Технология визуального контроля пустых бутылок: принципы, области применения и тенденции развития.

Визуальный контроль качества пустых бутылок — важнейшая технология в современном автоматизированном промышленном производстве. В частности, в таких отраслях, как пивоварение, производство напитков и фармацевтика, эффективная и точная проверка качества пустых бутылок имеет первостепенное значение. Благодаря быстрому развитию технологий машинного зрения, системы контроля качества пустых бутылок на основе компьютерного зрения заменили традиционные ручные методы проверки, став ключевым оборудованием для обеспечения качества продукции и повышения эффективности производства.

1. Технологический контекст и значение

В пищевой, фармацевтической и напиточной промышленности качество пустых бутылок напрямую влияет на безопасность и герметичность конечного продукта. Традиционные методы ручной проверки имеют ряд недостатков, включая низкую эффективность, высокую трудоемкость, непоследовательные стандарты проверки и подверженность субъективным факторам. Это особенно проблематично на высокоскоростных производственных линиях, где ручная проверка с трудом справляется со скоростью производства, достигающей десятков тысяч бутылок в час.

Благодаря преимуществам бесконтактного управления, обработки в реальном времени, высокой точности и высокой воспроизводимости, технология машинного зрения предлагает идеальное решение для автоматизированной проверки пустых бутылок. Системы компьютерного зрения позволяют проводить комплексную проверку горлышка, корпуса и дна бутылки, точно выявляя различные дефекты и гарантируя, что на этап розлива будут отправлены только качественные пустые бутылки.

2. Состав системы и принципы работы

2.1 Общая архитектура системы

Типичная система визуального контроля пустых бутылок состоит преимущественно из следующих компонентов:

1. Оборудование для получения изображений: Сюда входят промышленные камеры, объективы, источники света и сопутствующие компоненты. В системе обычно используются CCD или CMOS-камеры в сочетании со специально разработанными оптическими объективами и системами освещения. Конструкция источника света имеет особенно важное значение, поскольку для разных зон контроля требуются разные методы освещения — например, кольцевая подсветка для горлышка бутылки, плоскопанельные источники света для основания бутылки и люминесцентное освещение для корпуса бутылки.

2. Модуль обработки и анализа изображений: Этот модуль составляет ядро ​​системы и отвечает за обработку и анализ полученных изображений. Он включает в себя различные алгоритмы для предварительной обработки изображений, извлечения признаков, распознавания дефектов и решения аналогичных задач.

3. Система управления. Обычно в качестве основного блока управления используется программируемый логический контроллер (ПЛК). Эта система координирует работу всей установки, включая запуск съемки с камеры, регулирование скорости конвейерной ленты и управление механизмами отбраковки.

4. Механизм привода: Этот механизм, состоящий в основном из пневматических устройств отбраковки, удаляет некачественные пустые бутылки с производственной линии на основе результатов проверки.

5. Человеко-машинный интерфейс (ЧМИ): Этот интерфейс предоставляет операторам функции для настройки параметров, мониторинга данных, диагностики неисправностей и других оперативных задач. 2.2 Рабочий процесс

В процессе работы пустые бутылки последовательно проходят через различные станции контроля по конвейерной ленте. Когда фотоэлектрический датчик обнаруживает, что пустая бутылка достигла положения для получения изображения, он запускает камеру для захвата изображения. Данные изображения передаются в систему обработки изображений для анализа с целью определения наличия дефектов в пустой бутылке. Если дефект обнаружен, система записывает информацию о положении этой бутылки; впоследствии, когда дефектная бутылка достигает положения для отбраковки, система управления активирует пневматический механизм для ее удаления.

3. Пункты проверки и технические характеристики

3.1 Основные пункты первичного осмотра

Система визуального контроля пустых бутылок необходима для обнаружения различных типов дефектов, в первую очередь:

Осмотр горлышка бутылки:

• Повреждения, трещины или сколы на уплотнительной поверхности

• Повреждение края ротовой полости (верхней поверхности), внешнего или внутреннего края.

• Дефекты резьбы (дополнительная функция)

• Загрязнение и посторонние предметы

Осмотр корпуса бутылки:

• Загрязнения на внутренней и внешней поверхностях стенки бутылки (например, прозрачная лента, сигаретный пепел)

• Ссадины, царапины и трещины.

• Пузырьки воздуха, загрязнения, морщины и спайки

• Обнаружение посторонних предметов в виде прозрачных пленок

Осмотр дна бутылки:

• Грязь и посторонние предметы на дне бутылки (например, прозрачная пленка от сигаретной упаковки, окурки).

• Трещины, неровные поверхности, острые выступы (шипы) и смещенное от центра дно.

• Дефекты, вызванные структурными повреждениями

Другие проверки:

• Обнаружение остаточных жидкостей (остатки воды, остатки щелочного раствора)

• Проверка формы и размера (бутылки слишком высокой/недостаточной высоты, бутылки с поврежденным горлышком, деформированные бутылки, бутылки с изменением цвета, перевернутые бутылки, бутылки-половинки)

3.2 Технические характеристики

Современные системы визуального контроля пустых бутылок должны соответствовать строгим техническим требованиям:

• Скорость проверки: Соответствует передовым международным стандартам и позволяет проверять более 72 000 бутылок в час.

• Точность проверки: Комплексная точность проверки превышает 99,65%, при этом процент ложных отказов составляет менее 0,18%, а процент пропущенных обнаружений — менее 0,21%.

• Время отклика: Среднее время обнаружения дефекта составляет ≤ 8,7 миллисекунд.

• Адаптируемость: Поддерживает быстрое переключение между различными типами бутылок; время миграции модели для нового типа бутылок составляет менее 30 минут.

4. Ключевые технические алгоритмы

4.1 Технологии получения и предварительной обработки изображений

Высококачественное получение изображений является основой для точности контроля. Система использует закрытую среду получения изображений, чтобы свести к минимуму внешние помехи. Для решения проблемы размытия изображения (размытия при движении), вызванного высокоскоростным перемещением, система использует стробоскопическое освещение, синхронизированное с точно контролируемой выдержкой.

Для контроля стенок бутылок разработано и установлено многоступенчатое отражательное оптическое устройство, способное получать полное изображение за один проход, как на входе, так и на выходе системы. Такая конфигурация обеспечивает всесторонний, 360-градусный осмотр стенки бутылки без слепых зон. Благодаря использованию поляризованного источника света и поляризованной линзы исключается рассеянное световое излучение, что повышает контрастность получаемых изображений и способствует более эффективному обнаружению прозрачных и полупрозрачных посторонних предметов.

4.2 Алгоритмы позиционирования и отслеживания

Точное позиционирование корпуса бутылки является необходимым условием для эффективного обнаружения дефектов. Что касается позиционирования горлышка бутылки, исследователи предложили метод «локализации центроида по четырем окружностям». Этот метод обеспечивает точность позиционирования с отклонением центроида менее чем на 3 пикселя и временем локализации менее 15 миллисекунд. Путем итеративного смещения центроида в небольшом локализованном диапазоне и калибровки его положения на основе показателей точности можно достичь еще большей точности позиционирования — с отклонением центроида менее чем на 1 пиксель.

Для позиционирования корпуса бутылки были предложены два различных алгоритма, основанных на пространственных характеристиках изображений корпуса бутылки: один основан на центроиде краевых точек, а другой — на крайних точках вертикальных проекций в оттенках серого. Эти алгоритмы обеспечивают точность позиционирования приблизительно в 4 пикселя при среднем времени локализации в 1 миллисекунду.

Для позиционирования дна бутылки используется улучшенный алгоритм «случайной подгонки окружности» с адаптивной корректировкой весовых коэффициентов. Такой подход эффективно снижает влияние выбросов на результаты локализации, демонстрируя повышенную устойчивость к дефектам дна бутылки, а также к наличию значительного шума или помех.

4.3 Алгоритмы обнаружения дефектов

Обнаружение дефектов горлышка бутылки: используется стратегия обнаружения на основе областей, при которой область горлышка бутылки «разворачивается» в прямоугольное изображение. Для решения проблемы взаимного влияния между бликами и теневыми областями был разработан специальный метод сегментации бликов на горлышке бутылки. Этот метод извлекает блики путем обнаружения восходящих и нисходящих краев кривой проекции по окружности горлышка бутылки. Затем эти блики вычитаются из исходного изображения; после этого пиксели выбираются из теневых областей, непосредственно прилегающих к исходным бликам, для заполнения образовавшихся пустот, тем самым создавая реконструированное изображение горлышка бутылки без бликов. Обнаружение дефектов в бликах выполняется с использованием метода радиальной проекции, в то время как области без бликов анализируются с использованием метода сегментации с пороговой обработкой гистерезиса.

Обнаружение дефектов корпуса бутылки: Предложен алгоритм обнаружения на основе областей, специально адаптированный к характеристикам распределения значений оттенков серого пикселей на изображениях корпуса бутылки. Изображение корпуса бутылки разделено на три отдельные области: гладкую область, область износа и область логотипа/текста.

• Сглаженная область: Использует метод извлечения дефектов, основанный на кластеризации суперпикселей, в сочетании с методом распознавания дефектов, использующим средние характеристики пикселей внутри каждого суперпикселя.

• Область износа: Использует алгоритм обнаружения и распознавания дефектов, основанный на операторах горизонтального градиента.

• Область логотипа/текста: включает метод извлечения прямоугольных блоков на основе модифицированного оператора обнаружения границ Кэнни, а также алгоритм распознавания дефектов и логотипа/текста на основе сверточных нейронных сетей (CNN).

Обнаружение дефектов на дне бутылки: изображение дна бутылки делится на две части — зону противоскольжения и центральную зону — которые проверяются отдельно. Для усиления характеристик мельчайших вмятин и пузырьков используется многомасштабный фильтр Габора, а для облегчения распознавания дефектов применяется классификатор на основе метода опорных векторов (SVM). Для дефектов, расположенных в области противоскользящего рисунка, для классификации характеристик дефектов дна бутылки используется SVM в сочетании с ядром радиальной базисной функции (RBF).

4.4 Применение технологий глубокого обучения

С развитием технологий искусственного интеллекта применение глубокого обучения в визуальном осмотре пустых бутылок становится все более распространенным. Метод обнаружения поверхностных дефектов на пустых бутылках, основанный на модифицированном алгоритме SSD (Single Shot MultiBox Detector), включает модуль слияния признаков в архитектуру сети SSD для предоставления богатых семантических признаков слоям прогнозирования. Одновременно в сеть введен механизм внимания для повышения ее возможностей извлечения признаков. Экспериментальные результаты показывают, что этот метод достигает точности 98,3%, частоты пропущенных обнаружений 0,74%, частоты ложных обнаружений 0,96% и средней точности (mAP) 96,5% — что представляет собой улучшение почти на 5,6 процентных пункта по сравнению с исходным алгоритмом SSD.

5. Сценарии применения и примеры успешных проектов

5.1 Применение в индустрии пива и напитков

В пивоварении большинство предприятий используют переработанные бутылки для повторного наполнения; однако качество этих переработанных бутылок значительно варьируется, что делает их проверку сложной задачей. Система контроля пустых бутылок должна быть способна обнаруживать широкий спектр дефектов, включая проблемы с уплотнительной поверхностью горлышка бутылки, резьбой, внутренними и внешними загрязнениями стенок бутылки, степенью износа, загрязнениями дна бутылки и трещинами.

Рассмотрим в качестве примера практическое применение на конкретном пивоваренном заводе: система использует линейный конвейерный механизм. По мере того, как пустые бутылки последовательно перемещаются через станции контроля, предназначенные для горлышка, корпуса и дна бутылки, срабатывают фотоэлектрические датчики, которые заставляют многоканальную систему визуального контроля автоматически получать изображения каждой соответствующей зоны контроля. Система визуального контроля обрабатывает изображения с каждой станции независимо; в конечном итоге, сортировочный механизм, действуя на основе объединенных результатов контроля со всех станций, удаляет любые дефектные пустые бутылки с производственной линии. 5.2 Применение в фармацевтической промышленности

В фармацевтической промышленности требования к контролю качества стеклянных флаконов особенно строгие. В отличие от стандартной пищевой упаковки, фармацевтические флаконы обладают уникальными характеристиками; следовательно, требуется точный контроль их формы, точности размеров и других параметров. Критерии контроля включают в себя наличие повреждений и трещин на горлышке, корпусе и основании флакона; измерение дефектных участков; размеры (внутренний и внешний диаметры), овальность и отклонение диаметра горлышка флакона; а также наличие посторонних предметов, таких как белые или черные частицы, волосы и цветные волокнистые нити.

5.3 Пример из практики: Обнаружение дефектов в донышках пустых стеклянных бутылок компанией Huicui Vision

В рамках проекта, реализованного компанией Huicui Intelligent для обнаружения дефектов — в частности, повреждений — на основаниях пустых стеклянных бутылок, была разработана многокамерная система визуального контроля. Это решение объединяет четыре камеры с глобальным затвором и программное обеспечение HCvisionQuick, разработанное компанией для анализа и обработки изображений. Захватывая изображения основания бутылки с четырех разных ракурсов, система всесторонне выявляет весь спектр потенциальных дефектов, которые могут возникнуть на основании. Для повышения контраста между основанием бутылки и фоном используется технология подсветки, что улучшает точность обнаружения. На практике система достигла точности обнаружения более 99%.

6. Технические проблемы и тенденции развития

6.1 Основные технические проблемы

1. Проблемы, связанные со свойствами материала: Пивные бутылки часто изготавливаются из многослойного стекла; присущие этому материалу свойства создают трудности для традиционных технологий контроля качества. Такие факторы, как неравномерная толщина стекла и наличие сложных рельефных узоров или структурных особенностей, могут негативно повлиять на получение и качество изображения.

2. Требования к высокой скорости производства: Современные линии розлива пива могут работать со скоростью, превышающей 36 000 бутылок в час, что предъявляет чрезвычайно высокие требования к скорости обработки и точности системы контроля качества.

3. Контроль сложных форм бутылок: Пустые бутылки часто имеют сложную геометрию, что делает контактные методы контроля непрактичными; следовательно, требуются бесконтактные методы контроля на основе визуального контроля.

4. Обнаружение прозрачных посторонних предметов: Идентификация прозрачных посторонних предметов, таких как прозрачная клейкая лента или пластиковые пленки, представляет собой серьезную проблему, требующую специальных оптических схем и сложной алгоритмической обработки.

6.2 Тенденции развития

1. Интеллектуальность и адаптивность: В будущем системы контроля пустых бутылок станут все более интеллектуальными, способными автоматически адаптироваться к различным формам бутылок и изменяющимся условиям освещения. Эти системы будут поддерживать быструю миграцию моделей для новых типов бутылок — завершая процесс в течение 30 минут — тем самым значительно повышая гибкость и адаптивность оборудования.

2. Интеграция глубокого обучения: Технологии глубокого обучения готовы играть все более важную роль в обнаружении дефектов. Используя такие алгоритмы, как сверточные нейронные сети (CNN), эти системы могут с большей точностью идентифицировать сложные дефекты и повысить общую надежность процесса контроля. 3. Объединение данных с нескольких датчиков: В дополнение к визуальному контролю, система будет интегрировать другие датчики, такие как высокочастотные передатчики для обнаружения остаточных жидкостей, для достижения многомодального объединения данных, тем самым повышая полноту и точность процесса контроля.

4. Сотрудничество на основе облачных технологий и удаленное техническое обслуживание: Системы обучения и эксплуатации и технического обслуживания (ТО) на основе облачных платформ становятся ключевым трендом; эти системы поддерживают удаленное ТО и обслуживание в режиме реального времени, что позволяет оперативно решать проблемы клиентов круглосуточно и без выходных.

5. Стандартизация и регулирование: По мере развития технологий системы визуального контроля пустых бутылок будут проходить постепенный процесс стандартизации. Отечественные организации уже участвовали в разработке соответствующих стандартов, таких как *GB/T 39792-2021: Общие технические требования к системам онлайн-визуального контроля пустых бутылок, используемых в пищевой упаковке*.

7. Заключение

Визуальный контроль пустых бутылок, являясь важнейшим компонентом интеллектуального производства, играет незаменимую роль в обеспечении качества продукции, повышении эффективности производства и снижении трудозатрат. Благодаря постоянному развитию машинного зрения, искусственного интеллекта, оптической визуализации и смежных областей, системы контроля пустых бутылок развиваются в направлении повышения точности, скорости и адаптивности.

Охватывая весь спектр от технических принципов до практических применений — и эволюционируя от традиционных алгоритмов к глубокому обучению — визуальный контроль пустых бутылок создал всеобъемлющую и зрелую техническую основу. В будущем, по мере дальнейшего развития инициатив в области Индустрии 4.0 и интеллектуального производства, эта технология найдет применение в еще более широком спектре отраслей, обеспечивая надежную поддержку трансформации и модернизации производственного сектора.

Благодаря непрерывным технологическим инновациям и практическому применению, визуальный контроль пустых бутылок не только решил реальные производственные проблемы, но и предоставил бесценный опыт для применения машинного зрения в других областях. По мере роста уровня локализации внутри страны и усиления стремления к технологической автономности и самоконтролю, техническая компетентность и конкурентоспособность Китая на рынке визуального контроля пустых бутылок имеют все шансы на дальнейшее повышение.