Inspection d'assurance qualité des masques de protection

La vision industrielle et le deep learning garantissent des masques de haute qualité pour protéger le personnel de santé en première ligne

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Il existe plusieurs types de masques de protection permettant d'empêcher la propagation de la maladie, qui vont du masque chirurgical classique au masque de protection respiratoire FFP2 ou FFP3. Ces équipements sont essentiels pour assurer la sécurité du personnel. Cependant, les porteurs de ces masques ne sont protégés que si ces derniers sont exempts de défauts et conformes aux normes ISO rigoureuses, ce qui représente un véritable défi lorsque la demande dépasse de loin les stocks existants. La qualité des masques doit être soigneusement contrôlée pour éviter que des produits défectueux n'arrivent sur le marché. Il s'agit notamment de rechercher des défauts, tels que des poils incrustés ou des taches, de mesurer la largeur du masque, de vérifier la présence des élastiques et de déterminer si les élastiques sont correctement fixés au masque.

En s'appuyant sur les technologies de vision industrielle et de deep learning, les fabricants peuvent garantir que les masques sont produits conformément aux normes ISO et intercepter ceux qui sont défectueux avant qu'ils ne soient expédiés. Le système de vision Cognex In-Sight 8402 détecte la présence des composants des masques de protection, notamment les élastiques et leurs soudures, tout en mesurant la largeur des masques pour vérifier qu'ils sont fabriqués à la bonne taille. Toutefois, de nombreux défauts sont difficiles à prévoir et à programmer avec les algorithmes de vision industrielle classiques. Cognex Deep Learning est entraîné avec seulement 50 échantillons d'images à localiser et classer les défauts aléatoires, par exemple les déchirures, les taches et les erreurs au niveau des coutures.

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