제약 및 의료

약물 전달 기기 최종 조립 검증

포장 후 기기의 완전성과 기능성을 보장

딥러닝을 사용해 약물 전달 기기의 X-선 영상에서 두 가지 어셈블리 문제를 발견

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서브 어셈블리가 이전에 검사되어 통과되었다고 하더라도 최종 조립 및 포장 과정에서 자동 주사기, 펜, 카트리지 기반 시스템, 사전 충전식 주사기와 같은 약물 전달 기기가 위치를 벗어나거나 잘못 정렬될 수 있습니다. 밀봉처리된 포장재 안에서 그러한 손상은 이전에는 감지하기가 어려웠습니다.

이러한 기기는 종종 응급 상황에서 사용되며, 발견하지 못한 손상으로 인해 고장이 발생하거나 환자에게 해를 줄 수 있습니다. 작동하지 않는 포장된 기기는 계획보다 사용 가능한 재고가 부족함을 뜻합니다.

최종 포장재의 X-선 영상 촬영은 조립된 기기에 대한 이미지를 제공하지만, 이미지의 복잡성과 가능한 결함의 종류로 인해 확인이 어렵습니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝은 조립 및 포장된 기기의 X-선 검사와 검증에 사용하기 적합합니다. 조립 검증 툴은 구성품이 손상되지 않은 상태로 올바로 조립된 기기의 이미지 세트에서 트레이닝하고, 다양한 부품의 위치에서 허용되는 전체 종류 범위를 학습합니다. 트레이닝이 끝나면 구부러지거나, 잘못 배치되거나, 부품이 누락되거나, 약물의 부피가 잘못된 조립품을 빠르게 식별해서 거부하고, 제대로 조립된 전체 기기 범위를 수락합니다.

최종 사용자는 약물 전달 기기에 최종 조립 및 포장으로 인한 결함이 없고 응급 시 사용할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

 

딥러닝을 사용해 약물 전달 기기의 X-선 영상에서 두 가지 어셈블리 문제를 발견

 

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