Технология визуального контроля маркировки дна банок: достижение нулевого уровня дефектов на высокоскоростных производственных линиях

Проверка 72 000 банок в час с точностью до 99,99% — как технология машинного зрения производит революцию в контроле качества в пищевой промышленности и индустрии напитков

В современной быстроразвивающейся пищевой и перерабатывающей промышленности линии по производству банок достигли скорости 72 000 банок в час, что эквивалентно впечатляющим 20 банкам в секунду. В условиях такого высокоскоростного производства контроль качества маркировки на дне банок стал критически важным этапом обеспечения качества продукции. Будучи носителем информации о продукте, маркировка напрямую связана с прослеживаемостью и контролем качества продукции.

Традиционный визуальный контроль больше не отвечает требованиям высокоскоростного производства. Внедрение технологий машинного зрения произвело революцию в этой ситуации, обеспечив эффективный и точный автоматизированный контроль.

1. Причины и проблемы дефектов качества маркировки банок

В процессе производства напитков в банках различные факторы могут привести к дефектам качества маркировки. Перед струйным принтером обычно устанавливается вододувка для удаления капель воды с области маркировки на дне банки. Неправильная настройка или смещение этого устройства может привести к неполному удалению капель воды со дна банки, что приводит к размытию или отсутствию маркировки. Сам принтер также может выйти из строя. Засорение сопел — распространённая проблема, часто возникающая из-за длительного использования или несвоевременной очистки. Если вовремя не обнаружить эту проблему, могут возникнуть производственные аварии, такие как пропуск или отсутствие маркировки. Кроме того, смещение датчика запуска или печатающей головки принтера может привести к таким проблемам, как пропуск символов, отсутствие маркировки, отсутствие маркировки или неправильное расположение маркировки.

Вогнутое дно металлических банок создаёт дополнительные трудности для визуального контроля. По сравнению с обычными прозрачными материалами, отражающая способность металлических поверхностей затрудняет получение изображений, требуя специальных световых решений для получения стабильных и чётких изображений.

2. Цели проектирования и основные технические параметры системы контроля

Чтобы соответствовать требованиям высокоскоростных производственных линий, система контроля кода на дне банок должна соответствовать ряду строгих технических спецификаций.

Высокоскоростная работа в режиме реального времени является важнейшим требованием. Система должна мгновенно получать изображения, анализировать их и выносить вердикт, пока банка проходит через зону контроля на высокой скорости, что требует скорости обработки в диапазоне миллисекунд.

Не менее важна точность отбраковки. Система должна точно различать годные и некачественные продукты, отбраковывая только дефектные, чтобы избежать потерь, вызванных ложной отбраковкой. Масштабируемость системы также крайне важна. Гибкие интерфейсы ввода-вывода облегчают интеграцию с различными датчиками и исполнительными механизмами для удовлетворения разнообразных потребностей в измерениях и управлении на месте.

Статистика данных и коммуникационные возможности являются ключевыми характеристиками современных систем контроля. Система должна иметь возможность регистрировать, компилировать и отображать данные контроля в режиме реального времени, а также обеспечивать обмен данными и их удалённую передачу через Ethernet или последовательные интерфейсы.

3. Архитектура системы и основные аппаратные компоненты

Комплексная система струйной инспекции дна банки состоит из трех основных компонентов: источника света и системы обработки изображения, системы электрического управления и человеко-машинного интерфейса, а также устройства отбраковки дефектов.

Конфигурация источника света

В связи с вогнутой поверхностью и отражающими свойствами металла алюминиевых банок, система обычно использует сферический интегрирующий источник света. Этот источник света имеет полусферическую внутреннюю поверхность, которая равномерно отражает свет, излучаемый дном, на 360 градусов, обеспечивая равномерное освещение по всей области захвата изображения и значительно улучшая качество и стабильность изображения.

Умный выбор камеры

Интеллектуальная камера — ядро ​​системы. Интеллектуальная камера Cognex In-Sight Micro1400 благодаря компактному размеру (всего 30 x 30 x 60 мм) и мощным функциональным возможностям особенно хорошо подходит для высокоскоростных сборочных линий. Благодаря встроенным сложным алгоритмам машинного зрения она выполняет такие функции, как обнаружение наличия/отсутствия, проверка дефектов поверхности, измерение размеров и оптическое распознавание символов (OCR). Это требует минимального пользовательского программирования, что значительно ускоряет разработку системы.

Конфигурация процессорного блока

Системы обычно используют комбинацию промышленного компьютера и ПЛК. Например, промышленный компьютер Advantech 1261H с сенсорным экраном в сочетании с ПЛК Siemens S7-200 (с 224-разрядным процессором) обеспечивает скорость и стабильность при сохранении экономической эффективности.

4. Эволюция алгоритмов обработки изображений и распознавания символов

Благодаря технологическому прогрессу алгоритмы распознавания символов при струйной печати на дне банок претерпели значительную эволюцию: от традиционных методов до передовых технологий глубокого обучения.

Расположение области символов

Позиционирование области символа — первый этап процесса распознавания. На реальных производственных линиях банки склонны к вращению во время печати, что затрудняет установку фиксированной области интереса. Метод MSER (Most Stable Extrema Region) эффективно обеспечивает грубую локализацию областей символа путём бинаризации изображения и применения различных пороговых значений в градациях серого. Этот метод в сочетании с методами морфологического расширения и области позволяет добиться точной локализации, используя минимальный ограничивающий прямоугольник для определения области символа и ориентации вращения.

Технология сегментации символов

Из-за особенностей матричных символов, печатаемых струйными принтерами, традиционные методы проекционной сегментации часто не позволяют точно их сегментировать. Алгоритм сегментации матричных символов использует метод расширения формы сигнала, что превосходит проекционную сегментацию. Задавая пороговые значения сегментации и обрабатывая перекрывающиеся символы, он эффективно решает проблему сегментации матричных символов.

Распознавание символов

Алгоритмы распознавания символов прошли путь от традиционного извлечения признаков к глубокому обучению. Свёрточные нейронные сети (СНС) автономно извлекают высококачественные признаки струйных изображений с помощью машинного обучения, избегая сложного ручного процесса извлечения признаков. Они обладают превосходной отказоустойчивостью и возможностями параллельной обработки, что значительно повышает точность распознавания.

5. Системный рабочий процесс и контроль качества

Рабочий процесс системы струйной инспекции дна банки представляет собой процесс, требующий высокой степени взаимодействия.

При прохождении банок через систему визуализации металлический бесконтактный датчик активирует стробоскоп и промышленную интеллектуальную камеру, которая делает снимки дна банки в движении на высокой скорости. Интеллектуальная камера затем анализирует и обрабатывает изображение, определяя соответствие качества струйной печати стандартам и передавая результаты в электрическую систему управления.

При обнаружении дефектных изделий система активирует механизм отбраковки, автоматически снимая их с производственной линии. Этот полностью автоматизированный процесс не требует вмешательства человека, обеспечивая непрерывную и эффективную работу производственной линии.

Система также регистрирует и компилирует различные данные контроля в режиме реального времени, обеспечивая информационную поддержку для управления качеством производства. Операторы могут отслеживать состояние системы через человеко-машинный интерфейс и оперативно корректировать параметры для обеспечения оптимальной эффективности оборудования.

6. Результаты подачи заявки и перспективы на будущее

Практическое применение показало, что система контроля дна банок с использованием машинного зрения, струйная печать, имеет значительные преимущества.

По сравнению с ручным контролем, системы машинного зрения не только быстрее, но и значительно точнее, достигая точности распознавания 99,99%. Бесконтактный метод контроля позволяет избежать загрязнения в процессе контроля и снизить трудозатраты.

В связи с непрерывным совершенствованием автоматизации в пищевой промышленности и ростом стоимости рабочей силы, всё большую значимость приобретает внедрение и внедрение систем машинного зрения. Эта технология также способствует преодолению монополии импортного оборудования. В будущем, благодаря дальнейшему развитию алгоритмов глубокого обучения и совершенствованию аппаратных возможностей, системы контроля кодирования дна банок будут развиваться в сторону более высоких скоростей, точности и адаптивности, обеспечивая ещё более мощную техническую поддержку контроля качества в пищевой промышленности.

В будущем, благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта, системы контроля кодирования дна банок станут ещё более интеллектуальными и адаптивными. Внедрение алгоритмов глубокого обучения позволит системе обрабатывать более сложные типы дефектов кодирования, а применение технологии 5G обеспечит удалённый мониторинг и обслуживание, что ещё больше снизит эксплуатационные расходы.

Для производителей продуктов питания и напитков инвестиции в передовые системы визуального контроля — это не только необходимое средство контроля качества, но и стратегический выбор для повышения ценности бренда и конкурентоспособности на рынке. В стремлении к нулевому уровню дефектов технологии машинного зрения становятся незаменимым инструментом.