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深兰科技:机器视觉在医疗零部件检测领域大有可为

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“按照一条产线8名检验工人,每人每年成本10万元计算,升级改造为AI质检后,每条产线至少节约6名工人,每年省下人力成本约60万元,这还不包括原本人工质检医用不锈钢导管可能存在的退货衍生成本”。在某上市企业车间内,负责医疗器械板块的陈经理兴奋地说道。
陈经理补充道,“医用不锈钢导管是治疗心血管疾病时要用到的重要医疗器件,必须满足许多复杂的要求,如边缘无毛刺、划伤、压伤等,出厂前需要经过逐一的外观全检。传统的检测方式是人工目测,效率低且出错率高,加之逐年升高的人工成本,一直让我们苦恼不已。而随着市场的不断发展扩大,现有的人工质检产线不能满足大规模生产的需求。这次深兰科技为我们定制的医用不锈钢导管外观检测设备非常好地解决了上述问题,大大提升了检测效率和准确度。”

视觉检测“慧”眼如炬,把好精密医疗器械品质关
缺陷检测是传统制造业工厂生产流程中非常重要的一个环节,尤其是在高端医疗器械零部件加工过程中,因其特殊精密性更加受到重视,每一个部件的质量问题会直接影响到医疗器械的稳定性,进而影响到病人的健康,而用于心血管手术中的医用不锈钢导管更是如此。
医用不锈钢导管是球囊扩张导管中近端的金属管体,在介入手术过程中会进入人体。在支架植入术中,医用不锈钢导管为输送系统的一部分。导管优越性能直接影响到手术的成功率,因其是操作者推送整根球囊扩张导管进入病人体内的唯一施力部位,也是整根球囊扩张导管中强度最大的组成部分。因此,医用不锈钢导管出厂前检测的重要性及品质要求不言而喻。
深兰科技本次服务的客户提出的需求是医用不锈钢导管的外观缺陷检测,出厂产品不能出现划伤、压伤、异色、异物等缺陷。针对以上需求,深兰科技工业智能化团队采用定制化的工业成像系统结合计算机视觉算法和AI软件平台等构建软硬一体化的全自动解决方案。
据深兰科技工业检测项目负责人介绍,此款医用不锈钢导管外观检测设备可以实现跨越几微米到数百微米尺度的缺陷检测。图像采集采用独特的光学系统,匹配AI软件平台,实现图像信息的实时可视化呈现;在检测算法上,自研算法模型保证了分类的准确度以及目标位置检测的精确度。

“医用不锈钢导管长约2米,直径0.3~0.6毫米,品质检测要求高,出厂前外观全检。传统的检测方式是人工目测,检测耗时且容易造成疲劳,效率低的同时也容易造成不良产品流出。”陈经理感慨道,“深兰科技为我们定制的视觉检测设备,很好地完成了我们预期的检测效果,不但将检测效率由原先的10秒/根提升到1.5秒/根,还显著提升了检测准确度,目前准确度可到95%,后续逐步训练有望提升到99.9%。”
降本增效,赋能医药制造领域智能化转型
由于质检精细度要求高,占到工厂总人力成本的40%。举例来说,医疗质检中的西林瓶表面缺陷检测,可能是个小划痕,也可能是小缺口。这种情况下,瑕疵视觉感官并不直观。在整个人力检测过程中,耗时多、人力投入高。而质检效率直接影响到企业生产以及交付效率。因此,质检的智能化赋能已经成为节省成本、提高产能的必然趋势。
机器视觉检测技术是一种非接触式的全新高效检测技术,具备高精准度、高效率、对产品零损伤等优点,可有效地实现设备的生产自动化以及高效柔性化。机器视觉的“火眼金睛”,能够在工业生产中代替人眼,对产品的外观及内部进行自动检测,其工作效率和检测精度都远超人工,同时大幅提升产品良率,真正为企业降本增效。
长远来看,少人化生产和智能制造已是大势所趋。推进自动化质检线的应用,构建智能工厂,减少对人工的依赖,可以进一步提升企业运营的抗风险能力。
在降本增效上,陈经理表示:“在自动化质检模式下,成本基本上能减半。而且,相比于人工,自动化设备在生产成本、效率上都会更佳。”
医疗行业智能制造市场需求旺盛,落地需技术支撑
深兰科技以人工智能赋能医药制造,采用机器视觉及AI算法技术实现医疗用品质检类项目的自动化检测,具有技术含量高、代表性强、可扩展性广、商业模式清晰等特点,可以和不同的医疗企业制定专业标准,将科研成果转化为检测时间短、输出结果准、制造成本低的科技智能产品。
比如在医药方面,对于有外观缺陷的药品,可利用机器视觉检测技术对其有缺陷的产品进行筛选。进行有色药品或胶囊包装时,可以用其颜色识别功能来识别不同颜色药品,做出相应的判定。药品包装完成后,可对其药粒缺失进行检测,也可对包装上的生产日期打码检测、条形码或二维码进行读取等等,还包括医疗瓶塞的缺陷检测、包装盒的检测等等。无论是从药品本身还是医疗配套物件出发,都能进一步确保质量和安全。
深兰科技在医药制造领域发展多年,截止目前,已经服务了多个全球领先的医药制造公司,研发包含医药AI灯检机(可见异物检测)、HSA顶空分析仪(药瓶泄露检测)、智能拆垛供瓶检测系统、生物蛋白芯片组装检测系统等在内多款产品及行业解决方案,其中研发的医药灯检设备、顶空气体分析设备等产品打破了国际技术垄断,实现进口替代,技术处于行业领先地位。


IP属地:上海1楼2023-02-27 20:55回复