Pharmaceutique et médical

Vérification de l’assemblage final des dispositifs d’administration de médicaments

Vérifiez que les dispositifs sont complets et fonctionnels une fois emballés

Deux problèmes d’assemblage sont découverts sur la radiographie d’un dispositif d’administration de médicaments grâce au Deep Learning

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Lors des processus d’assemblage et d’emballage final, les dispositifs d’administration de médicaments, tels que les injecteurs automatiques, les stylos, les systèmes à cartouches et les seringues préremplies, peuvent être disloqués ou mal alignés. Et cela même si des sous-ensembles ont été préalablement inspectés et approuvés. Ces dommages à l’intérieur des emballages scellés étaient auparavant difficiles à détecter.

Ces dispositifs sont souvent utilisés dans les situations d’urgence, les dommages non détectés peuvent donc entraîner des dysfonctionnements ou blesser les patients. Le fait que des dispositifs non fonctionnels soient emballés implique que le stock disponible est moins volumineux que prévu.

Les radiographies des emballages finaux peuvent fournir une image du dispositif assemblé, mais la complexité de l’image et les nombreux défauts possibles compliquent la chose.

Cognex Deep Learning est idéal pour l’inspection par rayons X et la vérification des dispositifs assemblés et emballés. L’outil de vérification de l’assemblage s’entraîne sur un ensemble d’images montrant des dispositifs correctement assemblés avec des composants intacts et apprend toutes les variations acceptables en termes d’emplacement et de position des différentes pièces. Une fois entraîné, il identifie et rejette rapidement les assemblages qui comportent des pièces déformées, mal positionnées ou manquantes, ainsi qu’une quantité de médicament incorrecte, tout en acceptant les dispositifs correctement assemblés.

Les utilisateurs finaux ont ainsi la certitude que les dispositifs d’administration de médicaments sont exempts de défauts causés par l’assemblage et l’emballage final et qu’ils sont prêts à être utilisés en cas d’urgence.

 

Deux problèmes d’assemblage sont découverts sur la radiographie d’un dispositif d’administration de médicaments grâce au Deep Learning

 

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