EnglishMachine vision và deep learning giúp giảm chi phí sửa chữa và thu hồi sản phẩm
Thiết bị y tế có nhiều hình dạng, kích thước và bề mặt khác nhau, vì vậy quy trình sản xuất ra chúng cũng rất phức tạp. Bên cạnh đó, chúng được sử dụng bên trong cơ thể con người nên chất lượng là yếu tố ưu tiên hàng đầu. Máy tạo nhịp tim, ống nội soi, dao mổ, các thiết bị y tế và thiết bị phẫu thuật khác đều có thể mang những khuyết tật bề mặt, vết xước, ba-via, lồi lõm hoặc vết bẩn mà mắt thường khó phát hiện được. Những khuyết tật này có thể làm ảnh hưởng tới bệnh nhân trong quá trình điều trị.
Nhiều nhà máy sản xuất phụ thuộc hoàn toàn vào con người để đảm bảo các sản phẩm phù hợp với tiêu chuẩn an toàn chất lượng, một số khác lại chọn các hệ thống machine vision. Sử dụng con người để kiểm tra ngoại quan rất tốn kém và đôi khi để lọt lỗi không mong muốn. Bên cạnh đó, các hệ thống machine vision hoạt động với lượng dữ liệu đủ lớn đã được cài đặt từ trước để có thể ứng biến linh hoạt với các thay đổi của sản phẩm hoặc các lỗi phát sinh trong quá trình sản xuất. Nhưng sự đa dạng về hình dáng, bề mặt, vật liệu của các thiết bị y tế cũng là một thách thức lớn đối với các hệ thống machine vision.
Trong một số ứng dụng đo lường, machine vision vẫn sẽ là lựa chọn ưu tiên và đem lại hiệu quả kinh tế. Đối với các ứng dụng kiểm tra phức tạp có nhiều hình dạng khuyết tật không thể lường trước thì Deep Learning là một giải pháp thay thế tuyệt vời. Giải pháp Cognex Deep Learning có thể định vị, phân tích và phân loại các vấn đề kiểm tra ngoại quan phức tạp để ngăn chặn các sản phẩm lỗi xâm nhập vào chuỗi cung ứng. Cognex Deep Learning là sự kết hợp giữa khả năng kiểm tra nhạy bén của con người cùng với sự ổn định của hệ thống máy tính. Sự kết hợp này có thể được nâng cao hơn nữa bằng cách sử dụng robot để đảm bảo toàn bộ các góc cạnh khó của sản phẩm đều được kiểm tra. Kết quả là nhà máy sẽ giảm được chi phí sửa chữa và thu hồi sản phẩm, hơn nữa hình ảnh sản phẩm sẽ được lưu lại và truy xuất một cách dễ dàng.