Des images analysées à l'aide de six paramètres

Pour le contrôle de qualité automatisé des endoscopes, Dovideq a identifié six paramètres de test et de mesure examinés par la caméra.

L'algorithme "Bris de lentille" mesure si une ou plusieurs lentilles internes sont cassées.

L'algorithme "Détection de particules" détecte si de fines particules de saleté, de l'humidité ou d'autres impuretés ont réussi à pénétrer à l'intérieur de l'endoscope. Pour ces deux mesures, la caméra prend plusieurs images et réalise un histogramme. Le système référence les images par rapport aux images précédentes et alimente un réseau neuronal avec ces données.

Lors de la mesure "Fibre optique", des valeurs de référence permettent de s'assurer que les fibres ou les paquets de fibres de l'endoscope laissent passer suffisamment de lumière. Le but est d'éviter que l'endoscope ne fournisse des images floues.

La "Transmission de la lumière" des lentilles est déterminée à partir d'images individuelles prises par la caméra IDS intégrée. L'instrument de mesure utilise alors une source lumineuse calibrée qui tombe sur un plan de pixels. Chaque pixel est associé à une valeur RVB spécifique d'un spectre de couleurs. La combinaison de tous les pixels est convertie et référencée en une valeur de luminance à l'aide d'un algorithme spécialement développé.

La "Mesure de la mise au point" permet de vérifier à l'aide de la transformation en ondes Harr si les lentilles sont intactes et non contaminées ou si l'endoscope fournit une image claire. Pendant la mesure, le système capture plusieurs images afin d’avoir une vision de l'état de chaque lentille. Dans le meilleur des cas, la caméra regarde à travers l'endoscope et montre des contours nets.

La "Correction de la couleur" est effectuée pour détecter les décolorations dues au processus de stérilisation. Le système prévient des erreurs d'interprétation des images dues à des variations de couleur. L'appareil capture des images et mesure les écarts dans la transmission des couleurs à l'aide du modèle HSV. Celui-ci décrit la couleur d'un pixel sur la base de 3 valeurs : Hue (teinte), Saturation (saturation) et Value (luminosité). La correction de la couleur garantit la reproduction exacte des couleurs réelles des organes ou des tissus pour éviter toute erreur de diagnostic ou de traitement.

« Les détails des tests et des mesures permettent d'évaluer les informations sur les performances des endoscopes testés et d'établir des analyses d'évolution et de tendance », explique Chielant de Wit. « LightControl enregistre tous les détails des mesures de l'endoscope, y compris les résultats des tests, dans une base de données appelée Endoscope Manager. Cela permet d'établir des rapports de gestion et de qualité spécifiques ».

Une demande d'automatisation croissante

La demande en matière d'inspection visuelle automatisée des endoscopes est déjà élevée et devrait continuer à croître dans les années à venir, en raison notamment de l'augmentation du nombre de procédures endoscopiques et de la sensibilité croissante aux risques d'infection. Dans ce cadre, l'intelligence artificielle contribuera à améliorer l'efficacité et la précision des processus d'inspection et à minimiser les erreurs humaines.

Le recours aux caméras IDS fait ses preuves dans ce type d'application. « Dans les technologies médicales, la demande pour nos produits a particulièrement augmenté l'année dernière, ce qui nous réjouit, et pas seulement d'un point de vue économique », souligne Jan Hartmann, directeur général d'IDS. « De plus en plus de caméras IDS contribuent ainsi à la promotion de la santé dans le monde entier ».