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Pharma-v2

Settore farmaceutico e medicale

Ispezione di componenti di dispositivi medici

Riduci i costi di richiamo e rilavorazione grazie alla visione industriale e al deep learning

rilevamento dei difetti di sostituzione dell

I dispositivi medici sono disponibili in numerose forme, dimensioni e superfici complesse: si spazia da una protesi di ginocchio in metallo lucido fino alla piccola struttura a maglia di uno stent. L'uso della produzione additiva rende le forme geometriche ancora più complesse per determinate procedure. Dato che i dispositivi medici vengono utilizzati sul corpo umano o al suo interno, l'ispezione della qualità di un componente è fondamentale. I pacemaker, i cateteri, i bisturi e altri dispositivi medici ed altre attrezzature chirurgiche potrebbero presentare difetti superficiali microscopici, graffi, sbavature, ammaccature o contaminazioni che potrebbero essere dannosi per un paziente.

Numerosi produttori di dispositivi medici si affidano a operatori umani o sistemi di visione industriale basati su regole per garantire che parti e componenti in plastica siano conformi agli standard di qualità e di sicurezza. Affidarsi all'ispezione della qualità condotta da esseri umani può essere costoso e talvolta consente la non rilevazione di difetti. I sistemi di visione industriale sono ottimi con un insieme noto di variabili in un ambiente controllato, ma la variabilità delle forme e delle superfici dei dispositivi medici rende impossibile risolvere alcune ispezioni con la sola soluzione di visione industriale.

misurazione delle attrezzature chirurgiche e ispezione della struttura a maglia di stent

In alcune applicazioni, come quelle di misurazione, la visione industriale basata su regole sarà ancora la scelta preferita e più conveniente. Per ispezioni complesse che comportano ampie deviazioni e difetti imprevedibili, gli strumenti basati sul deep learning offrono un'ottima alternativa. Le soluzioni di deep learning di Cognex individuano, analizzano e consentono la classificazione di problemi di ispezione complessi per impedire ai prodotti difettosi di entrare nella catena di fornitura. Il deep learning combina capacità di ispezione di tipo umano con l'automazione e la ripetibilità di un sistema computerizzato. Tutto ciò può essere incrementato mediante il ricorso a robotica per garantire che gli strumenti di movimentazione e visione delle macchine collaborino tra loro per ispezionare le anomalie più complesse a volte sfuggite agli operatori. Il risultato finale è un numero inferiore di eventi di richiamo, costi minori di rilavorazione, nonché l’acquisizione di immagini complete e la rintracciabilità.

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