Pharma-v2

제약 및 의료

의료 기기 부품 검사

머신비전 및 딥러닝으로 리콜과 재작업 비용을 절감

인공고관절 결함 감지

관련 제품

2D Machine Vision Systems Insight 7000 and hand holding In-Sight 9000

In-Sight® 비전시스템

부품 검사, 식별 및 가이드 작업에서 최상의 성능을 제공합니다.

In-Sight D900

In-Sight D900

In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동

의료기기는 광택 금속 무릎인공관절부터 작은 스텐트 웨빙까지 다양하고 복합적인 형태와 크기, 표면 재질로 제작됩니다. 적층 가공을 사용할 경우, 특정 절차에서 기하학 형태가 훨씬 더 복잡해집니다. 의료기기는 신체 위에 또는 신체 안에 사용되기 때문에 부품의 품질 검사가 반드시 필요합니다. 심박동기, 카테터, 외과용 메스와 그 밖의 의료기기 및 수술 장비에 미세한 표면 결함, 긁힘, 깔쭉깔쭉한 부분, 흠집, 오염이 발생하면 환자에게 유해한 영향이 미칠 수 있습니다.

제품 데모

많은 의료 기기 제조업체는 사람 작업자 또는 규칙 기반 머신비전 시스템을 이용해 부품과 플라스틱 구성품이 품질 및 안전 표준에 부합하는지를 확인하고 있습니다. 사람의 수작업으로 실시한 품질 검사는 고가의 비용이 들고 때로는 결함을 지나칠 수도 있습니다. 머신비전 시스템은 통제된 환경에서 알려진 변수 세트를 갖추고 있지만, 의료 기기는 그 형태와 표면이 다양하기 때문에 머신비전만으로는 몇몇 검사 문제를 해결하기가 불가능합니다.

수술 장비 게이징 및 스텐트 웨빙 검사

측정과 같은 일부 분야에서 규칙 기반 머신비전이 여전히 선호되며 비용 효율적인 선택 옵션이 됩니다. 광범위한 편차와 예측 불가능한 결함을 포함한 복잡한 검사의 경우, 딥러닝 기반 툴이 뛰어난 대안을 제시합니다. 코그넥스 딥러닝 솔루션은 복잡한 검사 문제의 위치를 찾아 분석하고 분류할 수 있어 결함 있는 제품이 공급망에 유입되는 것을 막아줍니다. 딥러닝은 인간의 육안 검사 능력과 컴퓨터 시스템의 자동화 및 반복성을 결합하였습니다. 머신 조작과 비전 툴이 함께 작업 가능하도록 로봇을 사용해 때때로 작업자가 놓치는 가장 복잡한 문제까지 검사할 수 있습니다. 최종적으로 리콜 사태 감소, 재작업 비용 절감, 전체 이미지 캡처 및 추적 성능 확보 등의 결과를 얻을 수 있습니다.

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