Технология струйной маркировки молочных напитков: ключевой фактор защиты безопасности и качества пищевых продуктов.

Эти, казалось бы, незначительные струйные коды на самом деле являются первым этапом контроля качества молочных напитков, поступающих на рынок.

На высокоскоростных линиях по производству молочных напитков сотни продуктов проходят через этапы розлива, упаковки и струйной маркировки каждую минуту. Струйный код, выступающий в качестве «идентификационной карты» продукта, содержит важные данные, такие как дата производства, номер партии и информацию для отслеживания происхождения. Эти, казалось бы, небольшие символы и коды являются основой обеспечения безопасности пищевых продуктов и достижения полной прослеживаемости.

Благодаря развитию отрасли и технологическим достижениям, струйная кодовая инспекция прошла путь от простого ручного отбора проб до автоматизированных, интеллектуальных систем полной проверки, став незаменимым звеном в контроле качества в молочной промышленности.

1. Состояние отрасли: переход от ручного к автоматизированному контролю на основе ИИ.

Спрос на струйную маркировку в молочной промышленности обусловлен двумя факторами: во-первых, требованиями нормативного соответствия, которые обязывают точно определять даты производства и истечения срока годности; и во-вторых, потребностями корпоративного управления качеством, обеспечивающими точную отслеживаемость и управление с помощью струйной маркировки.

Традиционный ручной контроль имеет существенные ограничения. Охват выборки составляет менее 10%, а частота пропусков при обнаружении нечетких штрих-кодов может превышать 20%, что не соответствует требованиям высокоскоростных производственных линий. По мере увеличения скорости производства человеческий глаз уже не может угнаться за скоростью движения продукции, что приводит к высокому уровню ошибок и пропусков при обнаружении дефектов.

В настоящее время онлайн-контроль качества с помощью машинного зрения стал отраслевым трендом. Молочные компании, такие как Yili, Mengniu и Junlebao, первыми внедрили системы распознавания символов OCR и системы считывания штрихкодов, обеспечив автоматизированное обнаружение и контроль качества струйной печати.

Интеграция технологий искусственного интеллекта еще больше ускорила развитие возможностей обнаружения. Алгоритмы распознавания изображений на основе глубокого обучения могут выполнять 100% проверку крошечных струйных кодов на быстро движущихся продуктах за миллисекунды, сводя процент пропущенных обнаружений к нулю.

2. Технические принципы: Принцип работы систем струйной маркировки для контроля маркировки.

Системы струйной маркировки кодов основаны на технологии машинного зрения и обеспечивают точное обнаружение благодаря трем основным звеньям: получению изображения, обработке сигнала и выполнению результата.

Получение изображений является фундаментальным звеном. Промышленные камеры захватывают изображения струйных кодов на поверхности изделия, срабатывающих от датчиков. Для работы с различными упаковочными материалами и производственными условиями система обычно оснащается интеллектуальным устройством переключения источников света красного и синего цветов, позволяющим преодолевать такие факторы помех, как отражение и криволинейные поверхности. В особых случаях, например, при сильном отражении от алюминиевой фольги, источник синего света может проникать сквозь отражающий слой поверхности, обеспечивая получение четких и разборчивых изображений.

Обработка сигнала является ключевым компонентом. Система преобразует полученный сигнал изображения в цифровой сигнал и анализирует информацию, такую ​​как распределение пикселей и яркость, с помощью специального алгоритма для извлечения характеристик символов. Современные передовые системы могут даже понимать логику содержимого напечатанного кода, например, является ли контрольный код правильным или соответствует ли формат даты производства требованиям, обеспечивая истинный контроль качества на уровне содержимого.

Завершающим этапом является обработка результатов. При обнаружении несоответствующего печатного кода система отправляет сигнал на устройство отбраковки, обеспечивая перехват в режиме реального времени и оповещение о дефектной продукции. Эта система управления с обратной связью минимизирует риск возврата товаров, вызванного дефектами печати.

3. Сценарии применения: практическая ценность в производстве молочной продукции и напитков.

В молочной и напиточной промышленности технология контроля качества по печатным кодам применяется в основном в трех сценариях: трехэтапный контроль качества по печатным кодам, считывание QR-кодов и связанная с этим отслеживаемость, а также защита от подделок.

Трехэтапная проверка печатного кода (дата производства, срок годности, номер партии) — это базовое применение. На высокоскоростных линиях розлива система распознавания символов OCR может в режиме реального времени определять, отсутствуют ли, размыты или содержатся ли некорректные печатные символы. В качестве примера рассмотрим проверку крышек бутылок с йогуртом: передовые системы могут достигать скорости распознавания 18 000 бутылок в час, что значительно превосходит эффективность ручной проверки.

Считывание QR-кодов и связанная с этим отслеживаемость повышают прозрачность цепочки поставок. Система считывает данные QR-кодов отдельных товаров и генерирует соответствующие данные для внешней упаковки после ее распаковки, обеспечивая «связь товара с упаковкой». Эта возможность отслеживаемости позволяет компаниям быстро находить проблемные партии, обеспечивая точный отзыв продукции и минимизируя потери.

Защита от подделок — это передовое применение проверки печатных кодов. Современные системы используют технологию динамического переменного шифрования для генерации зашифрованных QR-кодов, содержащих уникальную информацию о продукте, что позволяет потребителям проверять подлинность, сканируя код. После внедрения этой технологии одной молочной компанией количество жалоб на поддельную продукцию сократилось на 90%.

4. Руководство по внедрению: выбор и развертывание систем проверки печатного кода.

При выборе подходящей системы контроля качества печатного кода необходимо учитывать четыре основных аспекта: совместимость материалов, точность и скорость, условия производства и требования соответствия.

Для разных упаковочных материалов требуются разные технологические решения для обнаружения. Для светоотражающих материалов, таких как алюминиевая фольга, следует выбирать систему, оснащенную источником синего света; для термочувствительных материалов следует рассмотреть технологию холодной обработки, чтобы избежать деформации напечатанного кода.

Ключевым моментом при принятии решения является баланс между точностью и скоростью. Исходя из скорости производственной линии (например, высокоскоростной линии розлива со скоростью 600 бутылок в минуту) и размера наносимых символов (микросимволы или обычные символы), следует выбрать соответствующую систему обнаружения. Более высокие технические характеристики не всегда лучше; превышение требований значительно увеличит затраты.

Нельзя игнорировать адаптацию к условиям окружающей среды. Высокотемпературная и влажная среда молочного производства требует от оборудования высокого уровня защиты (например, IP65) для обеспечения стабильной работы. В то же время оборудование должно соответствовать гигиеническим стандартам пищевой промышленности, чтобы избежать загрязнения продукции.

При выборе поставщика следует уделять основное внимание технической мощи и сервисной поддержке. Приоритет следует отдавать поставщикам, обладающим возможностями самообучения на основе искусственного интеллекта и способностью предоставлять индивидуальные услуги. Также следует учитывать скорость реагирования послепродажного обслуживания и цикл поставки запасных частей, чтобы минимизировать риски простоя производства.

5. Будущие тенденции: интеллектуальное и комплексное развитие

Технологии кодирования и контроля качества молочной и напиточной продукции стремительно развиваются в направлении интеллектуального и интеграционного подхода, что в основном отражается в трех основных тенденциях: глубокая интеграция технологий искусственного интеллекта, интеграция контроля и кодирования, а также многомодальное слияние данных с датчиков.

Глубокая интеграция технологий искусственного интеллекта становится ключевым двигателем модернизации промышленности. Благодаря алгоритмам машинного обучения система может динамически оптимизировать параметры печати для достижения безошибочного кодирования; она также обладает возможностями прогнозирующего технического обслуживания, заблаговременно предупреждая о потенциальных сбоях и преобразуя пассивное техническое обслуживание в проактивное.

Интеграция контроля качества и кодирования — еще одна важная тенденция. Интегрированные рабочие станции кодирования «Vision + AI» глубоко объединяют визуальный контроль и управление печатью, образуя интеллектуальный замкнутый контур. Эта интегрированная система уменьшает занимаемую оборудованием площадь, повышает общую эффективность и снижает общие затраты.

Объединение данных с нескольких датчиков повышает полноту и точность обнаружения. Благодаря сочетанию данных с различных датчиков, таких как спектроскопия и 3D-зрение, оценка качества кодирования и состояния продукта с помощью ИИ становится более точной. Распространение технологий периферийного интеллекта позволяет развертывать легковесные модели ИИ на границе производственной линии, обеспечивая принятие решений в режиме реального времени с низкой задержкой.

Поскольку требования потребителей к безопасности пищевых продуктов продолжают расти, технологии кодирования и контроля качества стали ключевым компонентом системы качества для компаний, производящих молочную продукцию и напитки. От простого распознавания символов до интеллектуального обеспечения качества, прогресс в технологиях кодирования и контроля качества напрямую способствует повышению уровня контроля качества в молочной и напиточной промышленности.

В будущем, благодаря глубокой интеграции технологий искусственного интеллекта и промышленного интернета, системы кодирования и контроля качества выйдут за рамки отдельных функций обнаружения и превратятся в комплексный промышленный интеллектуальный терминал, объединяющий точную идентификацию, интеллектуальный контроль качества, полную отслеживаемость и проактивную борьбу с контрафактной продукцией. Эта эволюция обеспечит более мощную техническую поддержку для высококачественного развития молочной и напиточной промышленности.