導(dǎo)讀

醫(yī)用管作為直接輸送體液的醫(yī)療組件，其管壁或表面的微小針孔、裂縫與污染物若在檢測(cè)中被遺漏，將直接引發(fā)患者感染、器官功能受損等嚴(yán)重安全風(fēng)險(xiǎn)。這類細(xì)微缺陷肉眼難以察覺，使得生產(chǎn)過程中的精準(zhǔn)視覺檢測(cè)成為保障患者生命安全、避免重大醫(yī)療事故的關(guān)鍵防線。

本篇文章將介紹案例四：

某醫(yī)用管制造商（D公司）運(yùn)用友思特深度學(xué)習(xí)視覺系統(tǒng)，檢測(cè)醫(yī)用管側(cè)壁上的微小缺陷。該方案克服了以往檢測(cè)系統(tǒng)的局限，建立了一套即使在高速生產(chǎn)線上也能實(shí)時(shí)響應(yīng)的自動(dòng)化檢測(cè)流程。

案例四：多角度醫(yī)用管缺陷檢測(cè)

一、現(xiàn)場(chǎng)情況：醫(yī)用管檢測(cè)的必要性

醫(yī)用管是各類醫(yī)療設(shè)備（如靜脈輸液套件、輸液管路、導(dǎo)管和引流管等）的重要組成部分，用于輸送或排出人體體液，并將醫(yī)療設(shè)備與人體相連。由于這些管子在臨床環(huán)境中會(huì)直接與患者接觸，即使是微小的缺陷，如針孔、裂縫、表面污染（異物顆粒）或擠出缺陷，都可能對(duì)患者安全構(gòu)成重大風(fēng)險(xiǎn)。

特別是管壁內(nèi)的微小孔洞或表面污染物，肉眼難以察覺，因此在生產(chǎn)過程中進(jìn)行視覺檢測(cè)對(duì)于全面檢測(cè)和早期預(yù)防缺陷至關(guān)重要。

具體現(xiàn)場(chǎng)情況：某醫(yī)用管制造商（D公司）

D公司是一家大規(guī)模生產(chǎn)醫(yī)用管并向全球醫(yī)療設(shè)備公司供貨的制造商。他們正在建立一個(gè)新的在線檢測(cè)系統(tǒng)，以便在高速生產(chǎn)線生產(chǎn)完成后立即進(jìn)行全面檢測(cè)。具體而言，他們規(guī)劃了一個(gè)自動(dòng)化工藝流程：擠出成型后的管子會(huì)立即垂直固定在夾具上，然后輸送到檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)。

D公司的生產(chǎn)線是高速生產(chǎn)線，每秒生產(chǎn)數(shù)十根管子，依靠人工檢測(cè)，在保證生產(chǎn)速度的同時(shí)達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)幾乎是不可能的。因此，采用基于機(jī)器視覺的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)系統(tǒng)以應(yīng)對(duì)高速生產(chǎn)對(duì)該公司來說至關(guān)重要。

二、存在的問題

D公司評(píng)估了多家設(shè)備和解決方案提供商，并進(jìn)行了試點(diǎn)測(cè)試，以建立新的在線檢測(cè)線。然而，大多數(shù)解決方案在管子缺陷清晰可見的頂部檢測(cè)中表現(xiàn)尚可，但在側(cè)面檢測(cè)中存在局限性，無(wú)法準(zhǔn)確檢出細(xì)微缺陷。

難以將管子與背景分離

在側(cè)面檢測(cè)中，保持相機(jī)與管子之間的距離很關(guān)鍵，這導(dǎo)致管子在圖像中所占比例非常小。由于管子與背景的邊界變得模糊，許多系統(tǒng)無(wú)法過濾掉背景噪音，導(dǎo)致頻繁出現(xiàn)誤檢和漏檢。

難以應(yīng)對(duì)高速生產(chǎn)線

D公司的生產(chǎn)線每秒高速移動(dòng)數(shù)十根管子。許多檢測(cè)系統(tǒng)缺乏根據(jù)管子旋轉(zhuǎn)和生產(chǎn)線速度實(shí)時(shí)處理圖像的能力，導(dǎo)致頻繁錯(cuò)過檢測(cè)時(shí)機(jī)，從而造成檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

三、解決方案

在測(cè)試了多家供應(yīng)商的解決方案但未取得滿意效果后，D公司測(cè)試了友思特Neuro-T的深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)解決方案。與現(xiàn)有解決方案相比，基于Neuro-T的深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)方案在準(zhǔn)確性和速度方面表現(xiàn)更優(yōu)，最終被選中。

搭建減少反射的照明環(huán)境

擠出成型后，生產(chǎn)出的管子垂直固定在夾具上，輸送到檢測(cè)位置，分別進(jìn)行頂視和側(cè)視檢測(cè)。

頂部檢測(cè)：從上方拍攝管口，檢查內(nèi)壁是否存在針孔和裂縫等內(nèi)部缺陷。

側(cè)面檢測(cè)：管子固定后進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，拍攝側(cè)面圖像，以檢測(cè)外部污染（異物顆粒）、裂縫和擠出缺陷。通過拍攝旋轉(zhuǎn)的管子，可以對(duì)整個(gè)360度外表面進(jìn)行全面檢測(cè)。

檢測(cè)完成后，管子進(jìn)入自動(dòng)分揀系統(tǒng)，合格產(chǎn)品和次品將被分開。次品由剔除裝置移除，只有合格的管子才能進(jìn)入后續(xù)的組裝工序。

利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行缺陷檢測(cè)

1） 側(cè)面實(shí)時(shí)視頻流—利用目標(biāo)檢測(cè)提取管子區(qū)域

為了解決側(cè)面圖像中管子所占比例小的問題，應(yīng)用目標(biāo)檢測(cè)模型作為動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域（ROI），實(shí)時(shí)僅檢測(cè)管子區(qū)域。這樣可以去除非管子區(qū)域，提高缺陷檢測(cè)效率。

2）側(cè)面實(shí)時(shí)視頻流——利用分割進(jìn)行細(xì)微缺陷檢測(cè)

將分割模型應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)模型提取的管子區(qū)域，以精確檢測(cè)擠壓、變形、污染等細(xì)微缺陷。這種兩步走的方法即使在管子區(qū)域較小時(shí)也能確保準(zhǔn)確識(shí)別缺陷，最大限度地減少漏檢。

3）針對(duì)高速生產(chǎn)線進(jìn)行模型速度優(yōu)化

為了在高速生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)全面檢測(cè)，使用Neuro-T平臺(tái)的自動(dòng)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化選項(xiàng)對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，最大限度地提高推理速度。

四、成果與效益

實(shí)施基于友思特深度學(xué)習(xí)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)后，D公司在側(cè)面檢測(cè)中能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出即使是微小的缺陷，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量穩(wěn)定，并成功建立了一個(gè)能夠在高速生產(chǎn)線上實(shí)時(shí)響應(yīng)的自動(dòng)化檢測(cè)流程。

這個(gè)項(xiàng)目意義重大，因?yàn)檫@是該公司首次進(jìn)行全面在線檢測(cè)，是系統(tǒng)初步穩(wěn)定和基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)驗(yàn)證的關(guān)鍵試驗(yàn)平臺(tái)。友思特Neuro-T平臺(tái)方案有效解決了之前解決方案未能解決的側(cè)面缺陷檢測(cè)問題，在這條試點(diǎn)生產(chǎn)線上展現(xiàn)出了明顯的差異化優(yōu)勢(shì)。

通過這次實(shí)踐，D公司不僅為將該系統(tǒng)擴(kuò)展應(yīng)用到現(xiàn)有大規(guī)模生產(chǎn)線提供了參考，還建立了內(nèi)部基準(zhǔn)，以便未來將深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)應(yīng)用于新的生產(chǎn)線和其他產(chǎn)品類型。

Neuro-T：零代碼自動(dòng)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)

友思特 Neuro-T是一個(gè)用于深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)項(xiàng)目的一體化平臺(tái)，可用于 項(xiàng)目規(guī)劃→圖像預(yù)處理→圖像標(biāo)注→模型訓(xùn)練→模型評(píng)估 一系列任務(wù)。Neuro-T提供了便捷的工具和友好的圖形化界面，只需四個(gè)步驟即可創(chuàng)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型

審核編輯 黃宇