Las agujas son componentes esenciales de una jeringa para inyectar medicamentos o extraer líquidos. Esta aplicación se centra en la inspección de las agujas después de su formación y antes de ensamblarlas con el conector y el émbolo en la jeringa final.
¿Qué defectos de fabricación ocurren?
Pueden ocurrir defectos durante el proceso de formación de agujas debido a diversos factores, como la calidad del material, el mantenimiento de equipos y herramientas, el control del proceso y errores humanos. Los defectos más comunes incluyen:
- Agujas dobladas– Agujas dobladas que dificultan o imposibilitan las inyecciones
- Afilado irregular de la aguja Una punta mal formada o roma que puede provocar inyecciones dolorosas o daños durante la punción.
- Imperfecciones de la superficie Imperfecciones en la superficie de la aguja, como arañazos y picaduras, que pueden causar molestias durante la inyección.
- Rebabas– Pequeños fragmentos de metal que se forman en los bordes de las agujas, especialmente después de molerlas, que pueden causar dolor o daño tisular durante la inyección.
- Dimensiones de Incorrección– Variaciones en la longitud o el diámetro de las agujas debido a errores en los procesos de corte o formación, que pueden afectar la precisión de la dosis y la compatibilidad con el cubo de la jeringa.
Estos defectos pueden comprometer la funcionalidad, la eficacia y la comodidad de una inyección, poniendo en riesgo la seguridad del paciente. Las fugas de calidad pueden provocar retiradas costosas, problemas legales y dañar la reputación de los profesionales sanitarios y los pacientes. Es fundamental que los fabricantes inspeccionen rigurosamente las agujas para evitar fugas. Al inspeccionar las agujas tras su fabricación e identificar los problemas a tiempo, los fabricantes reducen el desperdicio y mejoran la eficiencia.
Sin embargo, estos defectos pueden ser difíciles de detectar: las superficies de las agujas, hechas de acero, pueden reflejar la luz de forma que los oculta. Muchos defectos en la formación de las agujas son sutiles, lo que dificulta su detección, especialmente si el contraste del defecto con el fondo es bajo. Los sistemas de visión artificial tradicionales tienen dificultades para capturar imágenes nítidas y distinguir entre los defectos reales, las superficies reflectantes y el fondo, lo que finalmente pasa por alto defectos o provoca falsos rechazos.
En entornos de fabricación de alto volumen, las agujas deben inspeccionarse rápidamente para mantener el ritmo de producción. Los productos de visión artificial tradicionales pueden no cumplir con los tiempos de ciclo requeridos.
La Solución
UnitX, AI-powered La inspección detecta eficazmente defectos en la formación de la aguja de la jeringa donde otras soluciones fallan.
En primer lugar, la OptiX El sistema de imágenes ilumina y captura imágenes de las agujas. Luego, el CorteX Central La plataforma de IA se entrena en defectos de formación de agujas. Finalmente, esos modelos de IA se implementan en... CorteX Edge Sistema de inferencia para detectar y clasificar defectos en línea.
Por Qué UnitX ¿Para la inspección de la formación de la aguja de la jeringa?
OptiX Proporciona imágenes superiores que minimizan la reflectividad y maximizan la visibilidad de los defectos. Cuenta con 32 fuentes de iluminación controlables de forma independiente, optimizadas mediante software para las superficies de acero de las agujas y diversos defectos. Su capacidad de procesamiento de imágenes computacionales permite tomar múltiples fotografías y eliminar los puntos calientes causados por superficies de agujas altamente reflectantes. Además, su diseño de domo de iluminación permite un ángulo de incidencia muy agudo de la luz proyectada, lo que permite que incluso los defectos más pequeños proyecten sombras que aumentan su visibilidad.
CorteX detecta con precisión defectos aleatorios y complejos. Normaliza automáticamente la variabilidad en posiciones y orientaciones y reconoce defectos a nivel de píxel. Reduce los falsos positivos que generan desperdicio y desperdicio de producto.
CorteX admite el desarrollo, la implementación y la iteración rápidos de modelos de IALos modelos de IA de CorteX son eficientes en el uso de muestras: solo requieren unas pocas imágenes para entrenarse en nuevos tipos de defectos.
UnitX optimiza el rendimiento. En CorteX, es posible ajustar los criterios de calidad y visualizar el impacto en el rendimiento antes de implementar dichos cambios en la producción. Todos los datos de inspección se pueden consultar en una plataforma central para que los fabricantes los analicen e identifiquen áreas de mejora en sus procesos.
UnitX Proporciona una inspección rápida, 100% en línea. OptiX Tiene LED brillantes y velocidades de captura de moscas de 1 m/s para imágenes de alta velocidad. Y CorteX Edge Admite altas velocidades de inferencia (hasta 100 MP) para emitir rápidamente una decisión OK/NG y comunicar sin problemas dicha decisión mediante la integración con todos los principales sistemas PLC, MES y FTP.
Fabricantes que utilizan UnitX Para automatizar la inspección de agujas se puede:
- Prevenir fugas de calidad que pongan en riesgo la seguridad y comodidad del paciente
- Reducir los desechos identificando defectos en las primeras etapas del proceso de fabricación y minimizando las tasas de rechazo falso comunes en la visión artificial tradicional.
- Mejore el rendimiento analizando los datos de producción y calidad para encontrar oportunidades de mejora de procesos.
- Automatizar la inspección a la velocidad de su producción para aumentar el rendimiento de fabricación.
UnitX Ejemplo de inspección en profundidad
En este ejemplo, inspeccionamos las agujas después de su fabricación y antes de ensamblarlas con los componentes de la jeringa para detectar defectos a tiempo y minimizar el desperdicio. Buscamos específicamente puntas de aguja dobladas.
Proyección de imagen
Primero usamos OptiX para capturar imágenes de las agujas, asegurándonos de capturar tanto las partes defectuosas como las correctas.
Capacitación
A continuación, utilizamos CorteX Central Para entrenar nuestros modelos, creamos etiquetas para representar el defecto de la aguja doblada. Luego, etiquetamos esos defectos en las imágenes que capturamos de OptiX, utilizando solo 4 imágenes de piezas NG.
Debido a la interfaz fácil de usar de CorteX y la baja cantidad de imágenes que requiere para entrenar sus modelos de IA, solo nos tomó unos pocos minutos.minutos para etiquetar los defectos en las imágenes.
Detección
Luego implementamos esos modelos de IA en CorteX Edge para detectar defectos en piezas nuevas de agujas, lo que da como resultado la detección y clasificación precisa de defectos de agujas dobladas.
