Применение машинного зрения в контроле качества в пищевой промышленности и производстве напитков.

Применение машинного зрения в пищевой промышленности в первую очередь направлено на повышение эффективности контроля, обеспечение качества продукции и снижение производственных затрат. Заменяя традиционный ручной контроль автоматизированными технологиями, оно решает проблемы высоких требований к внешнему виду, высоких трудозатрат и сложности достижения «нулевого количества дефектов» в крупномасштабном производстве. Ниже приведены конкретные сценарии применения и преимущества:

I. Основные сценарии применения

Проверка упаковки пищевых продуктов в штучной упаковке

Содержание проверки: Повреждение упаковки, отсутствие этикеток, неправильная или отсутствующая дата производства/срок годности.

Техническая реализация: Камеры высокого разрешения захватывают изображения поверхности упаковки, а алгоритмы анализируют целостность краев, четкость текста и точность позиционирования.

Преимущества: Предотвращает порчу продуктов из-за поврежденной упаковки и позволяет избежать рисков несоответствия требованиям, связанных с отсутствием этикеток.

Прозрачный уровень жидкости для напитков в бутылках и проверка крышек бутылок

Определение уровня жидкости: Лазерная технология или технология сравнения изображений измеряют высоту жидкости в бутылке, чтобы убедиться, что объем наполнения соответствует стандартам (например, погрешность ±1 мм).

Обнаружение крышек бутылок: выявляет отсутствующие, перекошенные, поврежденные или неправильно запечатанные крышки бутылок и удаляет бракованную продукцию.

Пример из практики: После внедрения машинного зрения пивоварня снизила процент несоответствующих нормам уровня жидкости с 3% до 0,2%, а количество проблем с герметизацией крышек бутылок сократилось на 90%.

Проверка внешнего вида консервированных продуктов питания и напитков

Содержание проверки: целостность язычка для открывания, качество печати даты производства/серийного номера, наличие вмятин или деформаций на корпусе банки.

Технические сложности: Требуется работа с отражающими металлическими поверхностями; контрастность повышается за счет поляризационных светофильтров или инфракрасной съемки.

Результаты: На консервном заводе была достигнута точность обнаружения отсутствующих язычков для открывания банок на уровне 99,9%, что предотвратило трудности для потребителей при открывании банок.

Вспомогательная проверка компонентов картонных упаковок для напитков

Пункты проверки: прикреплена ли соломинка, повреждено ли отверстие и каково положение уплотнительной ленты.

Инновационное применение: в сочетании с технологией 3D-зрения позволяет определять изгиб соломинки, обеспечивая ее надлежащую работу.

Общий подсчет упаковки и проверка коробок.

Функция: Подсчитывает количество упакованных в бутылки/коробки товаров и проверяет комплектность упаковки (например, не отсутствуют ли какие-либо бутылки в упаковке из 12 бутылок).

Преимущества: Заменяет ручной подсчет, увеличивая скорость более чем в 5 раз, с погрешностью менее 0,01%.

II. Технологические преимущества по сравнению с традиционным ручным контролем.

Эффективность и стоимость:

Работу, требующую ручного контроля сотен людей, можно заменить одной системой машинного зрения, что позволит сэкономить более миллиона юаней на оплате труда в год на одной производственной линии.

Скорость обнаружения достигает сотен предметов в минуту, что в 3-5 раз быстрее, чем при ручной проверке.

Гарантия качества:

Ручная проверка подвержена пропускам из-за усталости и индивидуальных особенностей (например, частота ошибок до 5% при распознавании дат мелкими символами). Машинное зрение позволяет достичь стабильной 24-часовой точности обнаружения с частотой ошибок ниже 0,1%.

Обеспечивает отслеживаемость данных, записывая изображения и результаты обнаружения для каждой партии, что соответствует требованиям безопасности пищевых продуктов.

Гибкость:

Параметры обнаружения (такие как различные размеры упаковки и расположение символов) можно быстро настроить для адаптации к переключению производственных линий на несколько продуктов.

III. Факторы, определяющие развитие отрасли

1. Повышение потребительского спроса. Повышенные требования потребителей к безопасности пищевых продуктов и эстетике упаковки вынуждают компании совершенствовать стандарты контроля качества.

2. Тенденция к автоматизации: Уровень автоматизации в пищевой промышленности превышает 70%, а машинное зрение стало ключевым компонентом «беспилотных заводов».

3. Давление со стороны требований к соблюдению нормативных актов: Например, «Закон о безопасности пищевых продуктов» требует наличия полной и отслеживаемой информации на упаковке, а системы машинного зрения обеспечивают цифровые доказательства контроля качества.

IV. Типичные примеры корпоративных кейсов

В пищевой промышленности продукция компании Jinan Maotong Inspection Equipment Co., Ltd. находит применение в следующих областях:

• Разработка и внедрение на заказ линии контроля качества упаковки для молочной компании, обеспечивающей одновременное обнаружение 12 дефектов, таких как смещение этикетки и дефекты запечатывания в коробках с молоком.

• Разработка системы определения уровня жидкости в прозрачных бутылках с соком с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для адаптации к различиям в пропускании света жидкостями разных цветов (такими как апельсиновый и яблочный сок).

• Внедрение высокоскоростной системы машинного зрения на линии по производству банок для напитков, обеспечивающей обнаружение 1200 банок в минуту с точностью распознавания дефектов, связанных с отрывными язычками, на уровне 99,99%.

V. Перспективные направления развития

1. Интеграция глубокого обучения: улучшение возможностей распознавания сложных дефектов (таких как морщины на упаковке и загрязнение чернил) с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).

2. Мультимодальное обнаружение: интеграция технологий видимого света, инфракрасного излучения и рентгеновского излучения для обнаружения посторонних предметов внутри упаковки.

3. Интеграция с промышленным интернетом: загрузка данных обнаружения в облако в режиме реального времени для оптимизации производственных параметров (например, регулировки давления в разливочной машине).

Система машинного зрения стала ключевым инструментом для обеспечения высокого качества продукции в пищевой промышленности, помогая компаниям соответствовать строгим требованиям рынка и нормативным стандартам благодаря точным, эффективным и надежным возможностям контроля качества.