Технология визуального контроля целых бутылок из ПЭТ: состав системы, принципы алгоритма и тенденции развития
1. Важность и обоснование проведения полной инспекции ПЭТ-бутылок
Бутылки из ПЭТ широко используются в качестве упаковочной тары в производстве напитков, продуктов питания и фармацевтической промышленности. На высокоскоростных линиях розлива могут возникать такие дефекты, как чрезмерно высокий или низкий уровень жидкости, а также некачественное запечатывание колпачков из-за таких факторов, как ошибки оборудования для розлива, отклонения в конструкции бутылок или колебания производственной линии. Чрезмерно высокий уровень жидкости может привести к расширению продукта или даже разрыву при транспортировке или перепадах температур, в то время как чрезмерно низкий уровень жидкости может нарушить спецификации этикетки, что повлияет на имидж компании и приведет к нормативным рискам. Дефекты колпачков, такие как высокие колпачки, деформированные колпачки, отсутствие колпачков или сломанные кольца контроля первого вскрытия, могут легко привести к утечке жидкости или микробному загрязнению. Поэтому автоматизированный контроль качества полных бутылок на выходе производственной линии стал важнейшим этапом обеспечения качества выпускаемой продукции.
Традиционная инспекция в основном основана на ручном визуальном осмотре, но этот метод неэффективен, утомителен и подвержен субъективным факторам, что делает его непригодным для высокоскоростных производственных линий, обрабатывающих десятки тысяч бутылок в час. Также используются рентгеновский контроль, ультразвуковой контроль и инфракрасный контроль, но у каждого из них есть свои недостатки, такие как риски для здоровья, восприимчивость к помехам или недостаточная точность. В последние годы технология инспекции бутылок целиком на основе машинного зрения постепенно становится основным решением благодаря своим преимуществам бесконтактной работы, высокой точности и высокой скорости. Эта технология захватывает изображения бутылки с помощью камеры и использует алгоритмы обработки изображений для анализа ключевых показателей, таких как уровень жидкости, крышка и этикетка, что обеспечивает быструю и объективную оценку качества в режиме онлайн.
2. Состав системы визуального контроля ПЭТ-бутылок целиком
Комплексная система визуального контроля целых ПЭТ-бутылок обычно состоит из блока формирования изображения, источника света, блока обработки данных и привода. Эти компоненты должны работать вместе, чтобы обеспечить высокую скорость и точность контроля.
2.1 Блок формирования изображения
Блок формирования изображения отвечает за получение изображений бутылки. Его основным компонентом является промышленная камера (например, типа ПЗС или КМОП). Для улучшения охвата контроля система часто использует несколько камер или объединяет их с отражателями для одновременной съемки с разных углов. Например, типичное решение использует три ПЗС-камеры с матрицей, расположенные на расстоянии 120 градусов друг от друга вдоль производственной линии, для достижения 360-градусного обнаружения крышки бутылки и уровня жидкости без слепых зон. Другое инновационное решение использует только одну промышленную ПЗС-камеру, но с пятью отражающими зеркалами (включая первое-пятое), получая многоракурсные изображения передней, левой, правой и верхней части бутылки посредством зеркального отражения, что эффективно снижает стоимость и сложность системы. Объектив камеры обычно располагается заподлицо с дном бутылки, что обеспечивает четкое изображение линии уровня жидкости.
2.2 Система источников света
Стабильное освещение имеет решающее значение для качества изображения. Система часто использует светодиодные источники света (площадные или кольцевые) для подсветки краев бутылки и контуров уровня жидкости. Источник света обычно работает в режиме постоянного свечения, что не требует сложного контроллера и обеспечивает высокую стабильность. В зависимости от характеристик бутылки (таких как прозрачность и цвет содержимого) можно выбрать подсветку сзади (освещение бутылки сзади для создания силуэта и выделения линии уровня жидкости) или подсветку спереди (освещение бутылки спереди для улучшения детализации поверхности). Например, при осмотре крышек подсветка помогает запечатлеть контуры крышки и опорного кольца, в то время как при определении уровня жидкости сочетание передней и задней подсветки эффективно компенсирует помехи, вызванные пеной. Расположение источника света должно исключать отражения и тени и адаптироваться к вибрационной среде производственной линии.
2.3 Процессорный блок и исполнительный механизм
Блок обработки данных (например, промышленный компьютер) использует алгоритмы обработки изображений для анализа полученных изображений и определения допустимого уровня жидкости и исправности крышки бутылки. Этот блок взаимодействует с блоком управления ПЛК, который на основе результатов обнаружения управляет механизмом отбраковки (например, эжектором с электромагнитным клапаном), автоматически удаляя бракованную продукцию с производственной линии. Система также включает фотоэлектрические датчики, поворотные энкодеры и другие компоненты для отслеживания положения бутылки и запуска камеры для съёмки, обеспечивая синхронизацию обнаружения со скоростью производственной линии.
3. Ключевые алгоритмы обнаружения полной бутылки
Алгоритмы являются основой визуального контроля и должны отвечать высоким требованиям точности и оперативности. Ниже приведены типичные алгоритмы для определения уровня жидкости и обнаружения пробок.
3.1 Алгоритм определения уровня жидкости
Целью определения уровня жидкости является точное определение границы между жидкостью и газом (или пеной) внутри бутылки. К основным алгоритмам относятся метод проекционного градиента и метод проекционного градиента диффузии в оттенках серого. Процесс обычно включает три этапа: предварительную обработку изображения, локализацию уровня жидкости и оценку.
• Предварительная обработка изображения: сначала цветное изображение преобразуется в оттенки серого, а затем бинаризуется (пороговое значение обычно устанавливается около 200 для изображения с 256 оттенками серого), чтобы отделить бутылку от фона. Для бинаризованного изображения шум можно удалить с помощью таких операций, как эрозия и расширение, а область бутылки можно приблизительно определить с помощью анализа связанных компонентов.
• Локализация уровня жидкости: обычно используется метод проекционного градиента. Во-первых, сумма значений градаций серого для каждой строки вдоль вертикального направления изображения вычисляется для формирования проекционной кривой. Из-за резкого изменения градаций серого на уровне жидкости значение проекционного градиента значительно увеличится. Сканируя градиентную кривую, можно найти строку, содержащую максимальное значение градиента, тем самым определяя положение уровня жидкости. Для повышения точности можно объединить стратегию градиентной диффузии для усиления сигнала градиента с использованием предыдущих характеристик уровня жидкости, что делает локализацию более стабильной. Эксперименты показывают, что погрешность локализации уровня жидкости этого метода может контролироваться в пределах 0,68 мм, а время обработки одного кадра составляет приблизительно 23,8 мс, что соответствует требованиям высокоскоростной визуализации. Для многоракурсных изображений (например, левого и правого видов, полученных через зеркало) система вычисляет положение уровня жидкости отдельно. Если оба находятся в пределах стандартного диапазона, это считается 合格 (квалифицированным); Если уровень жидкости слишком высокий, слишком низкий или его невозможно определить (например, в полной бутылке), то это считается неудовлетворительным (不合格).
3.2 Алгоритм обнаружения бутылочных крышек
Система обнаружения крышек бутылок должна выявлять такие дефекты, как высокие крышки, перекошенные крышки, отсутствие крышек и сломанные кольца контроля вскрытия. Алгоритмы в основном основаны на геометрическом соотношении между крышкой бутылки и опорным кольцом.
• Расположение оси симметрии: сначала на изображении бутылки выполняется обнаружение края. Ось симметрии бутылки определяется путем подгонки левой и правой точек контура для коррекции наклона бутылки.
• Расположение опорного кольца: опорное кольцо (адаптерное кольцо) относительно неподвижно закреплено на корпусе бутылки и отображается на изображении в виде прямой линии. Опорное кольцо можно определить, подсчитав количество чёрных пикселей в каждой строке и найдя пиковую строку; или с помощью обнаружения углов, когда две конечные точки опорного кольца определяются по максимальной точке кривизны контура, а затем проводится прямая линия.
• Оценка дефекта: на основе алгоритма подгонки прямой линии рассчитываются наклон и расстояние между прямой линией в верхней части крышки бутылки и прямой линией опорного кольца. Если разница наклонов между двумя прямыми линиями превышает пороговое значение (например, 0,005), крышка считается изогнутой; если наклоны параллельны, но расстояние превышает диапазон калибровки (например, 20 пикселей), крышка считается высокой; если область крышки не может быть обнаружена, бутылка считается безколпачковой. В случае сломанных колец контроля первого вскрытия можно обнаружить зазор между опорным кольцом и кольцом контроля первого вскрытия: если зазора нет, это указывает на то, что кольцо контроля первого вскрытия могло быть сломано или оторвано. Этот тип алгоритма имеет точность более 99% и скорость обработки 100 мс/изображение.
4. Интеграция процесса инспекции с производственной линией
Станция инспекции бутылок обычно устанавливается после розлива и укупорки, но до этикетирования и упаковки. Процесс инспекции выглядит следующим образом:
1. Триггерное получение изображения: бутылка поступает на станцию контроля по конвейерной ленте. Фотоэлектрический датчик активирует камеру и источник света для одновременного получения многоракурсных изображений.
2. Обработка изображений: промышленный управляющий компьютер запускает алгоритм для извлечения данных об уровне жидкости и характеристиках крышки.
3. Оценка результата и исполнение: Система выдаёт сигнал «прошёл/не прошёл» в зависимости от того, соответствует ли уровень жидкости стандарту и соответствует ли крышка требованиям. После получения сигнала блок управления ПЛК оперативно удаляет дефектные бутылки на станции отбраковки с помощью эжектора.
Система должна адаптироваться к высокоскоростным производственным линиям (до 36 000 бутылок/час), поэтому эффективность алгоритма и производительность синхронизации оборудования имеют решающее значение. Кроме того, чтобы справляться с помехами, вызванными тряской бутылок, каплями воды и бликами, алгоритм должен обладать надёжной конструкцией, например, использовать каскадное оценивание многопрямоугольных блоков и стратегии фильтрации изображений.
5. Отраслевые применения и тенденции развития
Технология визуального контроля широко применяется на линиях по производству ПЭТ-упаковки в индустрии напитков, пива и фармацевтики. Как показано на рисунке 2, типичная линия розлива включает в себя несколько систем контроля на ключевых участках: контроль предварительно наполненной бутылки перед выдувом (проверка на наличие дефектов на горлышке, плечике и дне), контроль полной бутылки после розлива (уровень жидкости, наличие крышки и маркировка), контроль этикетки после нанесения (неправильная маркировка, повреждения и деформированные углы) и контроль упаковки после упаковки (отсутствие бутылок, проверка веса). Эта сквозная система контроля качества значительно повышает автоматизацию производства и стабильность качества продукции.
Будущие тенденции развития включают в себя:
• Интеллектуальные алгоритмы: интеграция технологии глубокого обучения для обучения моделей, которые распознают сложные дефекты (например, ошибки печати этикеток или незначительные повреждения бутылок), повышая адаптивность и точность системы.
• Слияние нескольких датчиков: объединение датчиков веса, спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне и т. д. для контроля внутреннего качества, например качества содержимого и наличия примесей, а также определения уровня жидкости и крышек бутылок.
• Гибкая конструкция: оборудование должно поддерживать быструю переналадку производства, адаптируясь к потребностям обнаружения различных типов бутылок и жидкостей с помощью регулируемых источников света, кронштейнов для камеры и параметрического программного обеспечения.
• Оптимизация затрат: разработка решений для получения изображений с нескольких ракурсов с помощью одной камеры (например, систем комбинирования зеркал) для снижения затрат на оборудование при обеспечении производительности, способствуя внедрению технологии малыми и средними предприятиями.
6. Резюме
Технология визуального контроля целых ПЭТ-бутылок, основанная на передовых системах визуализации и эффективных алгоритмах, обеспечивает автоматическое онлайн-определение ключевых показателей качества, таких как уровень жидкости и состояние крышек, эффективно заменяя традиционный ручной контроль, гарантируя качество продукции и повышая эффективность производства. С развитием технологий машинного зрения и искусственного интеллекта будущие системы будут развиваться в сторону более высокой точности, скорости и адаптивности, обеспечивая ключевую технологическую поддержку для интеллектуальной модернизации таких отраслей, как производство напитков, продуктов питания и фармацевтика.
