Farmacéutica y Médica

Inspección de la aguja de la jeringuilla

Detectar defectos en las puntas de las agujas biseladas complejas

Defects detected on a beveled needle tip

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Las agujas hipodérmicas, o cánulas, están hechas de metal enrollado en tubos que se extruyen a través de bloques para adelgazarlos y endurecerlos. Para penetrar en la piel, la punta debe ser biselada, típicamente varias veces en varios ángulos, para crear una punta apropiada para el propósito deseado. El proceso de pulido de los biseles puede ser desigual, o dejar rebabas, ganchos y otras irregularidades que perjudican la función, o pueden ser realmente peligrosas para el paciente.

Debido a que se necesitan múltiples tirones del dado para crear el calibre adecuado de la aguja, puede haber variaciones en el diámetro interno o externo. La inspección de la aguja hipodérmica en busca de defectos es importante para proteger la seguridad del paciente y garantizar la correcta administración de la vacuna.

El Deep Learning de Cognex detecta la variedad de defectos sutiles de la punta biselada. La herramienta de detección de defectos se entrena utilizando un pequeño conjunto de imágenes de alta ampliación que representan el rango de los biseles aceptables. Cualquier variación en la iluminación revelará la estructura de la superficie de la aguja, con una alta reflectancia que indica suavidad y matiz para señalar posibles defectos. Este mismo procedimiento también puede permitir que una inspección dimensional de la aguja revele los diámetros interior y exterior de la punta de la aguja.

Además, la tecnología Rango Dinámico Alto Plus (HDR+) se ajusta automáticamente a los cambios de contraste localizados y minimiza los problemas causados por los cambios de reflejos, proporcionando una iluminación más estabilizada de los biseles. La tecnología HDR+ difiere de la HDR estándar ya que puede hacerse con una sola adquisición a alta velocidad en piezas móviles, mientras que la HDR estándar necesitaría ser estacionaria y capturar múltiples imágenes para obtener los mismos resultados. El uso de luz de fondo colimada y una lente telecéntrica también se puede utilizar para mantener el aumento constante, lo que facilita la medición precisa.

A medida que se desarrollan nuevos modelos de puntas de aguja o se cambian las líneas de fabricación, el Deep Learning de Cognex se entrena fácil y rápidamente en los diferentes modelos, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando el rendimiento.

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