«Орлиный глаз» промышленной разведки: анализ и применение технологии визуального контроля этикеток
#визуальный осмотр этикеток бутылок
На высокоскоростной, интеллектуальной производственной линии невидимая технология бесшумно охраняет последнюю линию обороны качества продукции с точностью до миллиметра и скоростью долей секунды.
Первые лучи утреннего солнца освещают современный заводской цех, и производственная линия уже начала свою упорядоченную работу. Не так давно проверка этикеток на сборочной линии требовала от рабочих тщательного контроля каждого изделия и ручной проверки информации. Сегодня автоматизированные системы контроля, основанные на машинном зрении, точно распознают, сравнивают и оценивают информацию на этикетках со скоростью сотни раз в минуту.
Эта трансформация не только освобождает рабочую силу, но и значительно повышает точность и эффективность контроля. Технология визуального контроля стала незаменимым и важнейшим компонентом промышленной автоматизации, играя ключевую роль в контроле этикеток.
1. Технологическая основа: основные принципы машинного зрения и обработки изображений
Машинное зрение, проще говоря, — это технологическая система, использующая компьютеры для имитации зрительных функций человека. Она преобразует объект в сигнал изображения с помощью устройства получения изображений (например, КМОП- или ПЗС-камеры), передаёт его в специализированную систему обработки изображений и получает морфологическую информацию об объекте.
Полная система визуального контроля этикеток обычно состоит из трех основных компонентов: получения изображений, обработки изображений и управления движением.
Получение изображения — первый и самый важный этап. На этом этапе решающее значение имеет проектирование осветительного оборудования, которое напрямую влияет на способность ПЗС-камеры получать высококачественную информацию. Правильное освещение позволяет выделить особенности этикетки и упростить последующую обработку.
Обработка изображений — это мозг всей системы. Полученное изображение проходит предварительную обработку, такую как коррекция оттенков серого, сглаживание и бинаризация, для повышения качества полезной информации и подавления нерелевантного шума. Затем система использует обнаружение границ, выделение контуров и другие методы для получения ключевых характеристик этикетки.
Анализ изображения — это заключительный этап принятия решения. Система извлекает параметры объекта (такие как площадь, количество, положение и длина) из обработанного изображения и выдаёт результат оценки на основе заданного допуска. Точность и скорость этого процесса напрямую определяют общую производительность системы.
2. Основные технологии: ключевые технические пути для визуальной инспекции этикеток
Современные системы визуальной инспекции этикеток используют различные передовые технологии для адаптации к различным сценариям применения и требованиям к точности.
Извлечение контура и распознавание дефектов являются основополагающими технологиями для контроля этикеток. Как показано в патенте 2023 года, система использует оператор Кэнни для обнаружения кромок, выделяя внешний контур этикетки. Затем она преобразует точки контура в дескрипторы Фурье, извлекая такие характеристики, как средний радиус, вогнутость/выпуклость и симметрия. Эти характеристики сравниваются со стандартными этикетками, а сходство и различия оцениваются путём вычисления евклидова расстояния, что позволяет точно идентифицировать дефекты.
Для выявления особенностей текстуры этикетки используется анализ матрицы совпадений в оттенках серого (GLCM). Система преобразует изображение в одноканальный формат, выбирает соответствующее направление и расстояние между пикселями на основе ориентации тканой этикетки для расчета матрицы совпадений, а затем анализирует однородность и шероховатость текстуры изображения. Этот метод особенно эффективен для выявления малозаметных дефектов, таких как торчащие нити и оборванные нити.
Применение технологий глубокого обучения значительно улучшило возможности распознавания в сложных сценах. Традиционные алгоритмы OCR подходят для сцен со стандартизированными шрифтами и чёткой печатью, в то время как алгоритмы глубокого обучения OCR отлично справляются со сценами с разнообразными шрифтами, небольшими искажениями и сложным фоном. Хотя последний метод требует большого количества образцов для обучения модели, его обобщающая способность значительно выше, чем у традиционных методов.
Анализ связности траекторий сетки — ещё одна инновационная технология. Этот метод определяет наличие этикетки, обнаруживая определённые серые элементы в четырёх углах изображения этикетки и оценивая, связаны ли эти элементы путями, образованными из соединенных элементов с одинаковым значением серого. Этот метод повышает точность и расширяет кодовое пространство обнаружения этикеток.
3. Технологическая эволюция: от традиционного осмотра к интеллектуальной диагностике
Технология визуального контроля этикеток не возникла в одночасье; ее развитие проходило от простого к сложному, от однофункционального к системной интеграции.
Традиционная инспекция этикеток в основном основывалась на ручном труде, который мог удовлетворить потребности только мелкосерийного производства, был неэффективным и обеспечивал неудовлетворительную точность обнаружения. С развитием технологий машинного зрения автоматические системы инспекции на основе обработки изображений постепенно вытеснили ручную инспекцию.
Системы автоматического контроля раннего поколения в основном выполняли базовые функции позиционирования и распознавания символов. Благодаря технологическому прогрессу современные системы контроля теперь могут выполнять многофункциональный интегрированный контроль, включая обнаружение наличия этикетки, распознавание символов, обнаружение дефектов и определение положения.
В последние годы, с развитием технологий искусственного интеллекта, визуальный контроль этикеток вступил в эпоху интеллекта. Новейшие системы контроля способны не только выявлять дефекты, но и прогнозировать тенденции качества на основе исторических данных, а также автоматически корректировать параметры производственного процесса.
Точность и скорость контроля значительно возросли. Ранние системы визуального контроля могли обрабатывать лишь несколько десятков этикеток в минуту, в то время как современные высокоскоростные системы контроля способны обрабатывать более 140 этикеток в минуту, обеспечивая значительно более высокую точность, чем при ручном контроле.
4. Сценарии применения: многопрофильная практика визуального контроля этикеток
Технология визуального контроля этикеток широко применяется в различных отраслях промышленности, став важнейшим звеном в обеспечении качества продукции.
В фармацевтической промышленности точность информации на этикетках напрямую связана с безопасностью лекарственных препаратов. Системы визуального контроля могут автоматически проверять коды продуктов, номера партий, даты и другую информацию на этикетках лекарств, чтобы гарантировать полное соответствие парных этикеток. При обнаружении любого несоответствия система немедленно выдаст сигнал тревоги, побуждая оператора принять меры.
В электронной промышленности визуальный осмотр этикеток используется для проверки соответствия идентификационных данных продукции спецификациям. Система способна считывать очень мелкие серийные номера и номера партий продукции, гарантируя уникальность и правильность идентификации каждого продукта.
Пищевая промышленность и производство напитков также извлекают выгоду из этой технологии. На высокоскоростных линиях розлива системы визуального контроля могут проверять бутылки на наличие смещенных, отсутствующих или поврежденных этикеток, гарантируя качество внешнего вида каждой бутылки.
В логистике и управлении цепочками поставок системы проверки этикеток отвечают за проверку точности информации на транспортных этикетках, чтобы предотвратить ошибки при доставке. Система может распознавать различные штрих-коды и QR-коды, чтобы обеспечить правильную передачу логистической информации.
5. Стратегия внедрения: ключевые факторы создания эффективной системы визуального контроля этикеток
Успешное внедрение системы визуального контроля этикеток требует комплексного учёта множества факторов. Ниже приведены некоторые ключевые практические моменты:
Качество получения изображения имеет основополагающее значение. Необходимо выбрать соответствующие ПЗС-камеры и объективы, а также спроектировать разумную систему освещения. При динамической проверке меток также необходимо решать проблемы размытия при движении и использовать соответствующие методы восстановления для обработки входного изображения.
Выбор алгоритма требует компромисса между производительностью и требованиями. В сценариях со стандартизированными шрифтами и чёткой печатью традиционные алгоритмы OCR быстры и стабильны; однако в сценариях с изменчивыми шрифтами или небольшими искажениями алгоритмы OCR на основе глубокого обучения более эффективны.
Системная интеграция должна учитывать реальную производственную среду. Промышленное машинное зрение должно быть адаптировано к потенциально сложным производственным условиям, обладать разумной экономической эффективностью, универсальными промышленными интерфейсами и быть доступным для использования обычными рабочими. Также важны высокая отказоустойчивость и безопасность.
Нельзя игнорировать контроль окружающей среды. Для обеспечения стабильной работы системы необходимо контролировать условия освещения производственной зоны, чтобы исключить помехи от других источников света. Кроме того, необходимо следить за тем, чтобы поверхность этикетки не имела пятен, складок, покрытий и других загрязнений.
6. Проблемы и перспективы: будущее технологии визуального контроля этикеток
Несмотря на значительный прогресс в технологии визуального контроля этикеток, остается ряд проблем и возможностей для развития.
Точность обнаружения на сложном фоне в настоящее время представляет собой серьёзную проблему. Если на поверхности этикетки есть морщины, изгибы или частичное перекрытие, даже самые современные алгоритмы обнаружения могут выдавать ложные результаты. Решение этой проблемы требует более продвинутых моделей глубокого обучения и более обширных наборов обучающих данных.
Обеспечение баланса между требованиями реального времени и технической сложностью также является сложной задачей. Промышленный контроль требует чрезвычайно высокой скорости, а сложные алгоритмы обработки изображений требуют значительных вычислительных ресурсов. Совместное использование периферийных и облачных вычислений может стать решением будущего.
Адаптация к различным материалам этикеток — ещё одна проблема. В разных отраслях используются различные материалы для этикеток; специальные материалы, такие как металлические и прозрачные этикетки, предъявляют более высокие требования к системам визуализации. Ожидается, что технология многоспектральной визуализации будет играть решающую роль в этих особых сценариях применения.
В будущем технологии визуального контроля этикеток будут развиваться в сторону большей интеллектуальной составляющей, интеграции и гибкости. Алгоритмы контроля на основе глубокого обучения получат более широкое распространение; интеграция систем машинного зрения с другими производственными системами усилится; а гибкие системы контроля, способные адаптироваться к многономенклатурному мелкосерийному производству, станут тенденцией.
С приходом Индустрии 4.0 технологии визуального контроля тесно интегрируются с такими технологиями, как Интернет вещей, большие данные и искусственный интеллект. Системы контроля этикеток будущего будут не только обеспечивать высокое качество, но и оптимизировать процессы.
Анализируя огромные объёмы данных контроля, система способна прогнозировать тенденции отказов оборудования, автоматически корректировать параметры производственного процесса и формировать самооптимизирующийся интеллектуальный цикл. Эти данные также будут способствовать принятию решений на предприятии, помогая оптимизировать производственные процессы, снижать риски, связанные с качеством, и повышать общую конкурентоспособность.
Без ведома многих визуальный контроль этикеток превратился из единого инструмента контроля качества в важнейшее звено в экосистеме интеллектуального производства. Он молча охраняет производственную линию, наблюдая за улучшением качества и модернизацией обрабатывающей промышленности Китая своими цифровыми «глазами».
