주사기 부품 플라스틱 사출 성형 검사 응용 프로그램

플라스틱 주사기 부품은 정확한 투여량과 플런저 작동의 용이성을 보장하는 주사기의 핵심 부품입니다. 본 애플리케이션은 사출 성형 후 바늘과 함께 최종 주사기에 조립되기 전 플라스틱 주사기 부품 검사에 중점을 둡니다.

어떤 제조상의 결함이 발생합니까?

사출 성형 공정 중 재료 문제, 부적절한 금형 설계, 금형 마모 및 손상, 잘못된 공정 변수, 기계 마모 및 파손, 그리고 인적 오류 등 다양한 요인으로 인해 결함이 발생할 수 있습니다. 일반적인 결함에는 물리적 손상(주사기 부품의 균열 및 응력 자국)이 포함되며, 이는 누출 및 오염으로 이어져 주사기를 사용할 수 없게 만들 수 있습니다.

이러한 결함은 주사기의 기능과 효과를 저해하여 궁극적으로 환자 안전을 위협할 수 있습니다. 품질 불량은 고비용 리콜, 법적 문제, 그리고 의료 서비스 제공자와 환자의 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 제조업체는 불량을 방지하기 위해 주사기 부품을 엄격하게 검사하는 것이 매우 중요합니다. 또한 사출 성형 후 부품을 검사하고 문제를 조기에 발견함으로써 제조업체는 낭비를 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 이러한 결함은 감지하기 어려울 수 있습니다. 구성 요소는 일반적으로 투명한 플라스틱으로 만들어지는데, 투명한 부품은 항상 충분한 대비를 생성하지 않고 예측할 수 없는 방식으로 빛을 반사 및 굴절시켜 눈부심이나 왜곡을 발생시키기 때문에 검사하기 어렵습니다.

부품의 크기와 종류도 다양하며, 각 부품마다 다른 검사 기준이 필요합니다. 기존의 머신 비전 시스템은 수백 개의 수작업 규칙을 프로그래밍해야 하므로, 프로그래밍된 매개변수와 일치하지 않는 새 부품이나 가변 부품, 또는 결함을 감지하지 못합니다.

대량 생산 환경에서는 생산 속도를 따라잡기 위해 주사기 부품을 신속하게 검사해야 합니다. 기존의 머신 비전 제품은 필요한 사이클 시간을 따라가지 못할 수 있습니다.

솔루션

UnitX의 AI-powered 검사를 통해 다른 솔루션이 실패하는 곳에서 주사기 구성 요소 플라스틱 사출 성형 결함을 효과적으로 감지할 수 있습니다.

첫째, OptiX 이미징 시스템은 플라스틱 주사기 구성품을 조명하고 이미징합니다. 그런 다음 CorteX Central AI 플랫폼은 플라스틱 사출 성형 결함에 대해 학습됩니다. 마지막으로, 이러한 AI 모델은 CorteX Edge 결함을 인라인으로 감지하고 분류하는 추론 시스템입니다.

UnitX 주사기 구성품 플라스틱 사출 성형 검사를 위해?

OptiX 반사율은 최소화하고 결함 가시성은 극대화하여 뛰어난 이미지를 제공합니다. 32개의 독립적으로 제어 가능한 조명 광원을 갖추고 있으며, 소프트웨어를 통해 다양한 투명 주사기 부품 플라스틱 표면 및 결함에 맞게 최적화할 수 있습니다. 또한, 조명 돔 디자인은 투사광의 매우 날카로운 입사각을 지원하여 아주 작은 결함에도 그림자를 드리워 가시성을 높여줍니다.

CorteX는 무작위적이고 복잡한 결함을 정확하게 감지합니다. 위치 및 방향의 변동성을 자동으로 정규화하고 픽셀 수준까지 결함을 인식합니다. 불량품 및 제품 낭비로 이어지는 오탐(false positive)을 줄여줍니다.

CorteX는 빠른 AI 모델 개발, 배포 및 반복을 지원합니다.CorteX AI 모델은 샘플 효율성이 뛰어납니다. 즉, 새로운 결함 유형에 대해 학습하는 데 몇 개의 이미지만 필요합니다.

UnitX 수율을 최적화합니다. CorteX에서는 품질 기준을 조정하고 변경 사항을 생산에 적용하기 전에 수율에 미치는 영향을 시각화할 수 있습니다. 모든 검사 데이터는 제조업체가 분석하고 공정 개선 영역을 파악할 수 있는 단일 중앙 플랫폼에서 참조할 수 있습니다.

UnitX 100% 인라인 검사를 신속하게 제공합니다. OptiX 밝은 LED와 1m/s의 빠른 파리 포획 속도를 갖춰 고속 이미징이 가능합니다. CorteX Edge 최대 100MP의 높은 추론 속도를 지원하여 OK/NG 결정을 빠르게 출력하고, 모든 주요 PLC, MES, FTP 시스템과 통합하여 해당 결정을 원활하게 전달합니다.

사용하는 제조업체 UnitX 주사기 구성품 사출 성형 검사를 자동화하려면 다음이 가능합니다.

환자 안전을 위협하는 고품질 유출을 방지하세요
제조 공정 초기에 결함을 식별하고 기존 머신 비전에서 흔히 발생하는 잘못된 거부율을 최소화하여 폐기물을 줄입니다.
생산 및 품질 데이터를 분석하여 프로세스 개선 기회를 찾아 수율을 향상시킵니다.
생산 속도에 맞춰 검사를 자동화하여 제조 처리량을 늘립니다.

UnitX 검사 예시 심층 분석

이 사례에서는 사출 성형 후 최종 조립 전에 주사기 구성품, 특히 배럴과 플런저를 검사하여 결함을 조기에 발견하고 낭비를 최소화했습니다. 특히 물리적 손상과 오염 여부를 면밀히 살폈습니다.

영상

첫째, 우리는 OptiX 주사기 구성품의 이미지를 촬영하여 불량품과 정상품 모두를 촬영했습니다. 구성품의 앞면과 뒷면을 모두 촬영했습니다.

‍트레이닝

다음으로 우리는 다음을 사용했습니다. CorteX Central 모델을 훈련시키기 위해 긁힘, 균열, 그리고 머리카락(오염을 나타냄)의 세 가지 결함에 대한 레이블을 만들었습니다. 그런 다음 촬영한 이미지에서 해당 결함에 레이블을 지정했습니다. OptiXNG 부분의 이미지 8장과 OK 부분의 이미지 5장만 사용했습니다.