Pharma-v2

Farmacéutica y médica

Inspección de piezas de dispositivos médicos

Reduzca los retiros y los costos de reprocesamientos con la visión artificial y el aprendizaje profundo

detección de defectos en reemplazo de cadera

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Los dispositivos médicos vienen en diversas formas, superficies y tamaños complejos, desde un reemplazo de rodilla de metal brillante hasta la malla pequeña de un stent. El uso de fabricación aditiva hace que las formas geométricas sean aún más complejas para ciertos procedimientos. Debido a que se usan dispositivos médicos tanto dentro como fuera del cuerpo humano, la inspección de calidad es fundamental. Los marcapasos, catéteres, bisturíes y otros dispositivos médicos y equipo quirúrgico podrían tener defectos microscópicos en la superficie, rayones, rebabas, abolladuras o contaminación que podrían ser perjudiciales para el paciente.

Muchos fabricantes de dispositivos médicos confían en los inspectores humanos o en sistemas de visión artificial basados en reglas para garantizar que las piezas y los componentes de plástico cumplan con los estándares de calidad y seguridad. Confiar en la inspección de calidad humana puede ser costoso y a veces los defectos pueden no detectarse. Los sistemas de visión artificial son ideales y cuentan con un conocido conjunto de variables en un entorno controlado, pero la variabilidad de las formas y superficies de los dispositivos médicos hace ciertas inspecciones imposibles de resolverse solo con la visión artificial.

calibración del equipo quirúrgico e inspección de malla de stent

En algunas aplicaciones, como la medición, la visión artificial basada en reglas seguirá siendo la opción preferida y rentable en función de los costos. En el caso de inspecciones complejas, que implican una gran desviación y defectos impredecibles, las herramientas basadas en el aprendizaje profundo ofrecen una excelente alternativa. Las soluciones de aprendizaje profundo de Cognex localizan, analizan y permiten la clasificación de problemas de inspección complejos para evitar que productos defectuosos entren en la cadena de suministro. El aprendizaje profundo combina las capacidades de inspección casi humanas con la automatización y repetibilidad de un sistema informático. Esto puede aumentarse mediante el uso de robótica para garantizar que las herramientas de visión y de manejo de la máquina trabajen de forma conjunta para inspeccionar las anomalías más complejas que a veces pasan desapercibidas para los operarios. El resultado final es una reducción de los retiros, menores costos de reprocesamientos y una captura y trazabilidad de imágenes completas.

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