Технология визуального контроля качества соломинок Tetra Pak: интеллектуальный защитник безопасности и качества пищевых продуктов.
В современном мире, где безопасность пищевых продуктов является первостепенной задачей, даже для маленькой соломинки требуются такие сложные технологии, чтобы гарантировать ее безопасность и качество.
Являясь важнейшим компонентом упаковки напитков, качество трубочек Tetra Pak напрямую влияет на потребительский опыт и безопасность пищевых продуктов. Традиционные методы ручной проверки неэффективны и подвержены ошибкам, что делает их непригодными для современных высокоскоростных производственных линий.
Благодаря развитию технологий машинного зрения, автоматизированная система проверки соломинок на основе машинного зрения стала основным решением в отрасли. Эта технология имитирует человеческое зрение для быстрого, точного и автоматизированного обнаружения дефектов соломинок, что представляет собой революционный прорыв в контроле качества в пищевой промышленности и производстве напитков.
1. Важность и сложности проверки соломинок
В пищевой промышленности и производстве напитков соломинки, как компоненты, непосредственно контактирующие со ртом, имеют критически важное значение с точки зрения качества и безопасности. К распространенным дефектам соломинок Tetra Pak относятся наличие посторонних предметов внутри, пятна на поверхности, отклонения по длине и деформации формы. Эти дефекты не только влияют на удобство использования, но и могут представлять опасность для безопасности пищевых продуктов.
Взяв в качестве примера пластиковые соломинки, следует отметить, что их производственный процесс включает в себя множество этапов, в том числе смешивание сырья, экструзионное формование, охлаждение и придание формы. Весь процесс сложен, и даже незначительные отклонения могут привести к дефектам. Производители обычно увеличивают объем ручного труда для контроля качества продукции, но ручная проверка неэффективна, дорогостояща и ограничена человеческими ресурсами, что делает ее крайне нестабильной.
Основные технические сложности при контроле качества соломинок включают в себя: трудности в выявлении мельчайших дефектов, помехи от отражающих поверхностей, необходимость обнаружения в режиме реального времени при высоких скоростях производства, а также сложные сценарии с множеством типов дефектов. В частности, прозрачные или полупрозрачные материалы, обычно используемые для соломинок Tetra Pak, с их отражающими свойствами и сложным фоном, еще больше усложняют обнаружение.
В связи с ужесточением национальных экологических норм рыночная доля пластиковых соломинок сократилась, и все большую популярность приобретают новые виды соломинок из бумаги, биоразлагаемых материалов и т. д. Эти материалы более подвержены дефектам, таким как заусенцы и деформации в процессе производства, что предъявляет более высокие требования к технологиям обнаружения.
2. Принципы и системные компоненты технологии визуального контроля
Основной принцип работы системы машинного зрения для контроля качества заключается в использовании камеры высокого разрешения для получения изображений продукции, последующем анализе изображений с помощью профессионального программного обеспечения для обработки изображений и, наконец, вынесении суждений на основе заданных стандартов. Полная система визуального контроля качества соломинок обычно состоит из модуля получения изображений, блока предварительной обработки и улучшения характеристик, блока сегментации и классификации дефектов и блока вывода в реальном времени.
Модуль захвата изображений является основой системы и обычно включает в себя промышленную камеру, источник света и плату захвата изображений. В связи со специфическими требованиями к проверке соломинок система часто использует многокамерный режим совместной работы. Например, устройство визуального осмотра труб использует первую и вторую камеры, расположенные друг напротив друга по обе стороны от устройства для транспортировки труб, и волоконно-оптический датчик, расположенный непосредственно над ними, для обеспечения комплексной многоракурсной проверки соломинок.
Блок предварительной обработки и улучшения функций отвечает за оптимизацию необработанных изображений. Этот шаг включает в себя извлечение центральной линии соломинки, выполнение выравнивания позы на основе центральной линии и нормализацию артефактов освещения для создания стандартизированного изображения. Путем расчета остаточного компонента симметрии стандартизированного изображения и компонента разности шаблонов на основе заранее установленного стандартного строу-шаблона создается остаточная тепловая карта с улучшенными дефектами, что значительно улучшает возможности распознавания дефектов.
Блок сегментации и классификации дефектов является ядром системы, использующим передовые алгоритмы обработки изображений и методы машинного обучения. Этот блок использует стандартизированное изображение и улучшенную карту остаточного тепла с дефектами в качестве многоканальных входных данных, применяет сегментационную нейронную сеть, содержащую механизм внимания к координатам, для генерации маски дефекта изображения и выполняет извлечение признаков и классификацию замаскированной области для окончательного определения типа дефекта.
Блок обработки данных в реальном времени отвечает за преобразование результатов обнаружения в исполняемые инструкции, управление сортировочным оборудованием для удаления дефектной продукции и запись данных обнаружения для обеспечения прослеживаемости качества. Для работы этого блока необходима высокая скорость отклика, позволяющая адаптироваться к темпу высокоскоростных производственных линий.
3. Алгоритмы обнаружения и технологические инновации
Суть алгоритмов визуального контроля соломинок заключается в точном определении и классификации различных типов дефектов. Исследователи разработали множество специализированных алгоритмов для различных задач обнаружения. Например, в простом, но важном сценарии применения — обнаружении наличия или отсутствия соломинок в упаковке Tetra Pak — ядро алгоритма состоит в использовании алгоритма сопоставления шаблонов для определения области, где соломинка появляется на проверяемом изображении. Затем изображение этой области бинаризуется, и используется ряд алгоритмов обработки областей для извлечения области соломинки. Для более сложных обнаружений дефектов, таких как идентификация посторонних предметов внутри соломинок, алгоритм обычно включает следующие шаги: получение инфракрасных изображений соломинки в заданной точке съемки; определение хроматичности каждого пикселя на инфракрасном изображении; определение пикселей, хроматичность которых находится в пределах заданного диапазона хроматичности, как нормальных пикселей; группировка соседних аномальных пикселей в один и тот же заданный, изначально пустой, набор пикселей; подсчет аномальных пикселей в каждом наборе пикселей для определения количества пикселей в наборе; и определение наборов пикселей с количеством пикселей, превышающим заданное базовое число пикселей, в качестве наборов признаков посторонних объектов.
Применение технологии глубокого обучения для обнаружения дефектов в соломе представляет собой новейшую технологическую тенденцию. Современные методы машинного зрения все чаще используют модели глубокого обучения, такие как U-Net или Mask R-CNN, которые способны изучать сложные пространственные закономерности и контекстную информацию из больших объемов данных, демонстрируя потенциал для достижения высокоточной сегментации границ дефектов даже при наличии отражений, вызванных материалом, или прозрачных артефактов.
Еще одним важным направлением инноваций являются адаптивные алгоритмы освещения. Некоторые системы способны анализировать значение внешней освещенности в точке съемки до получения изображения. Если значение внешней освещенности выходит за пределы заданного диапазона, система автоматически определяет, требуется ли дополнительное освещение или корректировка параметров съемки для обеспечения высокого качества изображения. Эта адаптивная возможность значительно повышает стабильность и надежность системы обнаружения в различных производственных условиях.
4. Промышленные применения и примеры внедрения
Технология визуального контроля достигла значительных результатов в проверке соломинок в упаковках Tetra Pak. В качестве примера рассмотрим проверку соломинок на упаковках молока определенной марки: внедрение системы визуального контроля позволило автоматизировать обнаружение наличия или отсутствия соломинок на упаковках молока. Эта система использует визуальный датчик модели LVM-2630, который позволяет точно определять наличие соломинок с погрешностью обнаружения 0,00% и скоростью обнаружения, значительно превосходящей ручную проверку.
В реальных производственных условиях системы визуального контроля обычно тесно интегрированы с производственной линией. Типичная реализация включает установку на производственной линии устройства визуального контроля внешнего вида труб, включающего устройство для непрерывной транспортировки труб, подлежащих проверке, и систему визуального контроля для сравнения и анализа изображений. Компонент энкодера, компонент захвата изображений и компонент сортировки последовательно располагаются вдоль направления транспортировки труб для обеспечения непрерывного контроля. Компонент энкодера отвечает за мониторинг состояния производственной линии и точное отслеживание положения каждой трубки; компонент захвата изображений запускает камеру для съемки, когда волоконно-оптический датчик обнаруживает, что трубка находится на месте; полученное изображение передается в систему визуального контроля для анализа и обработки; наконец, компонент сортировки удаляет дефектные изделия на основе результатов проверки. Это интегрированное решение обеспечивает непрерывную подачу, проверку и автоматическую сортировку без простоев, исключая необходимость ручного вмешательства и значительно повышая эффективность производства.
Фактические данные показывают, что усовершенствованная система визуального контроля может обеспечить скорость обнаружения 1200 изделий в минуту и точность до 99,8%, что значительно превосходит возможности ручного контроля. Это не только помогает компаниям сократить трудозатраты, но и стандартизирует стандарты контроля, эффективно контролируя качество продукции, покидающей завод.
5. Технические преимущества и будущие тенденции развития
По сравнению с традиционным ручным контролем, технология визуального контроля обладает непревзойденными преимуществами. С точки зрения эффективности контроля, системы машинного зрения могут работать 24 часа в сутки без перерыва, обеспечивая скорость обнаружения в десятки или даже сотни раз выше, чем при ручном контроле. С точки зрения точности контроля, система способна выявлять мельчайшие дефекты, которые трудно обнаружить невооруженным глазом, что значительно повышает точность контроля.
Технология визуального контроля также позволяет исключить субъективные факторы, стандартизировать стандарты контроля и избежать расхождений в оценках, вызванных такими факторами, как усталость и эмоциональные колебания. Данные контроля, генерируемые системой, могут использоваться для анализа качества и оптимизации производственных процессов, обеспечивая информационную поддержку для принятия корпоративных решений, что трудно реализовать при ручном контроле.
В будущем технология визуального контроля соломинок будет развиваться в направлении повышения интеллектуальности, эффективности и интеграции. С одной стороны, с развитием технологий искусственного интеллекта алгоритмы глубокого обучения будут играть более важную роль в обнаружении дефектов, улучшая способность системы выявлять сложные дефекты и ее адаптивность.
С другой стороны, применение технологии 3D-зрения позволит еще больше расширить возможности обнаружения. Например, интеллектуальный 3D-датчик компании Yishi Technology может получать трехмерную информацию об объектах, обеспечивая точное измерение трехмерных характеристик соломинок, таких как форма и размер, что значительно расширяет область применения системы обнаружения.
Интеграция различных технологий также является важной тенденцией в будущем развитии. Сочетание визуального контроля с такими технологиями, как спектральный анализ и инфракрасная визуализация, позволяет одновременно проводить проверку внешнего вида и анализ материалов, всесторонне улучшая контроль качества продукции. В то же время, благодаря повышению производительности оборудования и оптимизации алгоритмов, стоимость систем визуального контроля будет постепенно снижаться, что позволит малым и средним предприятиям также извлечь выгоду из этой передовой технологии.
Благодаря постоянному технологическому прогрессу системы визуального контроля становятся все более интеллектуальными и эффективными. От первоначального простого обнаружения наличия/отсутствия до современных методов идентификации микродефектов и трехмерного измерения размеров, точность и возможности визуального контроля соломы постоянно расширяются.
В будущем, благодаря глубокой интеграции искусственного интеллекта и технологий 3D-зрения, у нас есть основания полагать, что технология визуального контроля не только обеспечит сохранность качества соломинок Tetra Pak, но и станет важнейшей технологической поддержкой для интеллектуальной модернизации всей пищевой промышленности.
Эта крошечная соломинка воплощает в себе последние достижения в области машинного зрения и является неотъемлемой частью процесса обеспечения безопасности пищевых продуктов.
