Как машинное зрение меняет стандарты контроля качества стеклянных бутылок

Слабый свет отражается от прозрачного корпуса бутылки, и под высокоскоростной камерой крошечный пузырек точно идентифицируется и отмечается — и все это за сотую долю секунды.

Стеклянные бутылки, древняя упаковочная тара, в современном промышленном производстве сталкиваются со строгими требованиями к качеству. Традиционные методы ручной проверки больше не соответствуют требованиям сегодняшнего крупномасштабного и высокоскоростного производства. С развитием технологий машинного зрения контроль качества стеклянных бутылок претерпевает революционные изменения.

Благодаря передовым CCD и CMOS-сенсорам, профессиональным алгоритмам обработки изображений и технологиям искусственного интеллекта, системы визуального контроля могут достигать скорости проверки десятков тысяч бутылок в час с точностью до микронных уровней, недостижимых для человеческого глаза, обеспечивая надежный контроль качества для пищевой, фармацевтической и косметической промышленности.

1. Ограничения и проблемы традиционного контроля

В процессе производства стеклянных бутылок, из-за сложности технологического процесса, неизбежны различные дефекты продукции. Такие проблемы, как пузырьки, примеси, трещины и отклонения в размерах, представляют серьезную угрозу для качества продукции.

Для повышения качества продукции, покидающей завод, производители обычно прибегают к тщательной ручной проверке для выявления дефектных изделий. Этот традиционный метод имеет очевидные недостатки: низкая скорость проверки, значительные затраты человеческих и материальных ресурсов, а также площади.

После длительной работы человеческий глаз подвержен усталости и невнимательности, что затрудняет постоянное обеспечение качества продукции. Стандарты контроля качества сложно унифицировать, поскольку субъективные оценки разных инспекторов различаются, и даже стандарты оценки одного и того же инспектора могут меняться в разное время.

Современные высокоскоростные производственные линии еще больше подчеркивают недостатки ручного контроля. Возьмем, к примеру, производство пивных бутылок: многие современные линии по производству пива достигают скорости более 36 000 бутылок в час, что значительно превосходит возможности ручного контроля.

Сами характеристики стеклянных бутылок также усложняют их осмотр. Прозрачность стекла затрудняет обнаружение некоторых дефектов невооруженным глазом, а особенности дефектов в разных частях бутылки (горлышко, плечо, дно) различаются, что требует осмотра с разных ракурсов.

2. Принципы работы и технологические преимущества машинного зрения

Системы машинного зрения преобразуют захваченный объект в сигналы изображения с помощью устройств машинного зрения (CMOS и CCD), которые затем передаются в специализированную систему обработки изображений.

Система преобразует изображение в цифровой сигнал на основе такой информации, как распределение пикселей и яркость. Затем эти сигналы обрабатываются с использованием различных алгоритмов для извлечения целевых признаков, а управление оборудованием на месте осуществляется на основе результатов распознавания.

Полная система визуального контроля стеклянных бутылок обычно включает в себя несколько ключевых компонентов: оптическую систему освещения, высокоскоростную промышленную камеру, плату захвата изображений, специализированное программное обеспечение для обработки изображений и исполнительный механизм.

Система использует различные конфигурации камер и схемы освещения для удовлетворения потребностей в осмотре различных частей стеклянной бутылки. Например, для осмотра корпуса бутылки можно использовать несколько камер USB 3.0 с разным разрешением в паре с подсветкой или купольным освещением; для осмотра горлышка бутылки требуется камера с более высоким разрешением в сочетании с кольцевым бестеневым источником света для выделения деталей.

С точки зрения технических преимуществ, машинное зрение в первую очередь повышает точность контроля, стандартизирует стандарты контроля и устраняет индивидуальные различия при ручном контроле.

Во-вторых, это значительно увеличивает скорость контроля, позволяя проводить всесторонний контроль продукции в режиме реального времени. С экономической точки зрения, первоначальные инвестиции в среднем обходятся значительно дешевле, чем затраты на ручной труд.

Эти системы также могут обобщать и анализировать данные, облегчая выявление проблем в предшествующих процессах и предоставляя рекомендации для последующих процессов, обеспечивая непрерывную оптимизацию производственного процесса.

3. Практическое применение: Конкретные методы визуального осмотра стеклянных бутылок.

В практических приложениях визуальный осмотр стеклянных бутылок охватывает множество ключевых показателей. Проверка размеров включает такие параметры, как высота бутылки, внешний диаметр корпуса бутылки, внешний диаметр горлышка бутылки и высота горлышка бутылки, гарантируя, что каждая бутылка соответствует техническим требованиям.

Обнаружение дефектов — более сложная задача, включающая в себя дефекты внешнего вида корпуса бутылки (пузырьки, примеси, складки, спайки, трещины, царапины, отпечатки пальцев и т. д.), дефекты дна бутылки (неровности, выступы на дне, смещенное от центра дно и т. д.) и дефекты плеча бутылки (наклонные плечи, искривленные бутылки и т. д.).

Проверка горлышка бутылки имеет решающее значение, поскольку напрямую связана с герметичностью упаковки. Помимо обнаружения дефектов, аналогичных дефектам корпуса бутылки, она также требует специализированного выявления специфических проблем, таких как зазубрины, трещины и неровные отверстия.

Усовершенствованное инспекционное оборудование использует режим совместной работы нескольких станций. Например, полностью автоматическое инспекционное устройство, основанное на машинном зрении искусственного интеллекта, включает в себя переднюю станцию, первую инспекционную станцию, станцию ​​с летающей камерой, вторую инспекционную станцию, третью инспекционную станцию, четвертую инспекционную станцию ​​и пятую инспекционную станцию ​​в сочетании с возвратно-поступательным конвейерным механизмом для транспортировки бутылок.

Каждая станция оснащена отдельной матричной камерой и системой источников света для фотографирования бутылок с разных ракурсов. Некоторые устройства используют до 34 камер, подключенных через несколько 4-портовых плат захвата USB 3.0, для обеспечения всестороннего охвата.

4. Технические проблемы и инновационные решения

Визуальный осмотр стеклянных бутылок сопряжен с многочисленными техническими трудностями. Во-первых, это точное выявление мельчайших отклонений и устойчивость к воздействию окружающей среды.

Определение диаметра горлышка бутылки требует высокой точности, но в реальных условиях даже небольшие отклонения в позиционировании продукта могут привести к ошибкам при извлечении краев во время круговой подгонки из-за неравномерного отражения от поверхности стекла и незначительной деформации бутылки.

Во-вторых, существует проблема размытых границ оттенков серого при обнаружении пятен. Некоторые незначительные пятна могут иметь очень небольшую разницу в оттенках серого по сравнению с фоном бутылки, что легко может привести к ошибочной классификации как фона или к пропуску обнаружения.

Полупрозрачность стекла также может вызывать «размытие перспективы» пятен, особенно пятен на внутренней поверхности бутылки. Проникновение света приводит к наложению оттенков серого, что затрудняет точное определение порогового значения серой шкалы «пятно-фон».

Динамические помехи от окружающего света и отражений также являются фактором, который нельзя игнорировать. Гладкая поверхность стеклянных бутылок склонна к отражениям, и небольшие изменения интенсивности света в среде обнаружения могут вызывать колебания значений серого цвета изображений, полученных камерой, что влияет на результаты обнаружения.

Инновационные решения включают в себя внедрение передовых алгоритмических моделей. Некоторые системы используют технологии искусственного интеллекта на основе моделей глубоких нейронных сетей для кодирования и извлечения признаков из изображений стеклянных бутылок, что приводит к более точным меткам классификации качества.

Применение гибридных сверточных модулей дополнительно улучшает возможности извлечения признаков. Используя сверточные ядра разных размеров и расширенные сверточные ядра с разными коэффициентами расширения, система может захватывать многомасштабные признаки и адаптироваться к потребностям обнаружения дефектов разных размеров.

Для обеспечения синхронизации такие компании, как Basler, разработали специализированные решения, адаптируя выходные сигналы ввода-вывода камеры для достижения синхронного управления различными источниками света во время съемки, что повышает производительность сигнала запуска источника света в реальном времени.

5. Тенденции развития в будущем и перспективы отрасли.

Благодаря непрерывному развитию технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения, визуальный контроль стеклянных бутылок развивается в направлении большей интеллектуальности и адаптивности. Традиционные системы машинного зрения полагаются на ручную настройку параметров обнаружения и пороговых значений, в то время как системы на основе ИИ могут автономно изучать признаки дефектов на основе больших объемов данных.

Появление платформ с низким уровнем кодирования снизило порог применения машинного зрения. Например, интеллектуальная платформа машинного зрения с низким уровнем кодирования от Rectvision, основанная на технологиях искусственного интеллекта, предоставляет разработчикам полный, универсальный набор инструментов для получения изображений, аннотирования изображений, разработки алгоритмов, их упаковки и интеграции в приложения.

Программирование без кода и визуальное управление становятся новыми отраслевыми тенденциями. Программное обеспечение для визуального контроля, такое как SGVision, позволяет пользователям создавать процессы контроля стеклянных бутылок без программирования, быстро устанавливая параметры обнаружения с помощью визуального управления, обеспечивая принцип «настроил и использовал», что значительно сокращает цикл внедрения процессов контроля на производственной линии.

Уровень интеграции постоянно повышается. Современные системы визуального контроля не только обнаруживают дефекты, но и собирают и анализируют данные производственного процесса, обеспечивая отслеживаемость качества и оптимизацию процессов, предоставляя производственным компаниям более полную информационную поддержку.

Благодаря популяризации технологий и снижению затрат, контроль качества стеклянных бутылок с помощью машинного зрения распространится с крупных производственных предприятий на малые и средние предприятия, а также с высокотехнологичной продукции на обычную, способствуя всестороннему повышению уровня качества всей отрасли.

Опыт компании Jinan Maotong Inspection Equipment Co., Ltd. показывает, что сотрудничество с профессиональными поставщиками оборудования для машинного зрения позволяет обеспечить стабильную работу инспекционного оборудования в условиях высоких температур и запыленности промышленных предприятий, а также повысить его конкурентоспособность на международном рынке.

В будущем, с дальнейшим развитием технологий искусственного интеллекта, системы визуального контроля стеклянных бутылок смогут не только выявлять дефекты, но и прогнозировать тенденции качества, а также заблаговременно корректировать производственные процессы, обеспечивая переход от пассивного обнаружения к превентивному предотвращению. Это станет важным направлением развития промышленного интеллекта и микропроявлением трансформации и модернизации обрабатывающей промышленности Китая.

Этот «интеллектуальный глаз» технологии визуального контроля помогает традиционной обрабатывающей промышленности увидеть путь к качеству, гарантируя, что каждая стеклянная бутылка, сходящая с конвейера, выдержит тщательную проверку.