以下是医疗设备行业中常见的四个检测难题及对应的康耐视提供的AI解决方案示例，速来查看是否有您亟待解决的问题：

医疗设备元件检测

医疗设备涉及复杂的形状、大小和材料，因此元件质量检测至关重要。康耐视基于AI的解决方案可以帮助准确识别微型表面缺陷、划痕、凹陷或污染等缺陷，确保医疗设备的安全性和可靠性，特别是对于用于人体上或植入人体内的特殊设备。

髋关节置换元件缺陷检测：基于AI的图像分析软件可以像人工检测员一样可靠地检测膝关节或髋关节置换元件金属表面上的缺陷，并且速度与计算机化系统一样快。

UDI标记和质量检测

UDI标记包含重要信息，如设备和生产标识、批号、序列号、制造和过期日期等，需要在设备整个生命周期内可读取和解码，以确保合规性。康耐视AI解决方案可以验证代码和文本的存在与准确格式，而条码验证器则确保代码符合质量标准。

具有挑战性的OCR代码读取：对于具有挑战性的OCR代码，包括激光雕刻或化学蚀刻的DPM文本，基于AI的OCR工具可读取并验证数字和字母串是否正确。

包装完整性和无菌性

康耐视解决方案可在医疗设备送到医生办公室或手术室之前，检查包装、标签和密封的完整性，从而准确识别气泡、穿刺、异物、密封空隙等问题，确保包装正确、无菌且无污染，保障医疗设备的质量和安全性。

使用AI技术检测密封：密封检测之前一直是一项复杂且成本昂贵的流程，需要依靠超声波和人工操作员识别缺陷。基于AI的技术能够可靠解决密封不充分、密封过度、空隙和异物等复杂问题，以避免发生污染和产品召回。

包装装配和套件检测

医疗套件或系统和程序包应用必须验证医疗套件中是否包含正确的物品且置于正确的位置，并确认物品的存在与否。此外，监管法规还要求医疗装配套件中必须包含患者植入体卡片、说明和/或注意事项文件。康耐视AI解决方案可以验证所有医疗设备和其他物品是否存在且准确，包括在使用收缩覆膜包装的情况下。

患者植入体卡片确认：无论朝向和照明条件如何，康耐视基于AI的技术能够可靠定位和识别包装盒中的信息插页，避免发生产品召回，并保证患者安全。

由此可见，康耐视AI解决方案能为医疗设备行业提供巨大优势。通过基于示例图像的快速学习，能够迅速准确地定位图案和识别异常，解决了传统基于规则的算法过于复杂和编程耗时的问题。同时，康耐视解决方案还能提供人工检测无法实现的一致性和速度，显著提高了生产效率和质量控制水平。

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相信康耐视AI解决方案能够加速医疗设备行业数字化转型，帮助其提高产品质量与精确性，向更智能、高效和创新的方向迈进。