Как визуальный осмотр может повысить процент приемки бутылок и банок?

Технология визуального контроля, имитируя и превосходя человеческое зрение, оснащает линии по производству бутылок и банок неутомимыми «всевидящими глазами», коренным образом меняя режим и стандарты контроля качества. Благодаря высокоточной автоматизированной проверке она не только значительно повышает процент годных бутылок и банок, но и обеспечивает отслеживаемость производственных данных, создавая основу для непрерывной оптимизации процесса. В таблице ниже приведены основные механизмы, посредством которых визуальный контроль повышает процент годных бутылок и банок.

Преимущества визуального осмотра по сравнению с ручным осмотром

Традиционный ручной визуальный осмотр имеет такие недостатки, как низкая эффективность, сильная субъективность, утомляемость и непоследовательные стандарты. Системы визуального осмотра полностью меняют эту ситуацию:

• Объективность и последовательность: стандарты обнаружения точно определены как параметры алгоритма, не подверженные влиянию эмоций или усталости, что гарантирует, что каждая бутылка и банка оцениваются по одной и той же «линейке».

• Высокая эффективность и скорость: Современные системы машинного зрения способны проверять десятки или даже сотни изделий в секунду, легко достигая показателей высокоскоростных производственных линий, выпускающих десятки тысяч бутылок в час, что недостижимо при ручном труде.

• Высокая точность и возможность многократного использования: система способна обнаруживать дефекты микроскопического уровня, невидимые человеческому глазу, такие как мелкие царапины и мельчайшие пятна. После доработки алгоритма его можно быстро внедрить на нескольких производственных линиях, обеспечивая высокую стабильность стандартов качества на разных производственных площадках.

Основные параметры проверки бутылок и банок

Комплексная система визуального контроля выполняет всестороннюю проверку множества ключевых частей бутылки и банки:

1. Осмотр горлышка бутылки: Горлышко бутылки напрямую влияет на герметичность и является приоритетным объектом для осмотра. Система контроля направлена ​​на проверку ровности уплотнительной поверхности и целостности резьбы, гарантируя отсутствие зазоров и трещин для предотвращения протечек или загрязнения. 2. Осмотр корпуса бутылки: Осмотр корпуса бутылки охватывает как внутреннюю, так и внешнюю поверхности, в первую очередь выявляя дефекты, такие как царапины, трещины, вмятины, пузырьки и прилипшие посторонние вещества. Для наглядного отображения состояния поверхности различных участков корпуса бутылки используются многоугольные источники света и высокоскоростные камеры.

3. Осмотр дна бутылки: Дно бутылки должно выдерживать значительное давление, поэтому его плоскость и целостность имеют решающее значение. Осмотр фокусируется на неровностях, неравномерной толщине, выступах (острых шипах) и трещинах.

4. Проверка информации на этикетке и упаковке: Для бутылок и банок с этикетками система также проверяет правильность нанесения этикетки, отсутствие складок или повреждений, а также считывает такую ​​информацию, как дата производства, срок годности и штрихкод, чтобы обеспечить точность информации на упаковке.

Стратегии внедрения производственных линий и повышения их точности

Для успешного внедрения системы визуального контроля на производственной линии необходимо учитывать следующие ключевые аспекты:

• Система визуализации имеет фундаментальное значение: Настройка системы визуализации — первый шаг к успешной проверке. Необходимо выбрать соответствующий источник света (например, контровой свет, рассеянный свет, коаксиальный свет) и высокоскоростную промышленную камеру, исходя из материала бутылки/банки (например, стекло, металл) и характеристик поверхности (высокая отражательная способность, матовая поверхность), чтобы обеспечить получение высококонтрастных, четких изображений.

• Интеллектуальное позиционирование и срабатывание: На высокоскоростной производственной линии крайне важно обеспечить срабатывание камеры в тот самый момент, когда бутылка/банка достигает нужного положения. Передовые методы обработки данных позиционирования анализируют контур бутылки/банки и отклонение положения в реальном времени для расчета комплексного индекса срабатывания, обеспечивая высокоточное срабатывание и избегая пропущенных снимков или ореолов.

• Алгоритмы глубокого обучения играют ключевую роль: традиционные алгоритмы могут оказаться недостаточными для обработки сложных и изменчивых дефектов. Модели на основе глубокого обучения (такие как YOLOv8, Faster-RCNN), обученные на большом количестве изображений дефектов, обладают мощными возможностями для изучения и распознавания признаков. Они могут не только обнаруживать известные дефекты, но и обладают определенной способностью идентифицировать ранее не встречавшиеся аномальные формы, значительно повышая точность и надежность обнаружения.

• Обратная связь по замкнутому циклу и подход, основанный на данных: самые передовые приложения выходят за рамки простого «отбраковки» дефектов; они направлены на «предотвращение» дефектов. Система статистически анализирует большой объем обнаруженных данных о дефектах, выявляет процессы или периоды времени, в которых сосредоточены дефекты (например, обнаруживает увеличение количества царапин на бутылках в определенный период), и передает эту информацию в вышестоящие процессы (такие как формовочные машины и конвейерные системы) для корректировки параметров процесса и снижения образования дефектов в источнике, формируя замкнутую систему управления качеством.

Тенденции технологического развития

Технологии визуального контроля постоянно развиваются, и будущие достижения позволят еще больше повысить процент прохождения контроля бутылок и банок в следующих областях:

• Более лёгкие модели: Исследования в области легковесных сетей, таких как FasterNet, направлены на значительное сокращение вычислительных ресурсов и размера моделей при сохранении высокой точности, что упрощает их развертывание на недорогих периферийных вычислительных устройствах и снижает общую стоимость владения системой.

• Применение технологии 3D-зрения: Традиционное 2D-зрение в основном обнаруживает плоские дефекты. Технология 3D-зрения позволяет получать данные 3D-облака точек бутылок и банок, что дает возможность точно измерять 3D-морфологические дефекты, такие как вмятины, выступы и плоскостность, выводя возможности обнаружения на новый уровень.

• Платформы с низким уровнем кодирования и интеллектуальные функции: Появление платформ машинного зрения с низким уровнем кодирования позволяет инженерам разрабатывать и настраивать задачи обнаружения с помощью графических интерфейсов и минимальной конфигурации, значительно снижая технический порог и цикл развертывания, что позволяет визуальному контролю быстрее реагировать на изменения производственной линии.

Резюме и рекомендации

Технология визуального контроля, благодаря своим объективным, эффективным и точным характеристикам, стала незаменимым ключевым методом повышения процента брака бутылок и банок. Она эволюционировала от простой «замены ручного труда» до «оптимизации качества», осуществив фундаментальную трансформацию моделей контроля качества.

При планировании или оптимизации производственной линии рекомендуется начать с четкого определения потребностей в контроле качества (типы дефектов, требования к скорости и точности) и детального обсуждения с профессиональным поставщиком решений для визуального контроля, чтобы совместно разработать оптимальное решение для получения изображений и собрать высококачественные данные о дефектах. Успешная система визуального контроля представляет собой органичное сочетание оптики, механики, электроники, вычислительной техники и программного обеспечения. Ее успешное внедрение создаст надежную защиту качества вашей продукции и репутации бренда.

Надеемся, эта информация будет вам полезна. Если у вас есть конкретные типы бутылок или банок (например, стеклянные бутылки, металлические банки) или конкретные проблемы с обнаружением дефектов (например, герметичность, печать), пожалуйста, предоставьте более подробную информацию, и я постараюсь провести более детальный анализ.