Penyelidikan dan Penggunaan Teknologi Pengesanan Kecacatan Berasaskan Penglihatan Mesin untuk Tin Aluminium Kosong

Dalam industri makanan dan minuman moden, kualiti tin aluminium kosong secara langsung mempengaruhi pengedap dan keselamatan produk. Pemeriksaan manual tradisional mengalami kecekapan rendah dan kadar ralat yang tinggi, manakala teknologi penglihatan mesin, melalui pengimejan berkelajuan tinggi dan algoritma pintar, mencapai pengesanan kecacatan automatik dan ketepatan tinggi dalam tin kosong. Analisis berikut merangkumi prinsip pengesanan, reka bentuk sistem, teknologi utama dan keberkesanan aplikasi.

I. Prinsip Pengesanan dan Komposisi Sistem

Sistem pemeriksaan penglihatan mesin menggunakan teknologi pengimejan optik dan pemprosesan imej untuk mensimulasikan mata manusia dalam mengimbas bukaan, badan dan bahagian bawah tin kosong dari semua sudut. Prinsip terasnya ialah: menerangi tin dengan sumber cahaya LED, memperoleh imej melalui kamera CCD atau CMOS berkelajuan tinggi, dan kemudian prapemprosesan, mengekstrak ciri dan mengenal pasti kecacatan berdasarkan algoritma seperti OpenCV. Apabila sistem mengesan kecacatan, ia segera mencetuskan peranti penolakan (seperti penolak pneumatik) untuk mengeluarkan produk yang rosak daripada barisan pengeluaran.

Komponen perkakasan sistem termasuk:

* **Unit Pengimejan:** Kamera industri definisi tinggi (seperti kamera imbasan kawasan) dan kanta optik tersuai memastikan kejelasan imej walaupun pada pemerolehan berkelajuan tinggi (sehingga 36,000 tangki/jam).

* **Sistem Pencahayaan:** Laluan optik khas (seperti sumber cahaya sudut rendah berbentuk cincin) direka bentuk untuk menangani ciri pemantulan tangki, meningkatkan kontras kecacatan dan mengelakkan gangguan pemantulan.

* **Unit Penghantar dan Kedudukan:** Tali pinggang penghantar tekanan negatif digunakan untuk melekat pada tangki, mengelakkan bergoyang; sensor gentian optik mencetuskan kamera untuk penangkapan segerak, memastikan ketepatan kedudukan.

* **Unit Kawalan dan Pelaksanaan:** Sistem kawalan industri PLC menyelaraskan kamera, peranti penolakan dan modul lain untuk mencapai tindak balas masa nyata.

II. Kawasan Pengesanan Utama dan Reka Bentuk Algoritma

Kecacatan di kawasan yang berbeza memerlukan algoritma khusus.

 Jadual berikut meringkaskan item pengesanan teras dan penyelesaian teknikal:

Tambahan pula, pemeriksaan dinding dalaman adalah salah satu cabaran teknikal. Oleh kerana kedalaman tangki yang besar, bahagian bawah imej mudah dimampatkan. Penyelidikan mencadangkan menggunakan transformasi Hough untuk mencari cincin dalam dan luar, kemudian menggunakan transformasi koordinat kutub untuk membuka imej menjadi segi empat tepat, dan akhirnya menggunakan analisis komponen yang disambungkan untuk mengesan kecacatan.

III. Cabaran Teknikal dan Penyelesaian Inovatif

Isu Penyegerakan Kelajuan Tinggi: Kelajuan pengeluaran boleh mencapai 10 tangki/saat, dan sistem perlu menyelesaikan pengimejan, pemprosesan dan membuat keputusan dalam milisaat. Penyelesaian termasuk: Menggunakan kamera berkelajuan tinggi rangkaian gigabit (seperti DALSA CR-GEN3) untuk mengurangkan kependaman penghantaran imej; dan menggunakan berbilang PC industri untuk pemprosesan selari, dengan PC konfigurasi tinggi khusus untuk pengiraan algoritma dan PC konfigurasi rendah mengendalikan paparan antara muka.

Cabaran Pengimejan Struktur Kompleks: Permukaan melengkung pembukaan tangki dan pantulan pada badan tangki mudah mengganggu kualiti imej. Reka bentuk laluan optik yang inovatif (seperti sumber cahaya serong) boleh melindungi gangguan struktur dan menyerlahkan ciri kecacatan. Sebagai contoh, pengesanan badan tangki menggunakan kanta sudut lebar digabungkan dengan algoritma pemasangan elips RANSAC untuk mengekstrak bahagian tengah bukaan dan bahagian bawah tangki dengan tepat.

Kekurangan Sampel Kecacatan: Algoritma pembelajaran mendalam memerlukan sejumlah besar data kecacatan untuk latihan, tetapi dalam pengeluaran sebenar, majoriti produk adalah layak. Platform penglihatan kod rendah (seperti Kepintaran Matriks) mensintesis sampel kecacatan melalui rangkaian musuh generatif, meningkatkan keupayaan generalisasi algoritma.

IV. Petunjuk Keberkesanan dan Prestasi Aplikasi

Data pengeluaran sebenar menunjukkan bahawa sistem penglihatan mesin meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemeriksaan dengan ketara:

Kelajuan Pemeriksaan: Sehingga 36,000 tin/jam, jauh melebihi pemeriksaan manual (kira-kira 5,000 tin/jam);

Ketepatan: Pada kadar 10 tin/saat, ketepatan sistem mencapai 99.89%, dengan kadar positif palsu kurang daripada 0.5%;

Keberkesanan Kos: Selepas pelaburan sekali sahaja, kos jangka panjang adalah lebih rendah daripada pemeriksaan manual, dan ia menyokong kebolehkesanan data (seperti statistik jenis kecacatan), menyumbang kepada pengoptimuman kualiti.

V. Trend Pembangunan Masa Depan

Peningkatan Pintar: Mengintegrasikan pembelajaran mendalam dan analisis data besar untuk mencapai ramalan kecacatan dan proses pelarasan diri.

Reka Bentuk Fleksibel: Menyesuaikan diri dengan jenis tin yang berbeza melalui pelarasan parameter, mengurangkan masa pertukaran peralatan.

Sistem Bersepadu: Menghubungkan sistem pemeriksaan dengan lancar dengan sistem PLC dan MES barisan pengeluaran untuk membina rangkaian pemantauan kualiti rantaian penuh.

Kesimpulan

Teknologi penglihatan mesin telah menjadi kaedah teras pengesanan kecacatan tin kosong. Melalui reka bentuk optik yang tepat, algoritma yang cekap, dan sistem kawalan yang stabil, ia memastikan kualiti produk dan keselamatan pengeluaran. Pada masa hadapan, dengan penyepaduan mendalam kecerdasan buatan dan Internet Industri Perkara, pemeriksaan tin kosong akan berkembang ke arah yang lebih pintar dan menyesuaikan diri, seterusnya menggalakkan peningkatan automasi industri pembungkusan makanan.