의료 및 제약

주사기 바늘 검사

바늘의 기울어진 면 끝의 결함 감지

Defects detected on a beveled needle tip

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Deep Learning

딥러닝

In-Sight 비전 시스템과 VisionPro 소프트웨어에 인공지능 기술을 결합하여 복잡한 검사 애플리케이션을 자동화

hand holding Cognex In-Sight 9000

In-Sight 9000

보다 세밀한 검사를 위한 초고해상도, 독립 실행을 위한 기능 내장형 비전 시스템

피하 주사 바늘 또는 캐뉼라는 금속을 말아 튜브로 만들고 다이를 통해 압출해 얇고 견고하게 제작됩니다. 피부를 다양한 각도에서 여러 번 뚫기 위해서 팁을 기울어진 형태로 제작해 의도된 목적에 적합하게 만들어야 합니다. 기울어진 면을 연마하는 과정에서 고르지 않거나 꺼끌꺼끌한 부분, 고리 및 기타 균일하지 않은 부분이 생겨 기능이 저하되거나 환자에게 위험을 유발할 수 있습니다.

적합한 규격의 바늘을 제작하기 위해서는 다이를 여러 번 통과해야 하므로 내부 또는 외부 직경에 변화가 생길 수 있습니다. 피하 주사 바늘에 결함이 있는지 검사하는 것은 환자의 안전을 보호하고 백신의 적절한 투여를 보장하는 데 있어 매우 중요합니다.

코그넥스 딥러닝은 기울어진 팁 부분에 존재할 수 있는 미묘하면서도 다양한 결함을 감지합니다. 결함 감지 툴은 적은 세트의 허용 가능한 다양한 기울어진 면의 고배율 이미지를 토대로 학습합니다. 조명의 변화는 바늘 표면의 구조를 드러내는 역할을 하는데, 반사성이 높으면 매끄럽다는 의미이며 광택이 흐릿하면 잠재적 결함이 있다는 의미입니다. 또한 동일한 절차를 이용해 바늘 팁의 내부 및 외부 직경을 파악하는 바늘 치수 검사를 수행할 수도 있습니다.

이와 더불어 HDR+(High Dynamic Range Plus) 기술은 국지적인 대조 변화에 맞춰 자동으로 조절되기 때문에 반사광 변화로 인해 유발된 문제를 최소화하고 기울어진 면에 더욱 안정된 조명을 제공합니다. HDR+는 고속으로 움직이는 부품에서 한 번의 수집으로 검사를 완료할 수 있는 반면, 표준 HDR은 부품이 정지 상태여야 하며 HDR+와 동일한 수준의 결과를 도출하기 위해서는 이미지를 여러 번 캡처해야 한다는 차이점이 있습니다. 집광 백라이트와 텔레센트릭 렌즈를 사용하면 배율이 일정하게 유지되어 더욱 간편하게 정밀한 측정을 수행할 수 있습니다.

새 바늘 팁 모델이 개발되거나 제조 라인이 변화하더라도 코그넥스 딥러닝은 다양한 모델에 대해 신속하고 간편하게 학습할 수 있어가동 중단 시간을 최소화하고 처리량을 최적화할 수 있습니다.

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