Computer vision system for translucent medical devices monitoring during manufacturing process

Abstract

Computer vision is one of the most important technologies for monitoring and control used in the manufacturing industries and is fast emerging in recent applications. The processes that include automatic computer vision techniques are generally faster, more reliable, deterministic, and productive. These systems avoid some human limitations like fatigue and errors. This project, investigates one important part of the automation strategy to enable the automatic assembly and test of deformable life critical medical device such as catheters. The project is focused on developing and implements a visual inspection computer system and the algorithms necessary to monitor the catheter device unit during the assembly process. The device unit is dispensed and placed into the "initial stage" during a previous manufacturing step. A robot picked up the device unit and transports it to the next manufacturing stage for additional processing. The visual inspection computer system is designed to monitors the robot movement through a controlled predefined path and reacting when the device unit falls from the robot arm into the controlled environment. The designed vision system was able to detect and acquire an image when the device under test falls. Then, it passes this image through the "skeleton track", which is the designed image processing algorithm to identify the coordinates of the extremes (end points) at the image plane. An Associative Neural Network system was used to estimates the coordinates of the device unit extremes at the robot 4D plane based on the image coordinates plane. Finally, the robot coordinates values are transmitted to the robot which move the gripper until it is placed on the appropriate location at the corresponding device unit extremes.

Visión por computadora es una de las más importantes tecnologías para el monitoreo y control utilizados en las industrias de manufactura y está creciendo rápidamente en las aplicaciones recientes. Los procesos que incluyen técnicas de inspección de visión por computadora automáticos son generalmente rápidos, más confiables, determinísticos y productivos. Estos sistemas evitan algunas de las limitaciones humanas como la fatiga y los errores. En este proyecto se investiga una parte importante de la estrategia de automatización para facilitar el proceso de ensamblaje automático y las pruebas de objetos deformables y dispositivos críticos médicos en el cuidado de la vida tales como catéteres. El proyecto está enfocado en desarrollar e implementar un sistema de inspección de visión por computadoras y los algoritmos necesarios para el monitoreo de catéteres durante el proceso de ensamblaje. Los componentes son entregados y colocados en la etapa inicial durante procesos de manufactura previos. Un robot debe recoger la unidad y transportarla a la próxima etapa de manufactura para procesamiento adicional. El sistema de inspección visual por computadoras esta diseñado para monitorear el movimiento del robot a través de un área determinada previamente y controlada, de tal manera que el robot pueda reaccionar si la unidad se cae del brazo del robot al área controlada. El sistema de visión diseñado fue capaz de detectar y adquirir la imagen cuando la unidad bajo prueba cayó. Luego, pasó la imagen a través de un algoritmo llamado "Skeleton track" que es el algoritmo de procesamiento de imagen diseñado para identificar las coordenadas de los extremos de la unidad (puntos finales) en el plano de la imagen. Un sistema de Red Neuronal Asociativa fue utilizado para estimar las coordenadas de los extremos de la unidad en el plano del robot 4D, basado en la información de las coordenadas en el plano de la imagen. Finalmente, los valores de las coordenadas en el plano del robot son transmitidas al robot quien mueve el brazo hasta colocarlo en el lugar apropiado que corresponde a los extremos de la unidad.