医疗产品中，小到试剂盒、注射器，大到手术床、超声仪等，都与人体健康息息相关。因此医疗行业的制造品质以及生产过程的安全性、有效性、稳定性都需要进行严格控制。近些年国内医疗行业不断发展，越来越多企业能够将产品出口甚至销往欧美等发达地区，然而国际严格的行业标准也让众多医疗器械企业面临着新的挑战。

美国食品和药物管理局(FDA)仅有设备标识(UDI)和欧洲委员会医疗设备和体外诊断规定 (MDR/IVDR)规定使用UDI系统跟踪供应链中的医疗设备。UDI方案的目的是保证各种医疗设备在全球销售中的安全性。

因此，正确地标记和登记医疗设备可以更快地识别故障的、召回的或过期的产品，并有助于解决防伪等问题，让医生和患者能够对所用产品的质量放心。康耐视视觉、深度学习、读码和条码验证技术可帮助自动化零件和标记检测、条码读取和条码质量，同时保证医疗设备的安全性和合规性。医疗设备制造商通过此类解决方案可避免生产不安全的产品，以及减少高成本的召回。下面介绍医疗设备生产流程中的六大难点，康耐视可提供的相关解决方案。

DPM条码质量检测和光学字符识别

配置字符识别技术的机器视觉系统可以验证UDI条码是否存在且标记正确，确保UDI的合规性。

3医疗器械追踪监管

在标记或标签印刷流程之后，条码的对比度可能降低，受到损坏或产生凹陷，也可能标记在反光或白色表面上，或印刷在覆膜包装下，使其难以跟踪。图像读码器和机器视觉光学字符识别技术可保证各种形状和大小的医疗设备都能正确地扫描，并且在发生产品召回事件时能够轻松识别和定位。

手持式读码器可解码反光和圆柱形表面上的小型激光蚀刻码，例如医疗器械和人工植入物(例如髋或膝关节置换)上的码。

4包装完整性和无菌性

将包装送到医生办公室或手术室前，包装、标签和密封的完整性是保证包装正确、无菌且无污染的关键。机器视觉和深度学习解决方案可以检查气泡或穿刺，并可靠地识别异物、无效密封、以及其他各种可能影响医疗设备包装完整性和无菌性的问题。

密封检测之前一直是一种复杂且昂贵的流程，需要通过超声和操作员来查找缺陷。深度学习技术解决了密封不充分、过度密封、空隙和异物等复杂问题，可以避免污染和产品召回。

5包装装配和套装检测

准备发货时，要根据订单将小包装聚集在包装箱内，再放到货盘上。必须检查包装箱内容是否正确，并找出缺少的物品。图像读码器和视觉向导机器人能够一次性读取大视野中的多个条码，然后执行高级检测，保证包装的正确性。

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