Pharma-v2

Indústrias Farmacêutica & Médica

Inspeção de Peças de Dispositivos Médicos

Reduza os custos de recalls e retrabalho com sistemas de visão e deep learning

detecção de defeitos em próteses de quadril

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Os dispositivos médicos vêm em muitas formas, tamanhos e superfícies complexas, desde uma prótese de joelho de metal brilhante até uma pequena membrana de um stent. O uso da manufatura aditiva torna as formas geométricas ainda mais complexas para determinados procedimentos. Como os dispositivos médicos são usados no corpo humano ou dentro dele, a inspeção da qualidade da peça é crítica. Marca-passos, cateteres, bisturis e outros dispositivos médicos e equipamentos cirúrgicos podem ter defeitos microscópicos de superfície, arranhões, rebarbas, amassados ou contaminação que podem ser prejudiciais ao paciente.

Muitos fabricantes de dispositivos médicos dependem de operadores humanos ou sistemas de visão baseados em regras para garantir que as peças e componentes de plástico estejam em conformidade com os padrões de qualidade e segurança. Confiar na inspeção de qualidade humana pode ser caro e às vezes permite que os defeitos passem despercebidos. Os sistemas de visão são ótimos com um conjunto conhecido de variáveis em um ambiente controlado, mas a variabilidade das formas e superfícies dos dispositivos médicos torna algumas inspeções impossíveis de resolver apenas com os sistemas de visão.

medição de equipamento cirúrgico e inspeção de membranas de stent

Em algumas aplicações, como medição, os sistemas de visão baseados em regras ainda será a escolha preferida e mais econômica. Para inspeções complexas envolvendo grandes desvios e defeitos imprevisíveis, as ferramentas baseadas em deep learning oferecem uma excelente alternativa. As soluções de deep learning da Cognex localizam, analisam e permitem a classificação de problemas complexos de inspeção para impedir que produtos defeituosos entrem na cadeia de suprimentos. O deep learning combina as capacidades de inspeção humanas com a automação e repetibilidade de um sistema computadorizado. Isso pode ser potencializado pelo uso da robótica para garantir que o manuseio de máquina e ferramentas de visão trabalhem juntos para inspecionar as anomalias mais complexas que operadores às vezes deixam passar. O resultado é menos eventos de recall, menores custos de retrabalho e captura e rastreabilidade total da imagem.

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