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Pharma/Medizintechnik

Prüfung der Nadel- und Spritzenmontage

Gewährleistung einer adäquaten Verbindung zwischen Nadel und Spritze

Defect detected on a syringe assembly

Zugehörige Produkte

In-Sight D900

In-Sight D900

Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Vision-Software

ViDi software with all defect detection tools

VisionPro Deep Learning

Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR

Bei vorgefüllten Spritzen ist die Nadel bereits angebracht oder eingesetzt. Das Ende des Spritzenzylinders wird erhitzt und dadurch ein Konus oder eine Düse gebildet. Die Nadelkanüle wird anschließend in den Konus eingesetzt und üblicherweise mit einem UV-gehärteten Klebstoff befestigt. Bei einer Polymerspritze wird die Nadel mittels Umspritzvorgang befestigt.

Die Verbindungsstelle zwischen dem Glas oder Kunststoff der Spritze und der Nadel muss geprüft werden, um sicherzustellen, dass keine Splitter, Luftblasen oder andere Mängel vorhanden sowie die Menge und Platzierung des Klebstoffes korrekt sind. Das Aussehen kann je nach Klebstoffart variieren und sich im Laufe der Zeit und von Charge zu Charge verändern.

In der Vergangenheit haben Schwierigkeiten bei der Prüfung des Nadelklebstoffs den Prüfbereich und die Längenmöglichkeiten für eingesetzte Nadeln eingeschränkt.

Die Prüfung der Nadel- und Spritzenmontage wird am besten mit einer Kombination von Cognex Deep Learning und herkömmlichen Bildverarbeitungsalgorithmen durchgeführt. Die verschiedenen Maße des Konus, wie Durchmesser, Länge, verschiedene Winkel und die Ebenheit des Endes können mit einem standardmäßigen industriellen Bildverarbeitungssystem wie dem In-Sight 8505P einfach gemessen werden.

Die Prüfung von Komponenten durch reflektierendes transparentes Material, sei es Glas oder Polymer, ist jedoch eine Aufgabe für die Deep-Learning-Technologie. Cognex Deep Learning wird anhand von Bildern annehmbarer Düsen mit eingesetzten Nadeln geschult. Jede Nadel- und Spritzeneinheit, die Eigenschaften außerhalb des annehmbaren Bereichs aufweist, wie zum Beispiel Blasen, Risse, unzureichenden Nadelklebstoff, Konusprobleme oder andere Einschlüsse, wird als Fehler gekennzeichnet und aus der Linie ausgeschleust. Da Cognex Deep Learning leicht für neue Nadellängen oder Messungen geschult werden kann, vermeiden Hersteller ein langwieriges und kompliziertes Umprogrammieren, das bei herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung erforderlich wäre.

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