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Settore farmaceutico e medicale

Verifica dell'assemblaggio finale di dispositivi per la somministrazione di farmaci

Garantire la completezza e la funzionalità dei dispositivi dopo il confezionamento

Due problemi di assemblaggio vengono individuati nell'immagine a raggi X di un dispositivo di somministrazione di farmaci ricorrendo al deep learning

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Durante il processo di assemblaggio e confezionamento finale, i dispositivi per la somministrazione di farmaci quali autoiniettori, penne, sistemi a cartuccia e siringhe preriempite possono spostarsi o disallinearsi, anche se i sottoassiemi sono stati precedentemente ispezionati e hanno superato i controlli. In precedenza, tali danni all'interno di imballaggi sigillati erano difficili da rilevare.

Questi dispositivi vengono spesso utilizzati in caso di emergenza e danni non rilevati possono causare malfunzionamenti o lesioni ai pazienti. Dispositivi confezionati non funzionanti possono rendere la giacenza disponibile inferiore a quanto previsto.

Una radiografia dell'imballaggio finale è in grado di fornire un'immagine del dispositivo assemblato, ma la complessità dell'immagine e la varietà di possibili difetti lo rendono difficile.

Il Deep Learning di Cognex è ideale per l'ispezione a raggi X e la verifica di dispositivi assemblati e imballati. Lo strumento di verifica di assemblaggi si addestra su una serie di immagini di dispositivi assemblati correttamente con componenti non danneggiati e apprende a riconoscere l'intera gamma di variazioni accettabili in termini di ubicazione e posizione dei vari componenti. Una volta addestrato, identifica e rifiuta rapidamente gli assemblaggi che presentano componenti piegati, posizionati in modo errato o mancanti, nonché volumi di farmaco errati, pur accettando l'intera gamma di dispositivi assemblati correttamente.

Gli utenti finali possono avere la certezza che i dispositivi per la somministrazione di farmaci saranno privi di difetti causati dall'assemblaggio e dall'imballaggio finali e saranno pronti per l'uso in caso di emergenza.

 

Due problemi di assemblaggio vengono individuati nell'immagine a raggi X di un dispositivo di somministrazione di farmaci ricorrendo al deep learning

 

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