Teknologi Pemeriksaan Visual: Penjaga Kualiti dan Keselamatan Makanan dan Minuman yang Pintar

Pada barisan pengeluaran moden berkelajuan tinggi, botol dan beg minuman menjalani penelitian yang lebih tajam daripada mata manusia—ini adalah revolusi kualiti yang dibawa oleh teknologi pemeriksaan penglihatan mesin.

Pada barisan pengeluaran makanan dan minuman hari ini, sistem pemeriksaan visual boleh memeriksa pada kelajuan melebihi 500 botol seminit, mencapai ketepatan tahap milimeter, jauh melebihi had mata manusia. Sistem ini bukan sahaja mengenal pasti kecacatan kecil tetapi juga menjamin ketepatan lebih 99.9%, menjadi "penjaga pintar" kawalan kualiti makanan.

1. Latar Belakang Industri dan Cabaran: Mengapakah pemeriksaan visual diperlukan untuk makanan dan minuman?

Industri makanan dan minuman mempunyai keperluan kualiti dan keselamatan yang sangat ketat; walaupun kadar kecacatan 0.1% tidak boleh diterima. Kaedah pemeriksaan kualiti tradisional bergantung terutamanya pada pemeriksaan visual manual, tetapi pemeriksaan visual manusia mempunyai had yang ketara.

Dalam persekitaran pengeluaran berkelajuan tinggi, pekerja terdedah kepada keletihan visual, yang membawa kepada peningkatan kadar pemeriksaan yang tidak dijawab. Sebagai contoh, di Budweiser, walaupun penekanan yang tinggi terhadap kualiti produk, sebahagian kecil pembungkusan produk masih bergantung pada pemeriksaan mengejut manual, yang membawa risiko terlepas pemeriksaan, memberi kesan kepada kecekapan dan menimbulkan cabaran kepada kebolehkesanan produk. Tambahan pula, produk makanan dan minuman datang dalam pelbagai jenis, menggunakan pelbagai bahan pembungkusan (seperti botol lutsinar, tin dan karton), memerlukan pemeriksaan yang kompleks dan pelbagai. Daripada integriti pembungkusan hingga tahap pengisian, dari percetakan label hingga tarikh pengeluaran, keperluan pemeriksaan sangat terperinci.

Menghadapi persaingan pasaran yang sengit dan peraturan yang semakin ketat, pengeluar makanan dan minuman mesti mencari kaedah pemeriksaan yang lebih cekap dan tepat. Teknologi penglihatan mesin telah muncul dalam konteks ini.

2. Prinsip Teknikal: Bagaimana Visi Mesin "Melihat" dan "Penghakiman"

Prinsip asas sistem penglihatan mesin adalah untuk meniru fungsi visual manusia, mencapai objektif pemeriksaan melalui kerja kolaboratif perkakasan dan perisian. Sistem penglihatan mesin yang lengkap terdiri daripada sumber pencahayaan, kanta optik, kamera, pemprosesan isyarat imej dan penggerak.

Sumber pencahayaan adalah asas kepada keseluruhan sistem. Sistem pencahayaan yang sangat baik boleh menghasilkan semula warna produk dengan jujur, mengekalkan kecerahan seragam di seluruh kawasan yang diterangi, dan menyerlahkan ciri objek, meningkatkan kontras. Sasaran pemeriksaan yang berbeza memerlukan reka bentuk pencahayaan yang berbeza. Sebagai contoh, apabila memeriksa filem pembungkus mi segera, sifat reflektif filem mesti dipertimbangkan secara khusus.

Kanta optik dan kamera bertanggungjawab untuk menangkap imej. Kualiti kanta mempengaruhi keupayaan sistem untuk membezakan objek, manakala kamera menukar maklumat optik kepada maklumat elektrik. Kamera industri semasa mempunyai resolusi sehingga 25 megapiksel, mampu menangkap kecacatan yang sangat halus.

Pemprosesan dan analisis imej adalah teras sistem. Melalui prapemprosesan, pengekstrakan dan pengecaman ciri, dan pengukuran, komputer membandingkan imej yang ditangkap dengan templat standard, mengenal pasti perbezaan dan menentukan sama ada produk itu boleh diterima. Sistem moden juga menggabungkan pembelajaran mendalam dan algoritma AI untuk meningkatkan keupayaan mereka untuk mengenal pasti kecacatan yang kompleks.

3. Senario Aplikasi: Aplikasi Komprehensif Pemeriksaan Visual dalam Makanan dan Minuman

Pemeriksaan Integriti Pembungkusan

Sistem pemeriksaan visual boleh mengenal pasti pelbagai kecacatan pembungkusan, seperti pembungkusan yang rosak, label yang rosak dan tarikh pengeluaran yang hilang. Untuk makanan berkotak atau dalam beg, sistem boleh mengesahkan integriti pembungkusan luar; untuk produk berbotol, ia boleh mengesan penutup yang hilang atau senget.

Penyelesaian Dongguan Chuangshi Automation Technology Co., Ltd. menunjukkan bahawa pengesanan kecacatan pada filem pembungkus plastik mi segera dapat mengenal pasti kecacatan seperti lubang, melecur dan kedutan secara berkesan, memastikan kualiti produk.

Pemeriksaan Kualiti Makanan

Teknologi penglihatan boleh digunakan secara langsung untuk menilai kualiti makanan itu sendiri. Contohnya, keropok mee segera boleh diperiksa untuk kekotoran atau kesan terbakar yang disebabkan oleh minyak yang terlalu panas. Dalam penggredan buah, sistem penglihatan boleh mengisih mengikut saiz, warna dan bentuk secara automatik.

Berdasarkan sifat optik makanan, sistem penglihatan juga boleh menentukan kesegaran makanan mengikut warna. Contohnya, fotografi UV boleh digunakan untuk mengesan kerosakan permukaan pada buah sitrus atau menilai kesegaran sayur-sayuran.

Pemeriksaan Pencetakan Label dan Inkjet

Pemeriksaan label ialah bidang aplikasi utama untuk teknologi penglihatan. Sebuah syarikat makanan AS menunjukkan bahawa sistem penglihatan boleh memeriksa lebih 20 label produk yang berbeza, mengesahkan ketepatan grafik label dan kod bar, dan memastikan kedudukan label dalam toleransi ±2mm.

Untuk maklumat bercetak seperti tarikh pengeluaran dan tarikh luput, sistem penglihatan memastikan setiap bungkusan dilabel dengan jelas. Sistem iVu Banner menggunakan alat padanan untuk mengesan kehadiran maklumat bercetak, secara automatik menolak produk dengan kod yang hilang.

Pemeriksaan Pengisian dan Penutup

Dalam industri minuman, sistem penglihatan boleh memeriksa tahap isian yang konsisten dan kehadiran bahan asing dalam botol untuk memastikan kualiti produk yang konsisten. Pemeriksaan penutup botol termasuk memeriksa kebocoran dan kecondongan, antara lain.

Sistem penglihatan AI berketepatan tinggi Budweiser boleh melakukan pemeriksaan menyeluruh secara serentak untuk pengedap penutup, paras cecair, pengekodan inkjet dan kedudukan label, memastikan kualiti produk secara menyeluruh.

Komposisi dan Pemeriksaan Integriti

Teknologi penglihatan juga boleh digunakan untuk memeriksa komposisi dalaman dan integriti produk. Contohnya, ia boleh mengesahkan integriti butiran ubat dalam pek lepuh, atau menyemak kesempurnaan pelbagai topping (minyak, topping, serbuk dan sayuran) dalam bungkusan mi segera.

Penyelesaian penglihatan Banner malah boleh mengesahkan kehadiran arahan dalam pembungkusan, memastikan integriti setiap pakej individu.

4. Perkara Utama Pelaksanaan: Faktor Utama untuk Kejayaan Penerapan Sistem Pemeriksaan Penglihatan

Reka bentuk sumber cahaya dan pencahayaan adalah penting untuk sistem yang berjaya. Sasaran pemeriksaan yang berbeza memerlukan kaedah pencahayaan yang berbeza. Sebagai contoh, apabila memeriksa kek mi segera untuk kecacatan kosmetik, gabungan sumber cahaya kawasan yang dipasang di sisi dan sumber cahaya susunan terowong digunakan untuk memastikan pencahayaan seragam permukaan pemeriksaan.

Pemilihan kamera juga penting. Pilih jenis kamera yang sesuai (imbasan garisan atau imbasan kawasan) dan resolusi berdasarkan keperluan pemeriksaan anda. Untuk barisan pengeluaran berkelajuan tinggi, kamera imbasan talian lebih sesuai untuk pengimejan objek bergerak seragam.

Penyepaduan sistem dan fleksibiliti adalah ciri utama sistem penglihatan moden. Sebagai contoh, sistem pemeriksaan label yang dibangunkan oleh EPIC Vision Systems untuk syarikat makanan boleh menyelesaikan penukaran produk dalam masa kurang daripada dua minit dan menyesuaikan diri dengan keperluan pemeriksaan jenis label yang berbeza.

Algoritma dan keupayaan perisian secara langsung menentukan prestasi pemeriksaan. Sistem penglihatan moden, digabungkan dengan algoritma pembelajaran mendalam, boleh menyesuaikan diri dengan senario pemeriksaan yang melibatkan kedudukan beg yang berbeza dan sudut kecondongan, meningkatkan ketepatan pengecaman.

5. Kajian Kes: Aplikasi Praktikal Teknologi Pemeriksaan Visual

Sistem Penglihatan AI Ketepatan Tinggi Budweiser

Kilang Foshan Budweiser telah memperkenalkan teknologi penglihatan AI ketepatan tinggi Hikvision Robotics dan peralatan pemeriksaan yang dibangunkan secara bebas untuk mencapai pemeriksaan automatik sepenuhnya. Sistem ini, yang terdiri daripada kamera industri 25 megapiksel dan platform algoritma VM, mencapai kelajuan pemeriksaan peringkat milisaat.

Sistem ini membolehkan pemantauan kualiti menyeluruh, termasuk pemeriksaan serentak pelbagai senario, termasuk pengedap penutup, paras cecair, pengesanan kod, kedudukan label dan kekotoran botol pada garisan pengisian. Projek ini mengurangkan kos keseluruhan sebanyak 70%, menetapkan penanda aras kos efektif dan inovatif untuk peningkatan pintar dalam industri bir. Pemeriksaan Berbilang Peringkat dalam Pengeluaran Mi Segera

Penyelesaian Dongguan Chuangshi Automation merangkumi pelbagai peringkat pengeluaran mi segera: pengesanan kecacatan filem pembungkusan, pengesanan kecacatan permukaan mi, pengesanan kehadiran topping dan pengesanan kehadiran garpu.

Penyelesaian pengimejan khusus direka untuk menangani ciri unik setiap peringkat. Contohnya, untuk memeriksa topping, kamera warna 160W dipasangkan dengan sumber cahaya kawasan yang dipasang di sisi, digabungkan dengan algoritma pembelajaran mendalam, dengan tepat menentukan kehadiran topping di lokasi dan warna yang berbeza.

Sistem Pemeriksaan Label Sirap Jagung Botol

Sebuah syarikat makanan AS, dengan kerjasama EPIC, membangunkan sistem pemeriksaan label menggunakan dua sistem penglihatan Cognex, yang mampu memeriksa lebih 500 botol seminit. Sistem ini boleh mengesahkan lebih 20 label berbeza, memastikan penempatan dan reka bentuk yang betul bagi corak label dan kod bar.

Sistem ini mempunyai proses penukaran produk yang mudah; pengendali boleh cepat menyesuaikan diri dengan jenis produk baharu dengan hanya memilih program pemeriksaan yang sesuai melalui antara muka manusia-mesin, dengan ketara mengurangkan masa henti barisan pengeluaran.

6. Trend Masa Depan: Pembangunan Pemeriksaan Visual Pintar

Dengan kemajuan dalam teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, sistem pemeriksaan visual menjadi semakin pintar dan adaptif. Algoritma pembelajaran mendalam membolehkan sistem mengenal pasti corak kecacatan yang lebih kompleks, terus meningkatkan ketepatan pemeriksaan.

Skop aplikasi teknologi penglihatan 3D semakin berkembang. Contohnya, kamera 3D ToF (Time of Flight) Basler boleh digunakan untuk mengenal pasti dan mengisih buah, membolehkan penilaian kualiti yang lebih tepat.

Analisis data dan kebolehkesanan juga menjadi titik pertumbuhan utama untuk sistem penglihatan. Sistem merekodkan sejumlah besar data pengeluaran semasa pemeriksaan, memudahkan analisis kualiti dan kebolehkesanan di kilang. Sebagai contoh, sistem penglihatan Budweiser meningkatkan kawalan kualiti produk.

Pengecilan dan penyepaduan adalah satu lagi trend utama. Penderia imej siri P5 iVu Banner menyepadukan pencahayaan dan kanta, serta menampilkan skrin sentuh terbina dalam, membolehkan pengaturcaraan tanpa PC dan memudahkan proses operasi.

Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, aplikasi pemeriksaan visual dalam industri makanan dan minuman berkembang daripada pemeriksaan kualiti satu titik kepada kawalan kualiti proses penuh. Sistem penglihatan masa depan akan menjadi lebih daripada sekadar "alat pemeriksaan"; mereka akan menjadi nod pintar yang menghubungkan pengeluaran dan pengurusan.

Daripada penerimaan bahan mentah kepada penghantaran produk siap, teknologi pemeriksaan visual memainkan peranan yang amat diperlukan dalam setiap pautan pengeluaran makanan dan minuman, menjaga kualiti dan keselamatan setiap produk dan menyediakan pengguna dengan lebih ketenangan fikiran.