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Pharma/Medizintechnik

Prüfung der Spritzennadel

Defekterkennung bei komplexen abgeschrägten Nadelspitzen

Defects detected on a beveled needle tip

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Injektionsnadeln oder Kanülen bestehen aus zu Röhrchen gerolltem Metall, das durch Formen extrudiert wird, um sie dünn und hart zu machen. Damit die Haut durchstoßen werden kann, muss die Spitze abgeschrägt werden. Normalerweise wird sie das mehrmals in verschiedenen Winkeln, so dass eine Spitze für den beabsichtigten Zweck entsteht. Der Schleifprozess der Abschrägung kann ungleichmäßig sein oder Graten, Haken und andere Unregelmäßigkeiten hinterlassen, welche die Funktion beeinträchtigen oder für den Patienten sogar gefährlich sein können.

Da mehrere Formen erforderlich sind, um die richtige Nadelstärke herzustellen, kann der Innen- oder Außendurchmesser abweichen. Die Fehlerprüfung von Injektionsnadeln ist wichtig für den Schutz der Patientensicherheit und um die richtige Verabreichung des Impfstoffs sicherzustellen.

Cognex Deep Learning erkennt verschiedenste winzige Mängel an der abgeschrägten Spitze. Das Defekterkennungstool wird anhand eines kleinen Mustersatz von stark vergrößerten Bildern geschult, die eine Reihe annehmbarer Abschrägungen zeigen. Abweichungen der Beleuchtung machen die Struktur der Nadeloberfläche sichtbar, wobei eine starke Reflexion auf Glätte und Dumpfheit auf mögliche Mängel hinweist. Dasselbe Verfahren kann auch ermöglichen, dass eine Prüfung der Nadelabmessungen die Innen- und Außendurchmesser der Nadelspitze sichtbar macht.

Darüber hinaus passt sich die High Dynamic Range Plus-Technik (HDR+) automatisch an lokalisierte Kontraständerungen an und verringert Probleme, die durch wechselnde Reflexionen verursacht werden. Dadurch bietet sie eine stabilere Beleuchtung der Abschrägungen. HDR+ unterscheidet sich von standardmäßigem HDR dadurch, dass es mit einer einzigen Bildaufnahme bei hoher Geschwindigkeit an beweglichen Teilen durchgeführt werden kann, während standardmäßige HDR stationär sein und mehrere Bilder erfassen müsste, um dieselben Ergebnisse zu erzielen. Die Verwendung einer kollimierten Hintergrundbeleuchtung und eines telezentrischen Objektivs kann auch verwendet werden, um die Vergrößerung konstant zu halten und eine präzise Messung zu erhalten.

Wenn neue Modelle von Nadelspitzen entwickelt oder Fertigungslinien umgestellt werden, lässt sich Cognex Deep Learning einfach und schnell anhand anderer Modelle schulen, was die Stillstandszeiten minimiert und den Durchsatz optimiert.

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