Bestückungsüberprüfung bei medizinischen Kits

Bestätigen das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Artikeln in Erste-Hilfe-Kästen

Bestätigung Implantationsausweis

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Bei der Konfektionierung oder Anwendungen von System- oder Behandlungseinheiten muss überprüft werden, ob sich der richtige Artikel an der richtigen Stelle eines Erste-Hilfe-Kastens oder Impfstoff-Kits befindet, und es muss das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Artikeln bestätigt werden. Gemäß den Vorschriften müssen auch die Implantationsausweise, Gebrauchsanweisungen und/oder Warnhinweise in der Bestückung enthalten sein. Hersteller von medizinischen Produkten verlassen sich in der Regel auf langsame und teure visuelle Inspektionen, die von menschlichen Arbeitskräften oder regelbasierten Bildverarbeitungssystemen durchgeführt werden. Optische Abweichungen können Komplikationen für manuelle und automatisierte Prüfsysteme darstellen, bei denen diese in der Lage sein müssen, verschiedenste Artikel mit unterschiedlichen Paketausrichtungen, reflektierenden Oberflächen und komplexen Geometrien zu identifizieren, zu zählen und zu klassifizieren.

Cognex Bildverarbeitungssensoren führen eine einfache Zählung der Artikel in einer Packung durch; die Packungen bestehen die Prüfung oder nicht, basierend auf dem programmierten Wert. Sie überprüfen auch unter Schrumpffolie, ob alle medizinischen Produkte und andere Artikel vorhanden sind, wodurch sie Herstellern dabei helfen, Fehler zu vermeiden und keine fehlerhaften Verpackungen in die Lieferkette einzubringen.

Prüfung der Bestückung von Erste-Hilfe-Kästen und Impfstoff-Kits

Deep-Learning-Systeme automatisieren das Lokalisieren, Identifizieren und Klassifizieren mehrerer Merkmale in einem einzelnen Bild. Es verallgemeinert die Merkmale unterschiedlicher Artikel anhand ihrer Größe, Form und Oberflächenmerkmale. Das Teilelokalisierungs- und Bestückungsüberprüfungstool kann so trainiert werden, dass es jeden Artikeltyp findet, der gefunden werden muss. Nach dem Erlernen kann das Bild in verschiedene Bereiche aufgeteilt werden, in denen das Tool prüft, ob ein Artikel vorhanden ist und ob der Typ stimmt. Deep Learning lokalisiert und erkennt auch die Verpackungsbeilage in den Packungen zuverlässig, unabhängig von Ausrichtung und Lichtverhältnissen, so dass Rückrufe verhindert und die Patientensicherheit gewährleistet werden.

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