Pharma-v2

Pharmaceutique et médical

Inspection des pièces des dispositifs médicaux

Réduisez les rappels et les coûts de retraitement grâce à la vision industrielle et au Deep Learning

détection des défauts sur les prothèses de hanche

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Caméras intelligentes de qualité industrielle, faciles à utiliser et dotées de la technologie de vision industrielle avancée

In-Sight D900

In-Sight D900

Optimisé par le logiciel de vision basé sur le deep learning In-Sight ViDi

Les dispositifs médicaux existent dans de nombreuses formes et tailles, avec différentes surfaces, d’une prothèse de genou en métal brillant aux nervures de petite taille d’une endoprothèse. Le recours à la fabrication additive rend les formes encore plus complexes pour certaines procédures. Les dispositifs médicaux sont utilisés sur le corps humain, mais aussi à l’intérieur de ce dernier, c’est pourquoi l’inspection des pièces est essentielle. Les stimulateurs cardiaques, les cathéters, les scalpels et autres dispositifs médicaux et équipements chirurgicaux peuvent présenter des défauts de surface microscopiques, des rayures, des bavures, des bosses ou une contamination susceptibles d’être dangereux pour les patients.

De nombreux fabricants de dispositifs médicaux s’appuient sur les opérateurs humains ou les systèmes de vision industrielle basés sur les règles pour s’assurer que les pièces et les composants en plastique respectent les normes de qualité et de sécurité. L’inspection de la qualité par des humains peut s’avérer coûteuse et passe parfois à côté des défauts. Les systèmes de vision industrielle sont efficaces en présence d’un ensemble connu de variables dans un environnement contrôlé, mais la variabilité des formes et des surfaces des dispositifs médicaux rend certaines inspections impossibles à effectuer à l’aide de la vision industrielle seule.

mesure des équipements chirurgicaux et inspection des nervures des endoprothèses

Dans certaines applications, telles que la mesure, la vision industrielle basée sur les règles sera toujours le choix économique privilégié. Pour les inspections complexes qui impliquent un écart important et des défauts imprévisibles, les outils basés sur le Deep Learning sont une excellente alternative. Les solutions basées sur le Deep Learning de Cognex localisent, analysent et classent les problèmes d’inspection complexes afin d’empêcher les produits défectueux d’entrer dans la chaîne logistique. Le Deep Learning associe les capacités d’inspection anthropomorphes avec l’automatisation et la répétabilité d’un système informatisé. Il peut être complété par la robotique pour permettre aux outils de vision et de manutention industrielles de fonctionner conjointement afin de détecter les anomalies les plus complexes que les opérateurs manquent parfois. Il en résulte alors des rappels moins nombreux, des coûts de retraitement plus faibles, des acquisitions d’images bien meilleures et une traçabilité totale.

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