Pharmaceutique/Médical

Inspection des aiguilles de seringue

Détectez les défauts sur les pointes d’aiguilles biseautées complexes

Defects detected on a beveled needle tip

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Les aiguilles hypodermiques, ou canules, sont fabriquées à partir de métal enroulé pour former des tubes, qui passent ensuite à travers des filières d’extrusion pour être amincis et durcis. Pour pénétrer dans la peau, la pointe doit être biseautée, généralement plusieurs fois à différents angles, afin d’obtenir un résultat adapté à l’usage prévu. Le processus de biseautage peut être irrégulier, ou provoquer des bavures, des accrocs ou d’autres anomalies qui empêchent un fonctionnement optimal ou constituent un danger pour le patient.

Le matériau devant passer plusieurs fois à travers une filière pour créer une aiguille avec le bon calibre, le diamètre interne ou externe est susceptible de varier. Inspecter les aiguilles hypodermiques pour détecter les défauts est essentiel pour préserver la sécurité des patients et garantir la bonne administration du vaccin.

Cognex Deep Learning détecte un large éventail de défauts subtils sur la pointe biseautée. L’outil de détection des défauts est entraîné à l’aide d’un petit échantillon d’images à fort grossissement représentant les biseaux acceptables. Toute variation d’éclairage révèle la structure de la surface de l’aiguille : une réflectivité élevée indique un aspect lisse, tandis qu’une surface terne indique des défauts potentiels. Cette même procédure permet également une inspection dimensionnelle de l’aiguille afin de déterminer les diamètres intérieur et extérieur de sa pointe.

Par ailleurs, la technologie High Dynamic Range Plus (HDR+) s’adapte automatiquement aux changements de contraste localisés et réduit les problèmes causés par les reflets changeants, offrant ainsi un éclairage plus stable des biseaux. HDR+ se distingue de la technologie HDR standard par le fait qu’elle ne nécessite qu’une seule acquisition à grande vitesse sur des pièces en mouvement, tandis que la technologie HDR standard oblige à rester immobile et à capturer plusieurs images pour obtenir les mêmes résultats. L’utilisation d’un éclairage de fond collimaté et d’une optique télécentrique permet également de maintenir un grossissement constant pour faciliter la prise de mesures précises.

Lorsque de nouveaux modèles de pointes d’aiguille sont développés ou que les lignes de production sont modifiées, Cognex Deep Learning s’entraîne facilement et rapidement sur différents modèles pour un temps d’arrêt des machines moindre et un rendement amélioré.

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