注射器针头成型检测案例

针头是注射器中向体内注射药物或从体内抽取液体的关键部件。本应用侧重于针头成型后以及与针座和柱塞组装成最终注射器之前的针头检查

出现哪些制造缺陷？

在针头制造过程中，受材料质量、设备工具维护、工艺控制及人为错误等多种因素影响，可能会出现多种制造缺陷。常见的缺陷包括：

• 弯曲针头： 导致注射困难或无法进行。
• 针尖锋利度不均： 针尖成形不良或钝化，可能引发注射疼痛或穿刺时造成损伤。
• 表面瑕疵： 如划痕、凹坑等，注射时可能引起不适。
• 毛刺： 特别是在磨削后，针边缘形成的微小金属碎片，注射时可能引发疼痛或组织损伤。
• 尺寸偏差： 由于切割或成型过程中的误差，导致针头长度或直径变化，影响剂量准确性和与注射器接口的兼容性。

这些缺陷会损害注射的功能性、有效性和舒适度，最终危及患者安全。质量疏漏可能导致高昂的召回成本、法律问题和与医疗机构及患者之间的信任受损。因此，制造商必须严格检测针头，以防止此类问题发生。通过在成型后检测针头并及早识别问题，制造商可以减少浪费并提高生产效率。

然而，这些缺陷的检测可能颇具挑战性——由钢制成的针头表面可能以反射光线的方式掩盖缺陷。许多针头成型缺陷非常细微，难以察觉，尤其是当缺陷与背景的对比度较低时。传统的机器视觉系统在捕获清晰图像以及区分真实缺陷、反射表面和背景方面存在困难，最终可能导致漏检或误检。

在高产量的制造环境中，必须快速检测针头以匹配生产速度。传统的机器视觉产品可能无法满足所需的检测节拍。

解决方案

UnitX 的人工智能检测可以有效检测出其他解决方案无法解决的注射器针头成型缺陷。 

首先，OptiX 成像系统照亮并成像针头。然后，CorteX Central AI 平台针对针头成型缺陷进行训练。最后，将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 推理系统以在线检测和分类缺陷。

为什么选择UnitX来进行注射器针头成型检测？

OptiX 提供出色的图像，可最大限度地降低反射率，同时最大限度地提高缺陷的可见度。 它有 32 个独立通道可控的光源，可以通过软件针对针头的钢表面和各种缺陷进行优化。它的计算成像算法可用于拍摄多张照片并消除由高反射针头表面引起的过曝点。它的穹顶打光系统设计支持投射光的非常锐利的入射角，即使是非常微小的缺陷也会投射阴影，从而增加其可见度。

CorteX 可准确检测随机、复杂的缺陷。 它可自动标准化位置和方向的变化，并识别像素级缺陷。 它可减少导致废品和浪费产品的误报。

CorteX 支持快速 AI 模型开发、部署和迭代。 CorteX AI 模型支持小样本量训练——它们只需要少量图像即可针对新缺陷类型进行训练。

UnitX 可优化生产良率。 在 CorteX 中， 可以在将这些更改投入生产之前调整质量标准并可视化对产量的影响。  All inspection data is referenceable in one central platform for manufacturers to analyze and identify areas for process improvements.

UnitX 提供快速、100% 在线检查。 OptiX具有高亮的 LED 和 1m/s 的快速飞拍能力，可实现高速成像。CorteX Edge 支持高推理速度（高达 100 MP），可快速输出 OK/NG 决策，并通过集成到所有主要 PLC、MES 和 FTP 系统无缝传达该决策。

使用 UnitX 实现针头检测自动化的制造商能够：

• 防止质量问题，危及患者安全和舒适度
• 通过在制造过程早期识别缺陷并最大限度降低传统机器视觉常见的误拒率来减少废品
• 通过分析生产和质量数据来寻找流程改进机会，从而提高良率
• 按照生产速度自动进行检查，以提高制造产量

UnitX检测案例深度剖析

在该案例中，我们在针头成型后和与注射器组件组装前对其进行了检查，以便尽早发现缺陷并最大限度地减少浪费。我们特别检查了弯曲的针头。

成像环节

首先，我们使用 OptiX 捕捉针头的图像，确保捕捉到有缺陷的部分和正常的部分。

训练阶段

接下来，我们使用 CorteX Central 来训练我们的模型。我们创建了标签来表示弯曲针头缺陷。然后，我们在从 OptiX 捕获的图像中标记了这些缺陷，仅使用了 4 张 NG 部件图像。

由于 CorteX 的用户友好界面和训练其 AI 模型所需的图像数量较少，我们只需几分钟即可标记图像中的缺陷。

缺陷检测

然后，我们将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 来检测新针头部件上的缺陷，从而准确检测和分类弯针缺陷。