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Qual è l'utilità di un database di imaging?

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Nuovi livelli di analisi della qualità grazie alle capacità di ricerca

Nel mondo dell'analisi delle immagini in microscopia, il numero di immagini create sta aumentando notevolmente. Per esempio, quest'anno durante la visita a una stabilimento automobilistico ho notato l'esecuzione di ispezioni su tutte le saldature di un veicolo per verificare il lavoro delle saldatrici automatizzate. In questo stabilimento ho notato oltre 50 immagini allegate a un singolo report; questo mi ha dato lo spunto per iniziare a capire l'importanza di disporre di un database di immagini da consultare.

Ma facciamo un passo indietro...

Molte persone ancora oggi non comprendono il valore e le possibilità che offre un database di imaging. Si è portati a pensare che per l'organizzazione dei dati archiviati sia sufficiente utilizzare la disposizione di file e cartelle del sistema operativo del proprio computer. In realtà, questo sistema offre solo delle modalità di base per la scomposizione dei dati. In un esempio del settore automotive, la cartella di livello maggiore potrebbe rappresentare il modello dei veicolo, il livello subito successivo la posizione sul veicolo e l'ultimo livello può essere la data di esecuzione del test. L'importante misura rilevata viene poi sovrapposta all'immagine archiviata in tale posizione. Questo sistema funziona se si ha l'esigenza di cercare un test eseguito in una data specifica in un punto specifico di un veicolo. La musica cambia se è necessario cercare le saldature del bagagliaio eseguite a marzo: in questo caso per cercare le immagini sarà necessario aprire ogni cartella datata in marzo. Se poi occorre analizzare nel dettaglio le saldature non riuscite del bagagliaio, si dovrà aprire ogni immagine delle cartelle in tale data per cercare il valore della misura sull'immagine. È possibile semplificare questa procedura eseguendo una singola misura con l'indicatore idoneo/non idoneo nel database.

Torniamo ad oggi...

Il concetto di una frammentazione di base dei dati per la creazione di un database di imaging rimane comunque valida, per cui si può creare una struttura per i modelli del veicolo e un altro livello per le posizioni sul veicolo, ma le similitudini finiscono qui. La data del test è semplice, poiché corrisponde alla data in cui si è archiviata l'immagine ed è un processo automatico. Terminata l'esecuzione delle misurazioni, l'operatore può impostare l'indicatore idoneo/non idoneo nel database. Senza aprire alcuna cartella, è possibile inserire un intervallo di data di ricerca nel database per ottenere tutte le immagini scattate in tale data. In modalità di analisi dei guasti, si può impostare la ricerca nel database in modo da ottenere le immagini dei bagagliai per i quali è stato definito il campo come non idoneo. Si tratta di un esempio piuttosto semplice; proviamo a scendere un po' più nei dettagli.

Facciamo un esempio ipotetico...

Il management si rende conto che numerose saldature del bagagliaio risultano non idonee e, nonostante la costante regolazione delle macchine di saldatura, il numero di saldature non idonee rimane elevato. In qualità di supervisori del laboratorio QA, si è proceduto a una verifica di alcuni report e si è notato che alcune immagini che paiono idonee sono state contrassegnate come non idonee. Come si può procedere? Sfruttando la funzione ricerca del database, si cercano tutti i test risultati non idonei. Il database può anche indicare l'ora di esecuzione del test sul campione. Aggiungendo alcuni campi al database, è anche possibile tracciare l'ora in cui si è rimosso il veicolo dalla linea di montaggio, l'ora di esecuzione del taglio dei componenti per l'esecuzione del test, l'addetto che ha eseguito il taglio, l'addetto che ha eseguito il test e perfino chi si è occupato della regolazione delle macchine di saldatura nella linea di montaggio. Tutti questi dati permettono di identificare il momento in cui si è creato l'errore e in che modo si è proceduto per risolverlo.

Questo tipo di ricerca può far emergere ulteriori informazioni, ad esempio che si è atteso un giorno prima di eseguire il taglio e il test sul veicolo; il nome di chi non ha eseguito correttamente la misurazione e gli errori identificati; dopo aver riconosciuto un errore, un addetto ha eseguito una regolazione non corretta della macchina di saldatura che così riporta una ripetizione di errori; i campioni tagliati da un tecnico specifico risultano danneggiati dal taglio, producendo un errore di misurazione. L'elenco delle possibilità che è possibile identificare varia in base ai dati inseriti. 

Un database di imaging non deve intimorire...

I database possono essere semplici ed essere creati anche solo come database di archiviazione del documento (base). Questa tipologia di database è utilizzato su un singolo computer e fornisce un livello per singola cartella con campi utili a rilevare gli errori, utenti, ecc. per eseguire la ricerca dei dati.

I database per gruppo di lavoro permettono l'accesso a un singolo database da cinque computer diversi, per cui si può accedere alle stesse immagini da stazioni di visualizzazione multiple e stazioni predisposte unicamente per l'analisi. In questo caso, un utente può creare un'immagine e archiviarla nel database, un altro utente può spostarla su un computer differente ed eseguire l'analisi, e infine un terzo utente può redigere il report conclusivo. In questo tipo di database è anche possibile archiviare i dati delle misurazioni grezze e il report conclusivo in Word. Per cercare scenari più complessi di dati e risultati si possono impostare dei filtri di ricerca avanzati. Queste tipologie di database richiedono un determinato livello di esperienza informatica, ma le risorse interne dell'azienda e gli specialisti dell'applicazione del fornitore sono in grado di fornire il supporto necessario per impostare correttamente il database.

I database aziendali possono risultare complessi, ma se la sicurezza dei dati è una componente essenziale del proprio progetto, questo può essere il livello di database richiesto. Infatti, a questo livello è possibile sincronizzarsi con la directory utente dell'azienda e adottare tale livello di sicurezza nel proprio database del sistema del microscopio, per evitare l'eliminazione di dati da parte di utenti o addirittura impedire la visualizzazione dei dati di altri utenti. Questo livello comprende tutte le funzionalità già descritte cui si aggiunge il livello di integrazione. Occorre essere preparati per adottare questo tipo di progetto poiché può richiedere un grande impegno per l'ufficio IT, ma ne vale sicuramente la pena.

Content Manager

Phil Graham has undergraduate degrees in history and anthropology, a master’s degree in the humanities from the University of Chicago, and a PhD in anthropology from the University of Connecticut. He spent many years teaching writing-intensive college courses before joining Evident. Phil enjoys using his training in the social sciences to communicate with the public about advanced technologies and products. 

novembre 29, 2016
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