Marquage UDI et inspection de la qualité

Restez conforme à la norme UDI grâce à la vision industrielle, au Deep Learning et à la vérification des codes-barres

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Le vérificateur de codes-barres en ligne permet d'effectuer une vérification automatisée à grande vitesse et de générer des rapports sur la qualité des codes.

Le règlement UDI (Unique Device Identification) de la FDA (Food and Drug Administration) aux États-Unis et les règlements de la Commission européenne sur les dispositifs médicaux et les diagnostics in vitro (MDR/IVDR) imposent l’utilisation de marquages UDI afin de tracer les dispositifs médicaux. Le marquage doit être lisible et déchiffrable tout au long du cycle de vie du dispositif afin de rester conforme. Le marquage correct des dispositifs médicaux permet d’identifier plus rapidement les produits défectueux, rappelés, expirés ou contrefaits. Le code-barres UDI doit contenir les informations sur le dispositif médical, son numéro de lot, son numéro de série ainsi que ses dates de fabrication et d’expiration dans un format lisible à la fois par les humains et par les machines.

Les codes-barres peuvent être apposés selon différentes méthodes, les plus courantes étant l’étiquetage par transfert thermique ou le marquage direct sur une pièce (DPM). Les erreurs d’impression de codes-barres et la mauvaise qualité des étiquettes nécessitent une intervention manuelle, ce qui ralentit la production et constitue un défi pour les partenaires présents tout au long de la chaîne logistique. Des inspections de qualité doivent vérifier la présence et la bonne impression des codes de façon à garantir la traçabilité et gérer les rappels plus facilement. La reconnaissance optique de caractères (OCR) permet un contrôle fiable des processus pour aider les fabricants à respecter les exigences en matière d’étiquetage et à garantir la sécurité des patients.

Dotés de la technologie OCR, les systèmes de vision de Cognex détectent la présence ou l’absence des codes et vérifient que leur chaîne de nombres et de lettres est correcte. Pour les applications OCR difficiles, notamment les textes DPM ou marqués au laser, les solutions basées sur le Deep Learning de Cognex garantissent que les codes sont lus et vérifiés de façon fiable. Le Deep Learning déchiffre les caractères déformés, asymétriques et mal gravés à l’aide de la reconnaissance et de la vérification optiques de caractères. La bibliothèque omnipolice prédéfinie identifie la plupart des textes sans apprentissage des polices ou programmation supplémentaire.

Les vérificateurs de codes-barres en ligne et manuels de Cognex évaluent la qualité des codes DPM et sur étiquette pour s’assurer qu’ils respectent les seuils de qualité. Les vérificateurs nécessitent un calibrage et utilisent un éclairage précis pour satisfaire aux normes de qualité. Une note globale est attribuée en fonction de plusieurs paramètres de qualité et un rapport est généré afin de certifier la qualité des codes. En surveillant les résultats de la vérification, les problèmes avec les codes peuvent être identifiés lorsque la qualité commence à baisser afin que des mesures correctives puissent être prises immédiatement.

inspection OCR complexe et vérification de codes-barres

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