ドラッグデリバリーデバイスの最終アセンブリ検証

梱包後のデバイスの完全性と機能性を確認

ディープラーニングを用いたドラッグデリバリーデバイスのX線画像で2つの組み立て問題が発見された

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最終アセンブリと梱包の際に、オートインジェクター、ペン、カートリッジベースのシステム、プレフィルドシリンジなどのドラッグデリバリーデバイスは、サブアセンブリが既に検査済みである場合でも、外れたり、ずれたりする可能性があります。このようにシールされたパッケージ内の損傷は、これまで検出が難しいものでした。

そのようなデバイスは、緊急時に使用されることが多いため、損傷が検出されないと使用できない、あるいは患者に危害を加える可能性があります。このように機能しないパッケージが存在することは、利用可能な在庫が予定よりも少ない可能性があることを意味します。

最終パッケージのX線画像は、組み立てられたデバイスの画像です。その画像は複雑であり、潜在的な欠陥もさまざまなため、検出は困難です。

コグネックスのディープラーニングは、組み立ておよび梱包済みのデバイスのX線検査と検証に最適です。アセンブリ検証ツールは、損傷のない部品で組み立てられたデバイスの画像を登録し、さまざまな部品の位置と配置の許容範囲を学習します。学習が終われば、適切に組み立てられたデバイスを判別し、曲がり、配置ずれ、部品の欠損、投薬の計測エラー等のあるアセンブリを迅速に特定して取り出します。

エンドユーザーは、手元のドラッグデリバリーデバイスには、最終的な組み立てや包装により生じる欠陥がなく、緊急時に使用できるものであるという安心を得ることができます。

 

ディープラーニングを用いたドラッグデリバリーデバイスのX線画像で2つの組み立て問題が発見された

 

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