注射針形成検査アプリケーション

注射針は、体内に薬剤を注入したり、体液を採取したりするための注射器の重要な部品です。このアプリケーションは、注射針が成形された後、ハブとプランジャーと組み合わされて最終的な注射器に装着される前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?

針形成工程では、材料の品質、設備や工具のメンテナンス、工程管理、人為的ミスなど、さまざまな要因により欠陥が発生する可能性があります。一般的な欠陥には以下のようなものがあります。

  • 曲がった針– 注射が困難または不可能になる曲がった針
  • 針の鋭さが不規則 – 先端が不完全に形成されていたり鈍くなっていたりすると、痛みを伴う注射や穿刺時の損傷を引き起こす可能性があります。
  • 表面の欠陥– 傷や穴などの針表面の欠陥は、注射中に不快感を引き起こす可能性があります
  • バーズ– 特に研磨後に針の端に形成される金属の小さな破片は、注射中に痛みや組織損傷を引き起こす可能性があります。
  • 不正確な寸法– 切断または成形工程の誤差により針の長さや直径にばらつきが生じ、投与量の精度やシリンジハブとの適合性に影響する可能性があります。

これらの欠陥は、注射針の機能、有効性、快適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、漏れを防ぐために注射針を厳格に検査することが不可欠です。また、注射針を成形後に検査し、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。

しかし、これらの欠陥は検出が難しい場合があります。鋼鉄製の針の表面は光を反射し、欠陥を覆い隠してしまう可能性があるからです。また、針の形状欠陥の多くは微細であるため、特に背景とのコントラストが低い場合は検出が困難です。従来のマシンビジョンシステムでは、鮮明な画像を撮影し、実際の欠陥、反射面、そして背景を区別することが困難で、最終的には欠陥を見逃したり、誤って不合格としたりすることがあります。

大量生産環境では、生産速度を維持するために針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針の形成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が針を照らし、画像化する。そして CorteX Central AIプラットフォームは針形成欠陥について学習し、最終的にこれらの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 注射針形成検査に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、ソフトウェアによって針の鋼表面や様々な欠陥に合わせて最適化できます。コンピュテーショナルイメージング機能により、複数のショットを撮影し、反射率の高い針表面に起因するホットスポットを排除できます。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、非常に微細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 針検査を自動化することで、次のことが可能になります。

  • 患者の安全と快適性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、廃棄物を最小限に抑えるために、成形後、注射器部品と組み立てる前に針を検査しました。特に、針の先端が曲がっていないか確認しました。

イメージング

まず、使った OptiX 針の画像をキャプチャし、不良部品と正常部品の両方を確実にキャプチャします。

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AI学習

次に、 CorteX Central モデルを訓練するために、曲がった針の欠陥を表すラベルを作成しました。そして、撮影した画像にそれらの欠陥をラベル付けしました。 OptiXNG部分の画像4枚のみ使用。

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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、わずか数分間しかかかりませんでした。画像内の欠陥にラベルを付ける点。

検出

その後、これらのAIモデルを CorteX Edge 新しい針部品の欠陥を検出し、曲がった針の欠陥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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