医疗器械制造

导管挤出5大常见缺陷(及如何发现它们)

面向工艺工程师的指南,介绍如何识别医用导管中的常见挤出缺陷,并深度剖析颤振纹

显微镜视图,显示导管表面颤振纹特有的波浪状脊纹图案

图1:显微镜视图,显示导管表面颤振纹特有的波浪状脊纹图案。

摘要(快速解答)

五种最常见的导管挤出缺陷是壁厚变化、模线、表面凝胶、颗粒污染和颤振纹。其中,颤振纹最难人工检测,因为它们是微观级别的,在标准照明下对半透明管材几乎不可见。配备专用照明的自动化AI视觉系统能够实时检测它们,防止昂贵的报废和现场召回。

这是一张高分辨率扫描电子显微镜(SEM)图像,展示了导管表面纳米尺度下细微颤振纹的形貌。

在医疗器械制造中,精度不仅仅是生产目标,更是患者安全要求。在挤出用于关键手术的多腔导管或薄壁管材时,不允许有任何误差。

对于挤出实验室的工艺工程师和质量保证经理而言,挑战不仅在于制造产品,还在于在数千英尺的管材中保持一致性。在工业管道中可能不被注意的微观缺陷,可能使医疗器械无法使用,导致昂贵的报废事件,或者更糟糕的是,现场召回。

早期识别缺陷对于稳定生产线至关重要。基于我们在洁净室部署检测系统的工作经验,以下是困扰医用导管挤出的五大缺陷,并对其中最难捉摸的缺陷——颤振纹——进行深度分析。

5大常见挤出缺陷

虽然从螺杆速度到牵引张力的数十个变量都会影响最终产品,但这五种表面和尺寸缺陷是导致批次拒收最常见的原因:

1. 壁厚变化(同心度差)

内径(ID)未完美居中于外径(OD)内,造成管壁薄点,承压时可能破裂。

2. 模线

沿管材长度方向延伸的连续纵向划痕或线条,通常由模具流道上的缺陷或积料引起。

3. 表面凝胶(鱼眼)

管材表面的小硬块,由熔体流中未熔化的树脂、交联聚合物或污染物引起。

4. 颗粒污染

嵌入导管壁中的异物(灰尘、金属细粉或降解聚合物)。

5. 颤振纹

管材表面垂直于流动方向的重复性波浪状脊纹。

虽然所有这些缺陷都至关重要,但颤振纹尤其难以人工诊断和检测。

深度剖析:颤振纹的识别与修复

颤振纹(严重时称为“鲨鱼皮”)是一种以重复性粗糙纹理为特征的表面缺陷。与沿管材纵向延伸的模线不同,颤振纹横向穿越管材,如同聚合物中的细小涟漪。

在半透明医用管材上,细微的颤振纹在标准室内照明下几乎肉眼不可见。它们通常需要显微分析或特定的斜角照明才能被检测到。

颤振纹为何产生?

颤振几乎总是发生在模口处的流动不稳定性问题。这是聚合物在从模具内的高压环境过渡到大气压时挣扎的信号。

最常见的原因包括:

熔体破裂(速度过快)

聚合物被强制通过模唇的速度超过其临界剪切速率。材料在出口处实际上发生“断裂”,产生脊纹。

模具温度不正确

如果模唇温度过低,聚合物外层会“拖曳”并短暂粘结后释放,产生粘-滑模式,表现为颤振纹。

材料不一致

混合不均的色母料或吸湿性树脂(如某些Pebax®牌号或尼龙)中的水分会导致黏度波动,引起不稳定流动。

人工检测的局限

医疗器械行业高度依赖经过验证的流程,但流程验证无法捕捉周二凌晨2点发生的瞬态问题。

许多制造商仍依赖操作员在管材下线时手动检测,辅以每小时一次的截面测量检查。

这种方法对于颤振纹等缺陷会失效,原因是:

  • 缺陷难以捉摸:如上方SEM图像所示,这些缺陷是微观级别的。操作员检测以150英尺/分钟速度运动的半透明管材时会错过它们。
  • 疲劳随之而来:人类注意力在仅仅20分钟的检测任务后就会迅速下降。

关键结论:如果您的检测方法只能发现“鲨鱼皮”而遗漏细微颤振纹,您很可能正在出货表面润滑性受损或尺寸不稳定的产品。

捕捉人类遗漏的缺陷

为确保导管挤出100%的质量,制造商正在从抽样检测转向自动化实时视觉检测。

Overview.ai的视觉系统采用专用照明配置,专为突出表面形貌而设计。通过在颤振纹、凝胶和模线等缺陷图像上训练深度学习模型,系统不仅能“看到”管材,还能分析其纹理。

这使系统能够实时标记微观颤振纹,提醒操作员调整模具温度或螺杆速度,避免价值数千美元的医用级聚合物被浪费。

常见问题解答

导管管材上的颤振纹是什么?

颤振纹是管材表面垂直于流动方向的重复性波浪状脊纹。严重时称为“鲨鱼皮”。它们由聚合物从高压过渡到大气压时模口处的流动不稳定性引起。

为什么颤振纹难以人工检测?

在半透明医用管材上,细微的颤振纹在标准室内照明下几乎肉眼不可见。它们需要显微分析或特定的斜角照明,而且检测以150英尺/分钟速度运动管材的操作员会错过它们。人类注意力也会在仅仅20分钟的持续检测后迅速下降。

AI视觉系统如何检测颤振纹等挤出缺陷?

AI视觉系统使用专用照明配置突出表面形貌,并使用在颤振纹、凝胶和模线等缺陷图像上训练的深度学习模型。这实现了实时100%检测,而非周期性抽样,在微观缺陷成为昂贵质量事件之前就能捕捉到它们。

您的挤出线是否难以检测表面缺陷?

立即联系Overview.ai,了解我们的平台如何捕捉人工检测遗漏的缺陷。