Исследование по применению технологии визуального распознавания на основе искусственного интеллекта для контроля кодировки упаковки байцзю.

Абстрактный

В условиях ускоренной цифровой трансформации и модернизации индустрии байцзю, контроль качества упаковки и маркировки, как ключевое звено в обеспечении качества продукции и отслеживаемости контрафактной продукции, остро нуждается в переходе от традиционной ручной проверки к интеллектуальной и автоматизированной. В данной статье систематически изучается текущее состояние применения, ключевые технологии и пути внедрения технологии визуального распознавания на основе ИИ в контроль качества упаковки байцзю. Анализируя результаты внедрения алгоритмов глубокого обучения, интеграции аппаратного обеспечения машинного зрения и архитектуры взаимодействия облачных и периферийных устройств в реальных производственных условиях, установлено, что технология машинного зрения на основе ИИ может значительно повысить точность и эффективность контроля качества маркировки, обеспечивая точность распознавания более 99,9%, при этом значительно снижая трудозатраты и риск ошибок. В исследовании также обсуждаются проблемы и будущие тенденции развития этой технологии, предоставляя важные ориентиры для интеллектуального контроля качества в индустрии байцзю.

1. Введение

Байцзю, как традиционный китайский потребительский продукт, всегда отличался высоким качеством и безопасностью, а также защитой бренда, что являлось основой выживания и развития предприятия. Кодировка упаковки, служащая «идентификатором» для алкогольной продукции, содержит важную информацию, такую ​​как дата производства, номер партии и код защиты от подделок, что напрямую влияет на точность отслеживания продукции и эффективность борьбы с контрафактом на рынке. Традиционные методы ручной проверки в основном основаны на визуальном наблюдении инспекторов качества, что не только неэффективно, но и подвержено пропускам или ложным обнаружениям из-за зрительной усталости и субъективной оценки. С появлением высокоскоростных производственных линий, ставших отраслевым стандартом (в три раза превышающих первоначальную скорость), ручная проверка уже недостаточна для удовлетворения современных производственных требований.

Технология визуального распознавания на основе ИИ, имитируя зрительные механизмы человека и сочетая алгоритмы глубокого обучения с высокопроизводительным оборудованием, обеспечивает быструю и точную идентификацию и оценку кодовой информации. Эта технология открывает новый путь к решению проблемы узкого места в контроле качества в алкогольной промышленности. В настоящее время эта технология успешно применяется на таких предприятиях, как Guizhou Xijiu и Yunmen Winery, обеспечив переход от «выборочного контроля» к «контролю всего объема», установив эталон интеллектуальной трансформации в отрасли. Цель данной статьи — систематически проанализировать конкретное применение технологии визуального распознавания на основе ИИ в контроле кодирования упаковки алкогольных напитков, изучить ее технические принципы, практические результаты и тенденции развития.

2. Важность и проблемы контроля качества байцзю с помощью струйной печати.

2.1 Основная ценность проверки струйной маркировки

Ценность струйной маркировки упаковки байцзю заключается в трех основных аспектах: Во-первых, обеспечение качества продукции. Нечеткая или некорректная маркировка может напрямую привести к тому, что потребители не смогут определить информацию о продукте, и даже может стать причиной споров о качестве. Например, некачественная маркировка на крышке бутылки может вызвать проблемы с герметичностью, ускоряя порчу напитка. Во-вторых, поддержание репутации бренда. Точная маркировка является основой систем защиты от подделок и отслеживания, эффективно сдерживая поток контрафактной продукции на рынок. Компания Guizhou Xijiu, благодаря своей системе отслеживания «пять кодов», обеспечивает прозрачное управление всей цепочкой от производства до потребления. Наконец, повышение операционной эффективности. Автоматизированная струйная маркировка позволяет значительно сократить время контроля качества и адаптироваться к потребностям высокоскоростных производственных линий. Например, винодельня Yunmen Winery сохранила стабильные показатели контроля даже после трехкратного увеличения скорости производственной линии.

2.2 Дилеммы традиционных методов контроля

Традиционные методы ручного контроля страдают от четырех основных ограничений: во-первых, низкая эффективность: каждый инспектор по качеству может проверять только несколько сотен продуктов в час, что не соответствует производительности обработки в тысячи продуктов в час на современных производственных линиях; во-вторых, нестабильная точность, поскольку на глаза человека легко влияют усталость, освещение и другие факторы, что приводит к значительному увеличению процента пропущенных проверок при длительном рабочем времени; в-третьих, высокая стоимость, требующая больших инвестиций в рабочую силу для сменных проверок, а также значительные затраты на обучение и управление; и, в-четвертых, сложность отслеживания данных, поскольку ручная запись результатов проверок подвержена ошибкам и не имеет механизма обратной связи в реальном времени. Эти недостатки делают традиционные методы узким местом для автоматизации производственных линий, препятствуя дальнейшему развитию отрасли.

3. Основные компоненты и технологические инновации технологии визуального распознавания с использованием искусственного интеллекта.

Применение технологии визуального распознавания на основе искусственного интеллекта в контроле качества струйной печати на упаковке алкогольных напитков основано на совместном внедрении алгоритмов глубокого обучения, технологии оптического распознавания символов (OCR) и аппаратных систем. Ниже описаны ее ключевые компоненты и технологические инновации.

3.1 Алгоритмы глубокого обучения

Алгоритмы глубокого обучения, создавая многослойные нейронные сети, могут автоматически изучать особенности струйной печати, избегая ограничений, связанных с ручным проектированием признаков в традиционных методах. В настоящее время к основным алгоритмам относятся серии YOLO и модели CRNN. ​​Например, улучшенный алгоритм YOLOv5 в сочетании с механизмом внимания (ECA-Net) достигает точности 99,4% при определении символов струйной печати на сложном фоне. Сеть MLT-YOLO, с другой стороны, оптимизирована для обнаружения дефектов упаковки крышек бутылок (таких как аномалии и повреждения струйной печати), улучшая возможности обнаружения мельчайших дефектов за счет внедрения вейвлет-свертки (WTConv) и многоветвевой пирамидальной сети признаков.

Таблица: Сравнительная оценка производительности распространенных алгоритмов глубокого обучения при обнаружении следов струйной печати.

3.2 Оптимизация технологии оптического распознавания символов (OCR)

Технология оптического распознавания символов (OCR) лежит в основе интерпретации содержимого струйной печати. ​​Для решения таких проблем, как размытые и наклонные символы на струйной печати на упаковке алкогольных напитков, технология OCR оптимизирует процесс с помощью следующих методов: во-первых, удаление фона и перспективное преобразование устраняют помехи от сложного фона и корректируют наклонные символы, возвращая их в правильное положение; во-вторых, механизм распознавания последовательностей использует модели, такие как CRNN (сверточная рекуррентная нейронная сеть), для непосредственного распознавания всей строки струйной печати, избегая ошибок сегментации отдельных символов. Например, интеллектуальные камеры серии In-Sight от Cognex в сочетании с алгоритмами OCR могут достигать точности распознавания 99,9% даже в условиях низкой контрастности.

3.3 Интеграция аппаратных систем

Аппаратная система включает в себя такие компоненты, как промышленные камеры, источники света и встроенные вычислительные платформы. Сочетание камеры с глобальной экспозицией и кольцевого источника света обеспечивает четкость и согласованность получения изображений. Использование встроенных устройств (таких как NVIDIA TX2) позволяет осуществлять обработку данных в реальном времени на периферии; 256 ядер CUDA поддерживают параллельные вычисления с энергопотреблением менее 15 Вт, что соответствует требованиям энергоэффективности производственной линии. Архитектура «совместной работы облака, периферийных устройств» компании Guizhou Xijiu дополнительно объединяет вычислительные мощности центра с периферийными вычислениями, обеспечивая баланс между унифицированным обучением моделей и дифференцированной работой производственной линии.

4. Проектирование архитектуры системы и путь ее реализации

4.1 Архитектура взаимодействия облака, периферийных устройств и облачных вычислений

Системы контроля качества упаковки байцзю обычно используют архитектуру взаимодействия облака, периферийных устройств и процессоров, состоящую из трех частей: центрального облака, периферийных терминалов и уровня устройств. Центральное облако отвечает за хранение больших объемов данных и обучение моделей. Периферийные терминалы (например, интеллектуальные вычислительные терминалы) развертываются вблизи производственной линии для получения изображений и выполнения вычислений в реальном времени. Уровень устройств включает в себя датчики, такие как промышленные камеры. Преимущества этой архитектуры заключаются в следующем: с одной стороны, непрерывная итерация модели достигается за счет вычислительных мощностей центрального узла; с другой стороны, периферийные вычисления сокращают задержку отклика (на уровне миллисекунд), обеспечивая непрерывную работу производственной линии.

4.2 Рабочий процесс

Рабочий процесс системы включает четыре основных этапа: во-первых, получение изображений, где промышленные камеры делают снимки высокого разрешения, когда продукция проходит через станцию ​​контроля; во-вторых, определение местоположения на периферии, где изображения передаются на периферийные устройства, а модель ИИ выполняет кодирование, позиционирование и распознавание; в-третьих, выполнение результатов, где система немедленно запускает устройство отбраковки для удаления дефектной продукции в случае обнаружения аномалии; и в-четвертых, итерация модели, где данные с периферии отправляются обратно в облако для оптимизации алгоритма, образуя замкнутый цикл оптимизации. Например, система Guizhou Xijiu обеспечивает точное обнаружение с частотой ложных срабатываний менее 0,1% благодаря этому процессу.

4.3 Реализация алгоритмической модели

Алгоритмы обнаружения на основе глубокого обучения требуют определенных усовершенствований для адаптации к промышленным условиям. В качестве примера рассмотрим MLT-YOLO, путь его реализации включает в себя: во-первых, замену стандартной свертки на вейвлетную свертку в базовой сети для улучшения возможностей извлечения признаков; во-вторых, разработку облегченной головки обнаружения (CGNL) для снижения вычислительной нагрузки; и, наконец, повышение эффективности обнаружения мелких дефектов за счет многомасштабного слияния признаков. Эти улучшения позволяют модели значительно повысить точность обнаружения таких дефектов, как сломанные крышки бутылок, сохраняя при этом высокую скорость.

5. Анализ эффективности приложений: от корпоративной практики к трансформации отрасли.

5.1 Повышение качества и оптимизация эффективности

Технология визуального распознавания на основе ИИ совершила качественный скачок в развитии алкогольной промышленности. После внедрения системы обнаружения на основе ИИ компания Guizhou Xijiu достигла точности распознавания кодов в 99,99%, с частотой ошибок менее одной на десять тысяч, обеспечив точное сопоставление «пяти кодов в одном». Винодельня Yunmen Winery сохранила точность распознавания кодов в 99,9% даже после трехкратного увеличения скорости производственной линии, эффективно предотвращая попадание бракованной продукции на рынок. Кроме того, скорость тестирования увеличилась с сотен образцов в час, обрабатываемых вручную, до 28-35 кадров в секунду с помощью машины, что более чем в три раза повысило эффективность.

5.2 Экономические и социальные выгоды

Экономические выгоды в основном проявляются в снижении затрат и повышении ценности бренда. Компания Guizhou Xijiu устранила необходимость в отборе проб и контроле качества, заменив ручной труд машинами, что напрямую снизило трудозатраты. В то же время усовершенствованная система защиты от подделок и отслеживания сократила количество жалоб после продажи, косвенно повысив узнаваемость бренда. С точки зрения социальных выгод, эта технология способствует цифровой трансформации отрасли, предоставляет практические сценарии для подготовки новых специалистов в области индустриализации и укрепляет доверие потребителей, обеспечивая безопасность пищевых продуктов.

Таблица: Эффективность применения системы визуального контроля на основе ИИ на предприятиях по производству байцзю.

6. Технические проблемы и будущие тенденции развития

6.1 Текущие технические проблемы

Несмотря на то, что технология визуального распознавания с использованием ИИ достигла значительных результатов, ее применение по-прежнему сталкивается с тремя основными проблемами: во-первых, высокая стоимость аннотирования данных, поскольку модели глубокого обучения полагаются на большое количество размеченных образцов, а упаковка байцзю очень разнообразна, что приводит к большой рабочей нагрузке на аннотирование; во-вторых, недостаточная адаптивность к окружающей среде, поскольку изменения освещения и вибрации оборудования могут влиять на качество изображения, что требует расширения данных и трансферного обучения для повышения устойчивости модели; в-третьих, ограниченная вычислительная мощность периферийных устройств и ограниченные ресурсы встроенных платформ, что требует применения таких методов, как обрезка модели и квантование, для баланса между точностью и скоростью. 6.2 Тенденции будущего развития

В будущем технология визуального распознавания на основе ИИ будет развиваться в направлении интеллекта, интеграции и адаптивности: во-первых, технологии обучения с малым количеством примеров и самообучения уменьшат зависимость от размеченных данных, позволяя моделям быстро адаптироваться к новым сценариям с небольшим количеством образцов; во-вторых, многомодальное слияние станет трендом, объединяющим 3D-зрение, спектральную визуализацию и другие технологии для создания комплексной системы обнаружения; наконец, глубокая интеграция с технологиями защиты от подделок, такими как NFC-чипы и динамические QR-коды, обеспечит синергию между физической защитой от подделок и цифровым распознаванием.

7. Заключение: Открытие новой эры интеллектуального контроля качества в индустрии байцзю.

Технология визуального распознавания на основе ИИ, имитирующая зрительные механизмы человека и сочетающая глубокое обучение с аппаратными инновациями, обеспечивает эффективное, точное и надежное решение для обнаружения маркировки на упаковке байцзю. В данной статье систематически анализируются основные компоненты, архитектура системы и практические результаты применения этой технологии. Результаты показывают, что она может значительно повысить точность обнаружения (до более чем 99,9%), оптимизировать эффективность производственной линии (более чем в 3 раза) и снизить трудозатраты. Несмотря на существующие проблемы, такие как аннотирование данных и адаптация к окружающей среде, визуальное распознавание на основе ИИ будет играть все более важную роль в интеллектуальной трансформации алкогольной промышленности, обусловленной развитием обучения с малым количеством примеров и мультимодальных технологий.

В будущем ожидается, что эта технология расширится от обнаружения отдельных кодов до контроля качества на всех этапах производственной цепочки, помогая предприятиям осуществлять цифровую модернизацию посредством принятия решений на основе данных. Производителям алкогольной продукции следует активно внедрять эту трансформацию, увеличивать инвестиции в технологии и использовать визуальное распознавание с помощью ИИ в качестве основы для проведения всесторонней реформы своих систем контроля качества.