Технология визуального контроля и нанесения кодов на стеклянные бутылки и банки: гарант качества интеллектуальной упаковки.

На высокоскоростных линиях по консервированию невидимый свет молчаливо скрывает идентичность каждого продукта.

В современной пищевой промышленности стеклянные бутылки и банки являются важным методом упаковки продуктов питания, а напечатанная на них кодовая информация напрямую связана с отслеживаемостью качества продукции, выявлением контрафактной продукции и управлением рынком. Системы визуального контроля с использованием кодовой печати, благодаря передовым оптическим методам визуализации и интеллектуальным алгоритмам, гарантируют, что маркировка на каждой банке и бутылке будет четкой, разборчивой и точной.

1. Технологическая эволюция: переход от ручного контроля к интеллектуальному обнаружению.

Традиционный контроль качества печати кодов на стеклянных бутылках и банках в основном основывался на ручном визуальном осмотре. Рабочие на производственной линии должны были определять наличие, четкость и правильное положение напечатанного кода с помощью высокоинтенсивной, монотонной работы, используя только свои глаза. Этот метод был не только неэффективным, но и характеризовался высоким процентом пропусков, что затрудняло соответствие требованиям современных высокоскоростных производственных линий.

Благодаря технологическому прогрессу автоматизированные системы визуального контроля постепенно заменили ручной труд. Ранние системы визуального контроля использовали несколько промышленных камер для фотографирования контейнеров с разных ракурсов, но все еще страдали от высокой стоимости и ограниченной дальности обнаружения.

Настоящий прорыв произошел с появлением многоракурсных систем визуализации с одной камерой. Эта инновационная конструкция, благодаря сложной механической структуре, позволяет одной камере проводить всестороннюю проверку как этикеток на бутылках, так и кодов на крышках, что значительно снижает стоимость системы и повышает эффективность обнаружения.

В последние годы внедрение алгоритмов глубокого обучения значительно расширило возможности систем визуального контроля в плане распознавания объектов. Сложные фоны, мельчайшие дефекты и вариации шрифтов, с которыми традиционные алгоритмы с трудом справлялись, теперь эффективно решаются с помощью технологий искусственного интеллекта.

2. Компоненты системы: основные компоненты визуального осмотра

Комплексная система визуального контроля для нанесения кодов на стеклянные бутылки и банки включает в себя несколько точно скоординированных компонентов.

Система визуализации — это «глаза» визуального контроля. Современное контрольно-измерительное оборудование обычно оснащается промышленными камерами высокого разрешения (например, цветными камерами с разрешением 1,3 мегапикселя), способными фиксировать тонкие детали нанесения кода. При выборе камеры следует учитывать такие параметры, как общая экспозиция и высокое отношение сигнал/шум, чтобы обеспечить четкость изображения.

Качество оптической линзы напрямую влияет на качество изображения. Обычно выбирают линзы с фокусным расстоянием 6 мм или 8 мм, чтобы сбалансировать поле зрения и пространственные ограничения. Высококачественные линзы способны корректировать аберрации и обеспечивать минимальное искажение изображения.

Система освещения имеет решающее значение для всей системы обнаружения. Правильное освещение позволяет выделить целевые объекты и уменьшить отражательные помехи. Чашеобразный источник света, благодаря своим характеристикам непрерывного рассеянного отражения, эффективно предотвращает влияние отражений от стеклянных бутылок на получение изображения; в то время как кольцевой источник света обеспечивает равномерное освещение, гарантируя постоянный контраст изображения.

Блок обработки данных — это «мозг» системы. Современные системы контроля качества в основном используют встроенную архитектуру, интегрируя мощные возможности обработки и анализа изображений. Например, система TNP-01 использует технологии искусственного интеллекта, имеет небольшие размеры, низкое энергопотребление и высокую скорость отклика, а также поддерживает удаленное обновление и техническое обслуживание.

Исполнительный механизм отвечает за преобразование результатов обнаружения в действие. Когда система идентифицирует изделие с несоответствующим кодом, она запускает устройство отбраковки (например, пневматический толкатель), которое автоматически удаляет дефектное изделие с производственной линии.

3. Принцип работы: Полный процесс проверки соответствия нормам.

Визуальный осмотр стеклянных бутылок и банок на наличие маркировки — это точный многоэтапный процесс.

Первый этап — получение изображения. Когда банка или бутылка попадает на станцию ​​контроля качества, фотоэлектрический датчик обнаруживает наличие продукта, запуская камеру для съемки при точно заданных условиях освещения. Высокоскоростные промышленные камеры способны завершить захват изображения за миллисекунды, обеспечивая четкие снимки даже на высокоскоростных производственных линиях.

Этап предварительной обработки изображений оптимизирует полученные снимки. С помощью таких алгоритмов, как шумоподавление, улучшение качества и регулировка контрастности, он устраняет помехи, вызванные проблемами съемки, освещения и фокусировки, повышая согласованность изображения и его анализируемость.

Извлечение и распознавание признаков являются ключевыми этапами. Система использует такие алгоритмы, как OCR (оптическое распознавание символов), OCV (оптическая проверка символов) и OPD (оптическое обнаружение присутствия), для считывания и проверки содержимого кода.

OCR отвечает за преобразование символов в строки и сравнение их с ожидаемыми результатами; OCV сравнивает сходство между кодом и ожидаемым закодированным изображением; OPD определяет, существует ли код и правильно ли он расположен, не фокусируясь на содержимом.

Завершающими этапами являются оценка результатов и их выполнение. Система сравнивает результаты распознавания с заданными стандартами. При обнаружении ошибок, таких как некорректные коды, отсутствующие коды, нечитаемые коды или отклонения в положении, она немедленно выдает команду на автоматическое удаление некачественной продукции с производственной линии через устройство отбраковки и включает звуковой и визуальный сигнал тревоги для оповещения оператора.

4. Методы обнаружения: Сравнение трех основных технических подходов

Визуальный анализ кода в основном опирается на три технических подхода, каждый из которых имеет свои преимущества.

Технология оптического распознавания символов (OCR) позволяет детально анализировать содержимое кода, обеспечивая надежное подтверждение кода. Он может не только проверять правильность кода струйной печати, но и отправлять проанализированную информацию в базу данных для записи и отслеживания.

Оптическая проверка символов (OCV) фокусируется на сравнении изображений. Она проверяет, насколько изображение кода, напечатанного струйным принтером, похоже на ожидаемый код, уделяя особое внимание сопоставлению на уровне пикселей. Преимущество OCV заключается в ее гибкости, адаптации к различным шрифтам и качеству печати, и особенно подходит для проверки специальных символов (таких как кириллица, арабский язык или азиатские символы).

Оптическое обнаружение присутствия (OPD) — это самый простой метод обнаружения, проверяющий только наличие и правильное положение струйного кода, без учета его конкретного содержимого. Этот метод подходит для сложных условий и эффективно работает даже с нестабильным или неоднородным фоном печати.

Передовые системы визуального контроля, такие как Eagle Vision, объединяют преимущества этих трех технологий, обеспечивая тройную проверку для гарантии точности струйной маркировки. Это комплексное решение позволяет проводить всесторонний контроль различных типов струйных кодов в условиях высокоскоростного производства.

5. Прикладная ценность: революционное улучшение контроля качества.

Системы визуального контроля струйных кодов приносят многогранные улучшения в производстве стеклянных бутылок и банок.

С точки зрения обеспечения качества, система способна обеспечить 100% полную проверку, полностью исключая пропущенные проверки. Скорость обнаружения может достигать 72 000 бутылок в час, а точность превышает 99,9%, что значительно превосходит возможности человеческого глаза.

Значительно повышается и эффективность производства. Система визуального контроля может работать непрерывно 24/7, не подверженная усталости, что значительно увеличивает коэффициент использования производственной линии. В то же время она высвобождает рабочую силу, позволяя работникам заниматься более ценными задачами.

С точки зрения соответствия стандартам и отслеживаемости, система может записывать изображение струйного кода и данные каждого продукта, обеспечивая полную основу для отслеживания качества. При возникновении проблем с качеством проблемная партия может быть быстро и точно идентифицирована, что сужает круг отзыва продукции и снижает потери.

С точки зрения соотношения затрат и выгод, хотя и требуются первоначальные инвестиции, система визуального контроля может значительно сократить количество жалоб клиентов, отзывов продукции и отходов, вызванных ошибками струйной печати, что в долгосрочной перспективе существенно снизит затраты на контроль качества.

6. Вызовы и решения: Преодоление трудностей в практическом применении

Визуальный контроль качества струйной печати на стеклянных бутылках и банках сталкивается с различными проблемами на практике, и соответствующие решения постоянно совершенствуются.

Отражения и криволинейная поверхность являются серьезными трудностями при контроле качества стеклянных бутылок. Высокая отражательная способность стекла и изогнутая структура корпуса бутылки затрудняют получение изображений. Решение включает использование специального поляризованного источника света и многоугловой системы визуализации для эффективного подавления отражений и получения четких изображений.

Стабильность обнаружения в условиях высокоскоростного производства — еще одна серьезная проблема. Высокая скорость работы производственной линии требует от системы машинного зрения чрезвычайно высокой скорости отклика. Использование камеры с глобальной экспозицией и оптимизированных алгоритмов позволяет сократить скорость обработки до 100 мс, что соответствует темпу высокоскоростных производственных линий.

Разнообразие методов кодирования требует от системы высокой адаптивности. Разные производители и разные продукты могут использовать разные методы кодирования (например, струйный, лазерный, термоперенос) и разные форматы контента. Алгоритмы глубокого обучения, обученные на большом количестве образцов, могут адаптироваться к различным стилям кодирования, улучшая способность системы к обобщению.

Факторы окружающей среды, такие как вибрация, перепады температуры и пыль, также влияют на стабильность обнаружения. Система устраняет эти помехи благодаря антивибрационной конструкции, адаптивному выбору оборудования и алгоритмам предварительной обработки изображений, обеспечивая надежность обнаружения.

7. Будущие тенденции: Направления развития интеллектуальных технологий обнаружения

Технология визуального контроля для маркировки стеклянных бутылок и банок развивается в направлении повышения интеллектуальности и эффективности.

Глубокое обучение и адаптивные алгоритмы станут основной технологией. Традиционные алгоритмы полагаются на определяемые вручную признаки, в то время как глубокое обучение способно автоматически изучать признаки и адаптироваться к более сложным изменениям. Будущие системы будут обладать более развитыми возможностями самообучения, адаптируясь к новым продуктам и средам, что снизит трудозатраты на переобучение.

Ожидается, что технология трехмерного визуального контроля решит проблему проверки изогнутых поверхностей бутылок. Благодаря 3D-изображению система сможет более точно выявлять дефекты маркировки на изогнутых поверхностях, повышая точность обнаружения.

Сочетание периферийных и облачных вычислений позволит оптимизировать архитектуру системы. Простые задачи обнаружения выполняются на периферии, обеспечивая работу в режиме реального времени; сложный анализ и хранение данных реализуются через облако, повышая гибкость и масштабируемость системы.

Интеграция систем и миниатюризация — еще одна важная тенденция. Будущие системы визуального контроля будут более компактными, простыми в установке и обслуживании, а также будут интегрировать больше функций, таких как одновременное обнаружение кодов, обнаружение этикеток и проверка целостности упаковки.

Интерфейс «человек-машина» также станет более удобным для пользователя. Внедрение технологии дополненной реальности (AR) позволит операторам более интуитивно устанавливать параметры, отслеживать состояние и диагностировать неисправности, снижая порог входа.

С наступлением эры Индустрии 4.0 интеграция систем визуального контроля и кодировочных машин превратилась из «опции» в «необходимость». Крупные производственные компании активно внедряют интеллектуальные системы визуального контроля для создания надежной линии защиты качества продукции. В будущем, благодаря глубокой интеграции искусственного интеллекта, связи 5G и технологий граничных вычислений, визуальный контроль маркировки стеклянных бутылок и банок станет более точным, эффективным и интеллектуальным. Он будет не только выполнять функции неутомимого инспектора качества, но и служить мостом, соединяющим физический и цифровой миры, предоставляя предприятиям важнейшую информационную поддержку для достижения интеллектуального производства.