シリンジ部品のプラスチック射出成形検査アプリケーション

プラスチック製シリンジ部品は、正確な投与量とプランジャーの動きやすさを確保するために、シリンジの重要な部品です。このアプリケーションは、射出成形後、針と組み合わされて最終的なシリンジに組み付けられる前のプラスチック製シリンジ部品の検査に焦点を当てています。

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‍どのような製造上の欠陥が発生しますか?

射出成形工程では、材料の問題、不適切な金型設計、金型の摩耗や損傷、不適切なプロセスパラメータ、機械の摩耗、人為的ミスなど、様々な要因により欠陥が発生する可能性があります。一般的な欠陥としては、物理的な損傷、例えば注射器部品のひび割れや応力痕などが挙げられ、漏れや汚染を引き起こし、注射器が使用不能になることがあります。

これらの欠陥はシリンジの機能と有効性を損なう可能性があり、最終的には患者の安全を脅かす可能性があります。品質漏れは、高額なリコール、法的問題、そして医療従事者や患者からの評判の低下につながる可能性があります。メーカーは、漏れを防ぐためにシリンジ部品を厳密に検査することが不可欠です。また、射出成形後に部品を検査し、問題を早期に特定することで、メーカーは廃棄物を削減し、効率を向上させることができます。

ただし、これらの欠陥は検出が難しい場合があります。コンポーネントは通常透明なプラスチックで作られており、透明な部品では十分なコントラストが得られず、予期しない方法で光を反射および屈折してぎらつきや歪みが生じる可能性があるため、検査が困難です。

部品のサイズや種類は様々で、それぞれ異なる検査基準が必要です。従来のマシンビジョンでは、何百もの手作業によるルールのプログラミングが必要であり、新しい部品や変動部品、あるいはプログラムされたパラメータと一致しない欠陥を検出できないという問題がありました。

大量生産環境では、生産速度を維持するために、注射器の部品を迅速に検査する必要があります。従来のマシンビジョン製品では、必要なサイクルタイムに対応できない場合があります。

ソリューション

UnitXさん AI-powered 検査では、他のソリューションでは検出できない注射器コンポーネントのプラスチック射出成形欠陥を効果的に検出します。

まず、 OptiX イメージングシステムはプラスチック製注射器の部品を照らし、画像化する。そして、 CorteX Central AIプラットフォームはプラスチック射出成形の欠陥について学習します。最後に、これらのAIモデルは CorteX Edge インラインで欠陥を検出し分類する推論システム。

なぜ 注射器部品のプラスチック射出成形検査にUnitX?

OptiX 反射率を最小限に抑えながら欠陥の視認性を最大限に高める優れた画像を提供します。 32個の独立制御可能な照明光源を備え、ソフトウェアを介して様々な透明シリンジ部品のプラスチック表面や欠陥に合わせて最適化できます。また、照明ドーム設計により、非常に鋭角な入射角で光を照射できるため、非常に小さな欠陥にも影を落とし、視認性を高めます。

CorteX はランダムで複雑な欠陥を正確に検出します。 位置と向きのばらつきを自動的に正規化し、ピクセルレベルまで欠陥を認識します。これにより、不良品や廃棄につながる誤検知を削減します。

CorteXは、AIモデルの高速開発、展開、反復をサポートします。CorteX AI モデルはサンプル効率が高く、新しい欠陥の種類をトレーニングするのに数枚の画像のみが必要です。

UnitX 収量を最適化します。 CorteXでは、品質基準を調整し、変更を生産段階に導入する前に歩留まりへの影響を視覚化できます。すべての検査データは単一の中央プラットフォームで参照できるため、製造業者はプロセス改善の余地を分析し、特定することができます。

UnitX 迅速な100%インライン検査を提供します。 OptiX 明るいLEDと1m/秒の高速飛行撮影速度を備え、高速撮影が可能です。そして CorteX Edge 高速推論速度 (最大 100 MP) をサポートし、OK/NG の決定を迅速に出力し、その決定をすべての主要な PLC、MES、FTP システムに統合してシームレスに伝達します。

使用するメーカー UnitX シリンジ部品の射出成形検査を自動化することで、次のことが可能になります。

  • 患者の安全を危険にさらす品質漏れを防ぐ
  • 製造プロセスの早い段階で欠陥を特定し、従来のマシンビジョンでよくある誤検出率を最小限に抑えることで、スクラップを削減します。
  • 生産および品質データを分析してプロセス改善の機会を見つけ、歩留まりを向上します。
  • 生産速度に合わせて検査を自動化し、製造スループットを向上

UnitX 検査例の詳細

この例では、欠陥を早期に発見し、廃棄を最小限に抑えるために、射出成形後、最終組立前に注射器の部品(具体的にはバレルとプランジャー)を検査しました。特に、物理的な損傷と汚染の有無を確認しました。

イメージング

まず、使った OptiX 注射器の部品の画像を撮影し、不良品と正常品の両方を確実に撮影しました。部品の前面と背面の両方を撮影しました。

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AI学習

次に、 CorteX Central モデルを訓練するために、傷、ひび割れ、髪の毛(汚染を示す)の3つの欠陥にラベルを付けました。そして、撮影した画像にこれらの欠陥をラベル付けしました。 OptiXNG部分の画像8枚とOK部分の画像5枚のみを使用しました。

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CorteX のユーザーフレンドリーなインターフェースと、AI モデルのトレーニングに必要な画像数が少ないため、画像内の欠陥にラベルを付けるにはわずか 4 分 45 秒しかかかりませんでした。

検出

その後、これらのAIモデルを CorteX Edge 新しい注射器部品の欠陥を検出し、注射器の傷、ひび割れ、汚染を正確に検出して分類することができます。

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その他のアプリケーション例

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