Farmacéutica y Médica

Inspección de la lengüeta de la jeringuilla

Asegurarse de que la lengüeta de apoyo es segura y libre de detecciones

Defect detected on a syringe flange

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Después de que el cilindro de una jeringuilla se corta del tubo, se forma un hombro, una brida o una lengüeta de apoyo calentando el extremo, girando el cilindro y usando herramientas de formación en el vidrio blando. Una lengüeta puede ser completamente redonda o puede ser cortada en una serie de formas, con pequeñas variaciones según el fabricante y el modelo.

Los procesos de corte, formación y recocido pueden provocar grietas, chips o astillas, todo lo cual puede ser peligroso para el usuario, ya que la lengüeta es el lugar donde se colocan los dedos para la inyección. Si bien los arañazos suelen clasificarse como defectos menores, es importante detectar hasta la más mínima grieta en la lengüeta, ya que puede ser un signo de un problema estructural. Dado que estos defectos pueden ser sutiles y variar en forma, tamaño y posición, la visión artificial tradicional puede tener dificultades para realizar esta inspección automatizada de jeringuillas.

El Deep Learning de Cognex es ideal para la inspección de lengüetas de jeringuillas porque puede entrenarse en una variedad de lengüetas en varios ángulos y a pesar de la variabilidad, la transparencia y la complejidad geométrica. Distingue entre una lengüeta aceptable y una inaceptable, incluso para defectos extremadamente sutiles que se pasarían por alto incluso en una inspección humana.

La herramienta de detección de defectos de Deep Learning de Cognex se adapta fácilmente a las ligeras variaciones de forma resultantes de los cambios de proveedor que requerirían una reprogramación significativa para la visión artificial convencional, minimizando los rechazos erróneos de las lengüetas buenas.

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