Визуальный контроль струйной печати: «Орлиный глаз» и «стражи качества» современных производственных линий

На высокоскоростных интеллектуальных производственных линиях система защищает «идентификационную информацию» каждого продукта со скоростью в миллисекунды.

В современном промышленном производстве маркировка на упаковке продукции — дата производства, срок годности, номер партии, QR-код и т. д. — служит не только юридическим идентификатором продукта, но и ключевым инструментом для обеспечения контроля качества, борьбы с подделками и управления. Однако в условиях высокоскоростного производства ошибки струйной печати неизбежны, и традиционный ручной выборочный контроль больше не может отвечать требованиям качества.

Для решения этой задачи были разработаны системы визуального контроля на основе струйной печати, которые стали гарантом качества интеллектуального производства.

01 Технические принципы: как системы визуального контроля струйной печати достигают «орлиного зрения»?

По сути, система визуального контроля с использованием струйной печати представляет собой автоматизированное устройство контроля, объединяющее технологии оптической визуализации, обработки изображений и распознавания образов. Её рабочий процесс основан на точной системе управления с обратной связью, способной выполнять весь процесс от получения изображения до оценки качества в кратчайшие сроки.

Система сначала захватывает изображение, полученное струйной печатью на поверхности изделия, с помощью высокоскоростной промышленной камеры при определённых условиях освещения. На этапе оптической визуализации настройка источника освещения имеет решающее значение, обеспечивая получение чётких и контрастных изображений независимо от изменений внешнего освещения.

Система обработки изображений выполняет предварительную обработку, локализацию, сегментацию и распознавание полученных изображений. Этот процесс основан на передовых алгоритмах машинного зрения, способных адаптироваться к сложным условиям, таким как отражения и искривлённые поверхности.

Наконец, система сравнивает результаты распознавания с заданным стандартным шаблоном для точного определения качества струйной печати. ​​Весь процесс проверки занимает миллисекунды, обеспечивая 100%-ную проверку каждого изделия на высокоскоростной производственной линии.

В частности, новейшая технология эффективно устраняет влияние изменений освещенности на точность обнаружения, динамически корректируя пороговые значения изображения и региональные средние значения оттенков серого. Этот метод предварительной обработки области струйной печати, основанный на морфологической обработке, обеспечивает высокую эффективность и точность, одновременно снижая зависимость от сложных моделей глубокого обучения.

02 Состав системы: совместная работа от «глаз» до «мозга»

Полная система визуального контроля струйной печати состоит из множества компонентов, работающих совместно, образуя полную цепочку от получения изображения до исполнения.

Аппаратное обеспечение в основном включает в себя промышленную камеру, объектив, источник света, триггерный датчик и устройство отклонения. Промышленные камеры отвечают за получение изображения, и их разрешение напрямую определяет точность обнаружения. Системы освещения (например, светодиодные кольцевые фонари и подсветка) обеспечивают стабильное качество изображения.

Датчики срабатывания (обычно фотоэлектрические) действуют как «часовые» в системе обнаружения, определяя, когда продукт достигает заданного положения, и отправляя сигнал съемки на камеру.

Устройство отбраковки является «исполнителем» системы. Изделия, не прошедшие проверку, система снимает с производственной линии с помощью пневматических толкателей или воздуходувок, обеспечивая полностью автоматизированный контроль качества.

Программные алгоритмы — это мозг системы. Современное программное обеспечение для контроля качества струйной печати обычно включает в себя функцию оптического распознавания символов (OCR), позволяющую считывать и проверять корректность содержимого струйной печати.

Более продвинутые системы также интегрируют алгоритмы искусственного интеллекта, используя визуализацию и анализ изображений с высоким разрешением для идентификации «физических отпечатков» микроскопического морфологического распределения точек струйной печати, предоставляя уникальный идентификатор для каждого продукта.

03 Сценарии применения: Защитники качества в различных отраслях

Технология визуального контроля с помощью струйной печати широко применяется в различных отраслях промышленности со строгими требованиями к маркировке, став стандартной функцией высококачественного производства.

В пищевой промышленности система используется для считывания дат производства, номеров партий и QR-кодов на крышках, бутылках, донышках банок и упаковочных пакетах. Например, после внедрения системы визуального контроля с использованием ИИ известный завод по производству напитков достиг скорости инспекции 300 бутылок в минуту, при этом процент пропусков струйной маркировки практически равен нулю.

В фармацевтической отрасли предъявляются чрезвычайно строгие требования к струйной инспекции кодов. Система может распознавать номера партий, сроки годности и электронные нормативные коды на фармацевтической фольге, флаконах и упаковках для лекарств, напрямую связанные с безопасностью лекарственных средств.

В электронной промышленности система считывает микро-QR-коды с печатных плат и компонентов, обеспечивая точную прослеживаемость продукции. В автомобильной промышленности эта система используется для проверки лазерной маркировки на деталях двигателей и других компонентах, гарантируя наличие уникальной «идентификационной карты» каждой детали.

Кроме того, в химической промышленности системы визуального контроля используются для контроля струйной маркировки косметики и моющих средств, поддерживая имидж бренда. Эти разнообразные отраслевые применения в совокупности демонстрируют широкую применимость и важность этой технологии.

04 Технологические преимущества: революционный прогресс, превосходящий ручной контроль

По сравнению с традиционным ручным отбором проб системы визуального контроля с использованием струйной кодировки предлагают революционные преимущества.

Самым значительным преимуществом является возможность 100%-ной инспекции. Система может работать круглосуточно и без выходных, легко соответствуя скорости высокоскоростных производственных линий, обрабатывающих сотни и даже тысячи изделий в минуту, полностью исключая пропуски инспекций.

Что касается точности, система машинного зрения, благодаря стабильной оптике и алгоритмам, способна обнаруживать мельчайшие дефекты, незаметные для человеческого глаза, такие как разрывы символов, слипание и недостаточная контрастность. Критерии оценки объективны и последовательны, что исключает возможность ошибок.

С точки зрения экономической эффективности, несмотря на необходимость первоначальных инвестиций, система визуального контроля значительно сокращает количество жалоб клиентов, отзывов продукции и отходов, вызванных ошибками кодирования. Кроме того, она освобождает сотрудников от утомительных операций по проверке, что в долгосрочной перспективе значительно снижает затраты на качество.

Кроме того, система улучшает прослеживаемость продукции. Она регистрирует изображение кодировки и данные для каждого продукта, что позволяет быстро и точно выявлять проблемные партии при возникновении проблем с качеством, сокращая объемы отзыва и минимизируя потери.

05 Тенденции развития: будущее направление интеллектуализации и интеграции

С развитием Индустрии 4.0 и интеллектуального производства системы визуального контроля струйной печати развиваются в сторону большей интеллектуальности и интеграции.

Глубокая интеграция технологий искусственного интеллекта — явная тенденция. Алгоритмы распознавания изображений, основанные на глубоком обучении, способны обрабатывать более сложные фоны струйной печати и более разнообразные типы дефектов. Системы визуального контроля на базе ИИ обладают возможностями самообучения и оптимизации, что значительно повышает точность и адаптивность контроля.

Прогностическое обслуживание — ещё одно важное направление развития. Постоянно анализируя данные датчиков, такие как состояние печатающей головки и давление в тракте подачи чернил, система может создавать модели состояния оборудования, точно прогнозировать риск отказа ключевых компонентов и преобразовывать пассивное обслуживание в проактивное.

Системная интеграция также постоянно совершенствуется. Современные системы визуального контроля для струйной печати уже не являются изолированными устройствами контроля, а представляют собой важные узлы Интернета вещей (IoT) на предприятии, легко интегрируясь с такими системами, как MES и ERP, для обеспечения полного управления жизненным циклом данных о качестве.

Гибкость — ключевая характеристика будущих систем. Благодаря адаптивному обучению система может непрерывно анализировать данные производственной линии, оптимизировать стратегии струйной печати, легко справляться с трудностями, связанными с новыми продуктами и материалами, и сокращать время ручной отладки.

После внедрения лазерных маркировочных машин и системы визуального контроля компания, производящая продукты питания и напитки, сразу же получила значительные результаты: 100%-ная онлайн-инспекция 300 бутылок в минуту полностью исключила жалобы клиентов, связанные с дефектами маркировки. Кроме того, благодаря отсутствию расходных материалов при лазерной маркировке и сокращению количества контрольных точек благодаря автоматизированному контролю, эксплуатационные расходы снизились на 30%.

Благодаря технологическому прогрессу лазерная маркировка и визуальный контроль перестали быть просто инструментами контроля качества, а стали ключевым компонентом интеллектуального производства. Благодаря сбору и анализу данных в режиме реального времени они предоставляют компаниям ценную информационную поддержку для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности оборудования, становясь стратегическим вложением в повышение конкурентоспособности.

На заводах будущего интеллектуальные системы визуального контроля, объединяющие искусственный интеллект, Интернет вещей и аналитику больших данных, продолжат защищать идентификационную информацию каждого продукта, обеспечивая высококачественное производство.