Pharma-v2

製薬/医療

医療機器の部品検査

マシンビジョンとディープラーニングでリコールとリワーク費用を削減

人工股関節欠陥検出

医療機器は、光沢のある金属の人工膝関節から小さなステント網状構造まで、幅広く複雑な形状、サイズ、表面で提供されます。付加製造を使用すると、幾何学的形状が特定の手順でさらに複雑になります。医療機器は人体の内外で使用されるため、部品の品質検査は非常に重要です。ペースメーカー、カテーテル、メス、その他の医療機器および手術用機器は、患者に有害となる可能性のある微視的な表面欠陥、傷、バリ、へこみ、または汚染がある可能性があります。

多くの医療機器メーカーは、部品やプラスチック部品が品質と安全基準に準拠していることを保証するために、人による検査やルールベースのマシンビジョンシステムを使用しています。人による品質検査には費用がかかり、欠陥を見逃してしまう可能性があります。マシンビジョンシステムは、制御された環境で既知のばらつきを発見するのに優れていますが、医療機器には形状や表面のばらつきがあるたえ、マシンビジョンだけでは解決できない検査があります。

手術用機器の測定およびステント網状構造検査

測定などの一部のアプリケーションでは、優先されるコスト効果の高い方法としてルールベースのマシンビジョンが選ばれています。広い偏差と予測不可能な欠陥を伴う複雑な検査の場合、ディープラーニングベースのツールは優れた代替手段となります。コグネックスのディープラーニングソリューションは、複雑な検査課題を見つけ、分析し、分類し、不良品がサプライチェーンに参入するのを阻止します。ディープラーニングは、人による検査能力と、コンピュータシステムの自動化と繰り返し性を兼ね備えています。これは、ロボットを使用して、機械処理とビジョンツールを連携し、オペレータが見逃す可能性のある最も複雑な異常を検査するよう強化できます。最終的に、リコールの発生が減少し、リワークコストが削減され、イメージの完全な取り込みとトレーサビリティが実現します。

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