В контекста на по -високите изисквания на потребителите за безопасност на храните, целостта на опаковките и ефективността на производството, индустрията за опаковане на храни е в критичен период на ускоряване на трансформацията от „автоматизация“ в „разузнаване“. Една от най -представителните основни технологии еСистема за машинно виждане. От това дали капачката на бутилката за напитки е затегнато, до това дали е запечатана опаковъчната торбичка, до това дали съдържанието на етикета е последователно и точно и дали баркодът е ясен, все повече и повече опаковъчни компании избират да въведат решения за машинно виждане, за да постигнат интелигентно откриване и контрол на качеството на производствения процес. По -долу ще ви представим в дълбочина практическата стойност на приложението на машинното зрение в индустрията за видео опаковки.
Като „първата линия на защита за безопасността на храните“, качеството на опаковката на храни е пряко свързано с здравето на потребителите и репутацията на марката. Въпреки това, традиционният метод за ръчна проверка има очевидни недостатъци в условията на мащабни, висококачествени и многокатегорични процеси за опаковане:
Неефективност: Ръчната проверка е бавна и трудна за съпоставяне на високоскоростни производствени линии за опаковане;
Лоша последователност: Дългосрочната работа е предразположена към умора, което води до пропуснати проверки или неправилни показания;
Висока цена: За повтаряща се работа е необходимо голямо количество работна ръка, увеличавайки разходите за труд;
Непроцедимо: Липсата на записи на изображения и анализ на данни затруднява проследяването на продуктите и подобряване на качеството.
Днес, тъй като безопасността на храните все по -често получава регулаторно внимание, компаниите се нуждаят от спешна нужда от стабилен, бърз, интелигентен и проследим метод за откриване, а технологията за машинно виждане просто отговаря на това строго търсене.
Защо предимството на машинното виждане се превръща в „предпочитана опция“ на индустрията?
Въз основа на индустриални камери, източници на светлина, карти за придобиване на изображения и интелигентни алгоритми, системите за машинно виждане могат да извършват придобиване и анализ на изображения в реално време и автоматично да определят дали външният вид на продукта отговаря на стандартите за качество.
В сравнение с традиционните методи за откриване, машинното зрение се представя добре в следните аспекти:
1. Откриване с висока скорост, адаптиране към производството на високи бит
Визуалната система може да работи синхронно с опаковката, като инспектира стотици продукти в минута, като гарантира нулево забавяне и нулево изоставане.
2. Високо прецизно разпознаване, намаляване на скоростта на оттока на дефектите
Чрез алгоритмите на изображението на AI и моделите за дълбоко обучение системата може точно да идентифицира незначителни дефекти, като например счупени уста, барбовилни уплътнения, изкривени етикети и т.н., с точност на откриване над 99%.
3. Автоматична класификация и отхвърляне
Резултатите от откриването се предават обратно в системата за изпълнение в реално време и неквалифицираните продукти автоматично се класифицират и отхвърлят, за да се предотврати навлизането на дефектни продукти на пазара.
4. Запис и проследяване на данни
Системата може да съхранява инспекционните изображения и резултатите от всеки продукт, да поддържа последващо проследяване на качеството и статистически анализ и да помогне на предприятията непрекъснато да оптимизират процесите и производствените стратегии.
Пълно покритие на типичните сценарии за кандидатстване
Технологията за машинно виждане се използва широко в индустрията за опаковане на храни, обхващайки множество производствени възли, включително:
Откриване на капачката на бутилката: Определете дали е затегнато, дали липсва или дали е грешно;
Откриване на уплътнение: Открийте дали пластмасовата торбичка и уплътнението на алуминиевото фолио са пълни, набръчкани или виртуални;
Откриване на етикети: Определете дали съдържанието на етикета е правилно, дали е криво, погрешно залепено или липсва;
Характер\/дата\/Разпознаване на баркод: OCR разпознава датата на производството, номера на партидата, яснотата на QR кода и др.;
Откриване на броене и липсващи части: Уверете се, че броят на продуктите в пакета е правилен, без липса или смесване;
Откриване на чуждестранна материя: Открийте дали има чужда материя, петролни петна, замърсяване и др. На повърхността или съдържанието на пакета.
Тези функции могат да бъдат гъвкаво конфигурирани според продуктовия процес на клиента, като наистина осъзнават „персонализиране + модулно“ внедряване и бързо реагиране на промени в производствената линия.
Бъдещи тенденции: AI + машинно виждане, насърчаване на интелигентното надграждане на индустрията
С развитието на AI технологията все повече и повече хранителни компании започнаха да обръщат внимание на системата за визуални инспекции на "дълбоко обучение". Той може автоматично да извлече ключови характеристики, като тренира голям брой проби от дефект, ще се справи със сложни, деформирани и замъглени проблеми с дефектите и има по -силни възможности за четене и разпознаване.
В същото време, комбиниран с компютърни изчисления, облачни платформи, индустриален интернет на нещата и други технологии, той води машинното зрение в областта на технологичното зрение с интелигентно оборудване, визуализация на данни и интеграция на системата.
Контролът на качеството в индустрията за опаковане на храни вече не е просто проблем с съответствието, но също така технологията на Coachine Vision се променя от „спомагателни инструменти“ към „Core Vision“, изграждайки солиден Qrnerstone за продукти, за да получат доверие между пазара и потребителите. Прилагането на линията за отбрана на Muiality за предприятията. Ако търсите и ефективни, интелигентни и стабилни решения за визуална проверка, моля, свържете се с нашите партньори наЖичянг Шижуе. Ние ще приспособим специална визуална система, за да ви помогнем на предприятията да постигнат ефективност на качеството на производството и да се придвижите към интелигентно производство!
