医疗制造中的视觉技术

物联网 人工智能
视觉技术与工业 4.0 的融合不仅仅是一种技术演进,更是一种技术演进。 这是医疗制造领域精度和可靠性的一场革命。 随着我们继续沿着这条道路前进,我们预计不仅技术会进一步进步,还会对患者治疗结果和医疗保健整体格局产生深远影响。

在现代医学的世界里,有一种微小的成分发挥着巨大的作用。这种成分会在血管造影等过程中进入你的动脉,或者在挽救生命的器官手术中占据中心位置。

一想到它的重要性,你就会不寒而栗,这是有原因的。这些小零件的精度和质量对手术台上的病人来说是生死攸关的大事。

随着医学科学的进步和我们发现越来越复杂的疾病的复杂性,对这些微小而关键的组件的需求正在激增。他们是手术室的无名英雄,是我们健康的无声捍卫者。但是生产这些零件可不是一件容易的事。工厂必须大量生产它们,它们不仅要达到最高的质量标准,而且要快速生产,没有出错的余地。

那么,我们该如何应对呢?走进视觉技术的前沿世界和工业4.0的变革力量。在本文中,我们将探讨机器人和视觉系统的集成如何变革医疗制造,开创一个精确和安全的新时代。

视力检查

视觉已成为确保制造业领域产品质量的关键工具。 在过去的十年中,计算机辅助视觉系统已逐步取代人类在质量检测中的角色,标志着该领域的重大进步。 视觉技术的不断创新和改进为检查复杂的部件开辟了途径,从而在很大程度上减少了人为错误。

目前医疗制造中的目视检查功能已扩展到使用预定义比例检查 2D 和 3D 尺寸。 这种技术实力在维持医疗器械和设备所需的高标准方面发挥着关键作用。 其影响不仅是定性的,而且还延伸到成本节约,包括医疗制造在内的五个主要行业每年节省约 2 亿美元。

公司可以为将计算机辅助视觉无缝集成到医疗制造领域做出贡献,确保精度、效率并符合严格的质量标准。 随着医疗制造行业的不断发展,对尖端视觉检测技术的依赖预计将增加,从而进一步提高医疗产品的整体质量和可靠性。

质量指标和 SPC

制造业中先进视觉机器的使用会产生两种不同类型的数据作为输出。 首先是质量指标数据,以数字形式表示模拟和单独的测量数据。 在医疗制造中,精度至关重要,这些指标是关键指标。 它们受到预定义的限制的约束,这些限制决定了每个部件在实时医疗环境中使用的资格。

工业 4.0 应用程序专为复杂的医疗制造而定制,可与这些先进机器无缝集成。 通过标准协议,应用程序检索质量指标数据并将其与预定义的规范进行比较。 这种实时分析可以快速得出有关每个零件的质量结果的结论。 收集到的数据可以存储并以图表的形式直观地表示,有助于深入的数据分析以实现持续改进。

此外,这些先进的机器能够根据预定义的设置提供决定性的数据,例如接受或拒绝。 这些信息不仅对于立即决策很有价值,而且有助于将零件分类到各自的箱子中。

事实证明,指标数据的粒度与具体决策相结合有助于进一步对零件进行分类。 反过来,这有助于做出有关返工和拒绝的明智决策,确保只有符合最高质量标准的组件才能通过制造过程。

视觉技术、机器人和分类

随着物联网和互联机器的出现,我们可以更进一步,从系统中完全消除人为错误。 生产线上的机器人可以完成单调且预定的工作,将医疗部件放置在视觉工作台上并将其放回箱子中。 可持续性在医疗制造中发挥着关键作用,不仅从环境或废物的角度来看,而且从利润和收入的角度来看。

每个工厂,包括医疗工厂,都应该而且将会有两个级别——拒绝和报废。 将所有东西直接送去废料会增加原材料成本,从而增加总成本。 根据引起的问题或所需返工的类型,拒绝可以分为多个组。 根据数据将零件分为废品和废品,应使用工业 4.0 和数据分析应用程序以及从视觉系统接收到的数据和信号。

工业4.0应用的意义

工厂数字化转型是工业4.0应用的重要组成部分。 它涉及将关键信息(包括流程、产品、机器和质量指标)整合到一个针对医疗制造的独特需求而定制的统一平台中。

该应用程序的优势在于其能够对医疗组件执行相关性分析,从涵盖多个操作并包括原材料信息的综合数据中获取见解。 这种深度和广度的数据使应用程序能够就接受或拒绝医疗零件做出明智的决定。 在精度和质量不容妥协的领域,这种分析能力被证明是无价的。

应用程序中集成的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 组件进一步提升了其功能。 这些先进技术可以实时发出警报,为之前的生产流程提供即时反馈。

在废品率超过可接受阈值的情况下,系统可以采取果断行动,包括停止生产过程以防止不合格部件的扩散。 这种积极主动的方法可保持最高水平的质量并遵守医疗制造行业标准,确保生产标准不受影响,并强调应用程序在此过程中的作用。

对医疗制造和投资回报率的影响

在医疗制造中实施先进技术的影响是革命性的,可以显着提高整体生产力。 在此背景下,该行业的生产率预计将至少提高 50%,标志着显着的飞跃。 特别值得注意的是质量控制过程中错误的消除和重新检查的需要,有助于实现更加精简和高效的生产工作流程。

由于生产率的立即提高,投资回报 (ROI) 会加快。 随着这些技术的实施,投资回报期可能在 3 到 6 个月之间,具体取决于所涉及的特定医疗制造工艺和产品的复杂性。 这种快速的投资回报凸显了将先进技术集成到医疗制造领域的切实好处和成本效益。

这种生产率和质量的全面提高特别适合从事类似医疗部件大规模检测的车间。 简化的流程和提高的效率有助于这些技术的无缝集成,从而对整体制造格局产生重大的积极影响。

对于医疗制造中的较小批量,尽管配置和设置成本可能会根据检查产品的独特特性而有所不同,但质量仍然会有所提高。 尽管存在潜在的成本变化,但对质量的总体影响仍然是一个显着的优势,展示了这些技术在不同规模的医疗制造业务中的适应性。

结论

总而言之,视觉技术与工业 4.0 的融合不仅仅是一种技术演进,更是一种技术演进。 这是医疗制造领域精度和可靠性的一场革命。 随着我们继续沿着这条道路前进,我们预计不仅技术会进一步进步,还会对患者治疗结果和医疗保健整体格局产生深远影响。 医疗制造的精准化之旅仍在继续,通过视觉技术和工业 4.0 的镜头,未来有望实现无与伦比的进步和改变生活的创新。

责任编辑:姜华 来源: 千家网
相关推荐

2020-10-16 10:05:56

物联网机器人技术

2020-09-16 09:01:30

物联网机器人物联网机器人

2022-07-05 10:42:07

医疗设备自动化

2022-06-17 09:50:44

机器视觉人工智能智能制造

2021-06-01 10:49:41

医疗技术数字医疗数字技术

2022-05-16 13:46:30

计算机视觉人工智能机器学习

2024-02-21 16:05:17

人工智能AI机器视觉

2020-11-03 13:43:09

RFID技术

2024-04-22 08:00:00

2020-11-27 15:04:33

智能制造无人机机器人

2022-02-14 14:30:58

区块链医疗保健数据资产

2020-10-09 09:32:53

智能

2011-04-12 10:12:36

光缆光纤

2011-04-12 10:13:33

光缆光纤OPGW

2023-11-24 16:38:38

无人机计算机视觉

2020-03-30 11:26:00

物联网技术医疗

2023-05-06 10:34:44

人工智能

2024-09-26 09:32:48

数据仓库数据中台数据飞轮

2024-09-18 15:19:54

数据仓库数据飞轮医疗数据

2024-09-28 11:03:23

数据仓库数据管理
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号