Pharmaceutical pills in production and boxed on shelves

Farmacéutica y médica

Verificación de montaje final de dispositivo administrador de fármacos

Asegurar integridad y funcionalidad después del empaque

Dos problemas de montaje se detectan en la imagen radiográfica de un dispositivo de administración de fármacos gracias al aprendizaje profundo

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Durante el proceso de ensamblaje y envasado final, los dispositivos de administración de fármacos, como los autoinyectores, las plumas, los sistemas basados en cartuchos y las jeringas precargadas, pueden desplazarse o desalinearse, incluso si los subconjuntos han sido previamente inspeccionados y aprobados. Dicho daño dentro del envase sellado era difícil de detectar anteriormente.

Estos dispositivos suelen utilizarse en emergencias y los daños no detectados pueden resultar en errores de funcionamiento o daños al paciente. Los dispositivos empacados no funcionales significan que puede haber menos inventario disponible del previsto.

Las radiografías del empaque final pueden brindar una imagen del dispositivo armado, pero la complejidad de la imagen y la variedad de posibles defectos hacen que sea difícil.

El Deep Learning de Cognex es ideal para la inspección y verificación mediante radiografías de dispositivos montados y empacados. La herramienta de verificación del montaje se entrena con un conjunto de imágenes de dispositivos correctamente montados con componentes no dañados y aprende todo el rango de variación aceptable en la ubicación y posición de las distintas piezas. Una vez entrenada, identifica y rechaza rápidamente aquellos montajes con piezas dobladas, mal colocadas o faltantes —además de con volúmenes inadecuados del medicamento—, mientras acepta toda la variedad de dispositivos apropiadamente montados.

Los usuarios finales pueden confiar en que los dispositivos administradores no tendrán defectos causados por el montaje final o el empacado, y que estarán listos para su uso en emergencias.

 

Dos problemas de montaje se detectan en la imagen radiográfica de un dispositivo de administración de fármacos gracias al aprendizaje profundo

 

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