanismos de partículas, incluindo alterações de nucleação, crescimento, dissolução, quebra e morfologia. Essas informações em tempo real permitem que cientistas e engenheiros estudem as partículas tal como elas existem naturalmente dentro da necessidade de testes off-line complexos ou lentos.

Insights de processo aprimorados com algoritmos avançados de análise de imagem

O software iC Vision™ integra algoritmos de análise de imagem experimental (Exp. IA) de ponta, facilitando o rápido desenvolvimento e implantação de modelos de detecção e caracterização de partículas. O Exp. IA é ajustado com precisão para identificar e dimensionar bolhas e gotículas, essenciais para monitorar reações de polimerização e emulsão, e incorpora detecção avançada de fenômenos de lubrificação para permitir o controle proativo do processo.

ic vision Análise Experimental de Imagens

Totalmente Automatizado para Operação Autônoma

O EasyViewer e o software iC Vision™ utilizam recursos inovadores de foco automático, iluminação automática e salvamento automático de melhores imagens para que você nunca deixe de capturar imagens nítidas e de alta resolução de eventos importantes, mesmo quando estiver trabalhando remotamente.

A análise de imagem simplifica a interpretação de dados ao detectar automaticamente eventos indesejados, como a formação de gotículas, que podem reduzir a pureza do produto.

análise automatizada de tamanho de partículas in situ

Projetado com a Facilidade de Uso em Mente

O sensor fino EasyViewer não tem unidade de campo e não requer utilitários, tornando a instalação em recipientes mais fácil do que nunca.

Com uma conexão USB plug-and-play simples e o software
iC Vision otimizado, qualquer pessoa pode pegar o EasyViewer e, em minutos, capturar imagens impressionantes de partículas como elas existem naturalmente no processo, sem amostragem ou diluição, mesmo em pastas de alta concentração.

analisador de tamanho de partículas easyviewer

Do Estágio Inicial ao Final de Desenvolvimento

A escolha de tamanhos de sensor permite uma implantação confiável em reatores de qualquer tamanho, de 15 mL e acima disso.

EasyViewer 100: sensor leve e fino, ideal para o desenvolvimento inicial quando os volumes de amostra limitados e as incógnitas do processo são altos.
EasyViewer 400 — O sensor mais longo e a profundidade de campo otimizada fornecem imagens incomparáveis para engenharia avançada de partículas em reatores maiores.

analisador de tamanho de partículas para laboratório

EasyViewer 100

Sensor fino e leve com conexão plug-and-play e um software inteligente fazem com que o gerenciamento e a captura automática de dados possam ser feitos sem esforços.

Para uso em: Laboratório
Sistema de geração de imagens: Imagens retrodispersas
Diâmetro do sensor: 9,5 mm
Comprimento do sensor em contato com líquidos: 199 mm
Campo de visão: 1.000 μm x 1.000 μm
Resolução óptica: > 1,5 μm

analisador de tamanho de partículas para fabricação

EasyViewer 400

Compare os resultados desde uma escala reduzida para uma escala maior, durante a transferência, para minimizar o risco do desenvolvimento do processo em fase avançada.

Para uso em: Laboratório ou Planta Não Perigosa
Sistema de geração de imagens: Imagens retrodispersas ou de transmissão com o uso opcional de um refletor de fixação
Diâmetro do sensor: 19 mm
Comprimento do sensor em contato com líquidos: 400 mm
Campo de visão: 1.100 μm x 800 μm (± 50 μm)
Resolução óptica: > 980 nm

A Estação de Trabalho de Engenharia de Partículas Definitiva

O EasyViewer com iC Vision integra-se perfeitamente à estação de trabalho de cristalização para facilitar o design experimental. Quando os experimentos combinam ReactRaman™, ReactIR™ e ParticleTrack™, os cientistas podem sobrepor dados com confiança no iC Software™ para obter respostas e acelerar o desenvolvimento de sistemas de partículas.

ReactRaman — Um espectrômetro Raman compacto de alta performance fornece informações essenciais até para as reações mais desafiadoras, incluindo processos de cristalização, detecção de polimorfismo e reações multifásicas
ReactIR: um espectrômetro FTIR in-situ fácil de usar permite que os cientistas meçam as tendências e os perfis das reações em tempo real, fornecendo informações precisas sobre supersaturação, cinética, mecanismos e caminhos das reações
ParticleTrack com tecnologia FBRM™: o analisador de tamanho de partículas padrão do setor usado para medir a influência dos parâmetros do processo nas propriedades das partículas, incluindo tamanho, forma e contagem

Entenda como os parâmetros do processo afetam a concentração, o tamanho, a forma e a estrutura para tomar melhores decisões, eliminar os riscos do processo e resolver problemas — com mais rapidez.

Estudos de Caso do Setor

Aproveite a PAT e a Automação para Acelerar o Desenvolvimento do Processo de Cristalização

Aplicação de Modelagem e Controle de Feedback a Sistemas de Cristalização Contínua e em Lote

Compreenda os Mecanismos de Incorporação de Impurezas para Desenvolver uma Estratégia de Mitigação de Impurezas

Recursos do EasyViewer

Estratégias para Controlar a Distribuição de Tamanho do Cristal

Agrawal, S., Rawal, S. H., Reddy, V. R., & Merritt, J. M. (2024). Use of automation, dynamic image analysis, and process analytical technologies to enable data rich particle engineering efforts at the Drug Substance / Drug Product interface: A case study using Lovastatin. Process Safety and Environmental Protection/Transactions of the Institution of Chemical Engineers. Part B, Process Safety and Environmental Protection/Chemical Engineering Research and Design/Chemical Engineering Research & Design. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2024.04.032
Li, K., Li, J., Peng, H., Liu, Y., Wei, X., Shen, R., Xu, S., Yu, C., Chen, M., Zhou, L. e Gong, J. (2024). Study on agglomeration mechanism of ammonium paratungstate pentahydrate and controllable preparation of pure monodisperse crystals. Powder Technology, 438, 119572. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2024.119572
Wu, W., Chappelow, C., Hanspal, N., Larsen, P. A., Patton, J., Shinkle, A. e Nagy, Z. K. (2024). Digital design of an agrochemical crystallization process via Two-Dimensional Population Balance Modeling. Organic Process Research & Development. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.3c00373
Vagenknecht, M., Soukup, J., Chen, A. e Irizarry, R. (2023). A deep learning solution for particle size analysis in low resolution inline microscopy images based on generative adversarial network. Powder Technology, 426, 118641. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2023.118641
Lomont, J. P., Ralbovsky, N. M., Guza, C., Saha-Shah, A., Burzynski, J., Konietzko, J., Wang, S. C., McHugh, P. M., Mangion, I., & Smith, J. P. (2022). Process monitoring of polysaccharide deketalization for vaccine bioconjugation development using in situ analytical methodology. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 209, 114533. doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114533
Wang, S., Liu, Y., Guo, S., Yan, H., Li, K., Tong, L., Li, T., Chen, M., Gao, Z. e Gong, J. (2022). Design of Single and Multicomponent Drug Spherical Particles with Improved Powder Properties in Water Instead of Organic Solvents: A Case Study of Gemfibrozil. ACS Sustainable Chemistry & Engineering, 10(37), 12411–12422. https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.2c03982
Haer, M., Strahlendorf, K., Payne, J., Jung, R., Xiao, E., Mirabel, C., Rahman, N., Kowal, P., Gemmiti, G., Cronin, J. T., Gable, T., Park-Lee, K., Drolet-Vives, K., Balmer, M., & Kirkitadze, M. (2021). PAT solutions to monitor adsorption of Tetanus Toxoid with aluminum adjuvants. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 198, 114013. doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114013
Salami, H., McDonald, M. A., Bommarius, A. S., Rousseau, R. W., & Grover, M. A. (2021). In Situ Imaging Combined with Deep Learning for Crystallization Process Monitoring: Application to Cephalexin Production. Organic Process Research & Development, 25(7), 1670–1679. doi.org/10.1021/acs.oprd.1c00136
Sato, Y., Liu, J., Kukor, A. J., Culhane, J. C., Tucker, J. L., Kucera, D. J., Cochran, B. M., & Hein, J. E. (2021). Real-Time Monitoring of Solid–Liquid Slurries: Optimized Synthesis of Tetrabenazine. The Journal of Organic Chemistry. doi.org/10.1021/acs.joc.1c01098
Sirota, E., Kwok, T., Varsolona, R. J., Whittaker, A., Andreani, T., Quirie, S., Margelefsky, E., & Lamberto, D. J. (2021). Crystallization Process Development for the Final Step of the Biocatalytic Synthesis of Islatravir: Comprehensive Crystal Engineering for a Low-Dose Drug. Organic Process Research & Development, 25(2), 308–317. doi.org/10.1021/acs.oprd.0c00520
Zhao, X., Webb, N. J., Muehlfeld, M. P., Stottlemyer, A. L., & Russell, M. W. (2021). Application of a Semiautomated Crystallizer to Study Oiling-Out and Agglomeration Events—A Case Study in Industrial Crystallization Optimization. Organic Process Research & Development, 25(3), 564–575. doi.org/10.1021/acs.oprd.0c00494

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