Pemeriksaan Visual Pengekodan Botol Minuman: Bagaimana Mesin "Mata Berwawasan" Melindungi Kualiti Produk dan Keselamatan Pengguna

 Pada barisan pengeluaran yang menghasilkan 300 botol seminit, kecacatan pengekodan kecil boleh membawa kepada krisis jenama yang besar. Sistem pemeriksaan berdasarkan pembelajaran mendalam dan penglihatan mesin menjadi wira yang tidak didendang di pusat pemeriksaan kualiti ini.

Pada barisan pengeluaran minuman berkelajuan tinggi, botol bergerak dalam aliran berterusan. Sejurus sebelum dibungkus dan dihantar, "mata" khas meneliti maklumat pengekodan pada setiap bekas dengan teliti: tarikh pengeluaran, nombor kelompok, tarikh luput… "Mata" ini tergolong dalam sistem pemeriksaan penglihatan mesin.

Dalam situasi di mana pemeriksaan manual terdedah kepada keletihan dan ketinggalan, ia tanpa jemu dan tepat melindungi barisan pertahanan terakhir untuk kualiti produk.

1. Kepentingan dan Cabaran Pemeriksaan Pengekodan Pengekodan pada pembungkusan minuman ialah pautan maklumat penting antara pengeluar dan pengguna. Penandaan ini, yang mengandungi maklumat seperti tarikh pengeluaran, jangka hayat dan nombor kelompok, bukan sahaja saluran utama untuk pengguna mendapatkan maklumat produk tetapi juga asas untuk syarikat membina sistem kebolehkesanan yang berkualiti.

Sebarang isu kualiti pencetakan inkjet boleh membawa akibat yang serius: tarikh kabur boleh menyebabkan pengguna meminum produk yang telah tamat tempoh secara tidak sengaja; nombor kelompok yang salah boleh menyebabkan kekeliruan semasa penarikan balik produk; kehilangan kod inkjet malah boleh menghalang keseluruhan kumpulan produk daripada dijual.

Dalam persekitaran pengeluaran sebenar, kualiti pencetakan inkjet dipengaruhi oleh pelbagai faktor. Contohnya, struktur cekung di bahagian bawah a boleh mengumpul air dengan mudah, dan jika peranti peniup air tidak dilaraskan dengan betul, ia boleh menyebabkan kod inkjet kabur atau hilang. Dakwat tersumbat muncung pencetak inkjet boleh menyebabkan pencetakan terlepas atau pengekodan tidak lengkap. Penjajaran sensor atau kepala cetak boleh mengakibatkan peletakan pengekodan yang salah.

Kaedah pemeriksaan manual tradisional tidak sesuai dengan cabaran barisan pengeluaran berkelajuan tinggi. Pada kadar pengeluaran 300 botol seminit, masa yang diperuntukkan untuk kakitangan pemeriksaan bagi setiap produk adalah kurang daripada 0.2 saat—jauh melebihi kapasiti pengecaman berterusan mata manusia. Oleh itu, sistem pemeriksaan penglihatan automatik secara beransur-ansur menjadi peralatan penting untuk pengeluar minuman.

2. Evolusi Teknologi: Daripada Kaedah Tradisional kepada Pembelajaran Mendalam Pemeriksaan pencetakan inkjet awal terutamanya menggunakan teknologi penglihatan mesin tradisional. Kaedah ini berfungsi dengan baik apabila mengendalikan latar belakang ringkas dan imej kontras tinggi, dengan cepat mengesan kecacatan pencetakan inkjet yang jelas. Kaedah tradisional biasanya bergantung pada templat dan peraturan yang telah ditetapkan, menggunakan prapemprosesan imej, pengekstrakan ciri dan pengecaman corak untuk melaksanakan pengesanan. Contohnya, sesetengah sistem menggunakan algoritma seperti pemprosesan morfologi, pengesanan tepi dan padanan templat untuk mengenal pasti dan mengesahkan aksara yang dicetak inkjet.

Walau bagaimanapun, dengan peningkatan kepelbagaian reka bentuk pembungkusan minuman dan kerumitan persekitaran pengeluaran, batasan kaedah tradisional menjadi semakin jelas. Latar belakang yang kompleks, permukaan reflektif dan keadaan pencahayaan yang berbeza-beza memberi kesan ketara kepada prestasi pengesanan algoritma tradisional.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kaedah pengesanan berasaskan pembelajaran mendalam telah muncul, menunjukkan kelebihan yang ketara. Model pembelajaran mendalam secara automatik boleh mempelajari ciri daripada sejumlah besar data, mempamerkan kebolehsuaian yang lebih besar kepada latar belakang yang kompleks dan persekitaran yang berubah-ubah.

Pasukan penyelidik di Universiti Hunan membangunkan rangkaian pengesanan sasaran yang dipanggil BBE, dioptimumkan untuk aksara yang dicetak inkjet terhadap latar belakang yang kompleks. Dalam eksperimen, ia mencapai ketepatan 0.9985 dengan masa pengesanan imej tunggal hanya 72 milisaat.

Dalam kajian lain, penyelidik mencadangkan CodeNet digabungkan dengan algoritma SSD, mencapai ketepatan ramalan 0.994 dengan masa pemprosesan kira-kira 36 milisaat setiap bingkai. Metrik prestasi ini sudah memenuhi permintaan barisan pengeluaran berkelajuan tinggi moden.

3. Komponen Teras Sistem Pemeriksaan Visual

Sistem pemeriksaan visual percetakan inkjet yang lengkap biasanya terdiri daripada dua bahagian: perkakasan dan perisian. Perkakasan termasuk sistem pengimejan, sistem pencahayaan, dan unit pemprosesan, manakala perisian bertanggungjawab untuk analisis imej dan output keputusan.

Sistem pengimejan adalah "mata" pemeriksaan visual. Untuk menangkap imej pencetakan inkjet dalam gerakan berkelajuan tinggi, kamera industri memerlukan resolusi tinggi dan kadar bingkai yang tinggi. Kamera pintar seperti Cognex In-Sight Micro 1400 adalah padat dan boleh disepadukan ke dalam barisan pengeluaran terhad ruang sambil menyediakan keupayaan pemprosesan yang berkuasa.

Sistem pencahayaan adalah penting untuk kualiti imej. Pencahayaan yang sesuai boleh menyerlahkan kawasan pencetakan inkjet dan mengurangkan gangguan daripada pantulan dan bayang-bayang. Untuk bekas logam seperti tin aluminium, sumber cahaya penyepaduan sfera sering digunakan, kerana dinding dalam hemisferanya, dengan kesan penyepaduannya, boleh memantulkan cahaya secara seragam, menghasilkan imej yang seragam.

Dari segi algoritma perisian, sistem pemeriksaan moden biasanya menggunakan aliran pemprosesan berbilang langkah. Pertama, kawasan percetakan inkjet terletak menggunakan model pengesanan sasaran; kemudian, prapemprosesan imej dilakukan; dan akhirnya, teknologi OCR digunakan untuk mengenali kandungan watak.

Kaedah pembelajaran mendalam sering mentakrifkan pengesanan pencetakan inkjet sebagai tugas pengesanan sasaran, melengkapkan penyetempatan dan pengecaman dalam satu langkah. Sebagai contoh, model berasaskan YOLOv5s boleh menentukan kehadiran kecacatan semasa mengesan kawasan pencetakan inkjet.

Penyepaduan sistem juga merupakan pertimbangan utama. Sistem pengesanan yang sangat baik harus dapat disepadukan dengan lancar dengan sistem kawalan industri seperti PLC, membolehkan penolakan automatik produk yang rosak semasa merekodkan data statistik dan menjana laporan untuk menyediakan sokongan data untuk pengurusan pengeluaran.

4. Jenis Utama Kecacatan Pencetakan Inkjet dan Strategi Algoritma Pengesanan Sepadan

Kecacatan pencetakan inkjet adalah pelbagai, memerlukan sistem pengesanan mempunyai keupayaan pertimbangan pelbagai rupa. Jenis kecacatan utama termasuk pencetakan terlepas, pencetakan separa terlepas, cetakan tidak lengkap, cetakan kabur, kedudukan tidak betul dan ralat kandungan.

Untuk pengesanan pencetakan yang terlepas, sistem terlebih dahulu perlu menentukan sama ada cetakan inkjet wujud pada permukaan produk. Ini biasanya dicapai dengan melatih model pengesanan sasaran; algoritma seperti YOLOv5s boleh mengesan kawasan pencetakan inkjet dengan cepat dan tepat. Jika tiada kawasan aksara dikenal pasti, sistem akan mengklasifikasikannya sebagai kecacatan "cetakan terlepas".

Untuk pencetakan separa terlepas, sistem perlu mengesahkan sama ada bilangan aksara sebenar sepadan dengan jangkaan. Teknologi pengecaman aksara optik memainkan peranan penting dalam langkah ini. Enjin seperti Tesseract-OCR boleh mengenal pasti dan mengira bilangan aksara dalam imej; apabila bilangan aksara tidak sepadan, ia dianggap sebagai cetakan terlepas separa.

Penilaian kualiti ilustrasi adalah tugas yang lebih kompleks. Sistem perlu menyemak kejelasan dan integriti setiap watak. Kaedah pemadanan templat berasaskan bentuk boleh mengira tahap padanan antara aksara sasaran dan aksara templat, biasanya menggunakan 0.85 sebagai ambang untuk menentukan penerimaan.

Untuk ralat kandungan, sistem perlu membandingkan kandungan aksara yang dikenal pasti dengan maklumat yang diharapkan. Ini memerlukan sistem untuk mengakses maklumat yang betul dalam pangkalan data dan melakukan perbandingan masa nyata.

Kelebihan kaedah pembelajaran mendalam terletak pada keupayaan mereka untuk mengendalikan pengesanan pelbagai jenis kecacatan secara serentak. Melalui latihan hujung ke hujung, model boleh mempelajari ciri kecacatan yang berbeza, mencapai pengesanan yang lebih komprehensif dan tepat.

5. Aplikasi Inovatif Pembelajaran Mendalam dalam Pengesanan Ilustrasi

Pembelajaran mendalam telah membawa perubahan revolusioner kepada pengesanan inkjet, membolehkannya mengendalikan senario kompleks yang sebelum ini sukar diurus. Rangkaian pengesanan objek BBE ialah contoh tipikal aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang ini; rangkaian ini terdiri daripada rangkaian pengekstrakan ciri, rangkaian gabungan ciri, dan rangkaian pengelasan dan regresi.

Rangkaian pengekstrakan ciri dibina di atas modul teras EfficientNet, menggabungkan reka bentuk ringan dengan keupayaan pengekstrakan ciri yang kuat. Reka bentuk ini membolehkan model mengenal pasti dengan tepat aksara inkjet dalam latar belakang yang kompleks sambil mengekalkan pemprosesan berkelajuan tinggi.

Penambahan data ialah strategi utama untuk meningkatkan prestasi model pembelajaran mendalam. Menangani isu set data imej inkjet terhad dan sampel positif dan negatif yang tidak seimbang, penyelidik menggunakan operasi morfologi dan algoritma lain untuk menjana sejumlah besar sampel kecacatan, dan menggabungkan pelbagai kaedah penambahan data untuk meningkatkan kepelbagaian data.

Pembelajaran pemindahan juga merupakan kaedah yang berkesan untuk meningkatkan prestasi model. Dengan pra-latihan model pada set data berskala besar dan kemudian memperhalusinya untuk tugas pengesanan inkjet, kelajuan penumpuan model dan keupayaan generalisasi boleh dipertingkatkan dengan ketara.

Kaedah yang dibangunkan oleh pasukan penyelidik di Universiti Hohai menggabungkan kelebihan teknik penglihatan tradisional dan pembelajaran mendalam. Mereka menggunakan YOLOv5s untuk mencari kawasan inkjet dan kemudian menggunakan kaedah padanan OCR dan templat tradisional untuk penilaian kualiti yang terperinci. Pendekatan hibrid ini telah menunjukkan hasil yang baik dalam amalan.

Satu lagi hala tuju inovatif ialah reka bentuk rangkaian ringan. Rangkaian CodeNet Universiti Hunan, dioptimumkan untuk tugas pemeriksaan pencetakan inkjet, mencapai masa pemprosesan bingkai tunggal 36 milisaat pada CPU Intel i5 sambil mengekalkan ketepatan ramalan 0.994, mengimbangi keperluan kelajuan dan ketepatan dengan berkesan.

6. Kes Aplikasi Perindustrian Praktikal dan Penilaian Kesan Sistem pemeriksaan penglihatan telah berjaya digunakan dalam barisan pengeluaran beberapa syarikat minuman, membawa faedah yang ketara. Mengambil contoh syarikat makanan dan minuman yang besar, syarikat ini mengeluarkan 300 botol minuman seminit. Sebelum ini, ia menggunakan pemeriksaan pensampelan manual, menghadapi cabaran seperti kadar pemeriksaan terlepas yang tinggi dan kesukaran dalam kebolehkesanan.

Selepas memperkenalkan penyelesaian gelung tertutup "pencetak inkjet laser + sistem pemeriksaan penglihatan," syarikat itu mencapai 100% pemeriksaan penuh dalam talian, menghapuskan sepenuhnya aduan pelanggan yang disebabkan oleh masalah penandaan. Sistem ini boleh mengesan kualiti pencetakan inkjet setiap produk dalam masa nyata dan segera menolak produk yang tidak layak.

Dari segi kecekapan, pemeriksaan automatik mengeluarkan kapasiti penuh barisan pengeluaran, mengelakkan masa henti yang disebabkan oleh masalah pencetakan inkjet. Pada masa yang sama, laporan kawalan proses statistik yang dijana oleh sistem membantu syarikat melaksanakan penyelenggaraan ramalan, beralih daripada "pembaikan retrofit" kepada "penyelenggaraan pra-pasang."

Faedah ekonomi adalah sama penting. Mesin penanda laser menghapuskan keperluan untuk bahan habis pakai seperti dakwat, mengurangkan kos operasi jangka panjang. Pemeriksaan automatik mengurangkan pergantungan pada kakitangan kawalan kualiti dan mengelakkan pembaziran bahan pembungkusan berikutnya.

Sistem pemeriksaan tanda bawah tin aluminium tertentu mencapai kelajuan pemprosesan 72,000 tin sejam dengan kadar ketepatan 99.99%. Menggunakan kamera pintar Cognex dan perisian penglihatan In-Sight, sistem boleh menyesuaikan diri dengan perubahan dalam kandungan dan lokasi penandaan, dengan pasti mengesan pelbagai kecacatan penandaan.

Kisah kejayaan ini menunjukkan bahawa sistem pemeriksaan penglihatan bukan sahaja meningkatkan kualiti produk tetapi juga membawa pulangan ekonomi yang besar, membantu perusahaan mencapai transformasi pembuatan pintar dan peningkatan.

7. Trend dan Cabaran Pembangunan Masa Depan

Walaupun terdapat kemajuan yang ketara dalam teknologi pemeriksaan penglihatan, beberapa cabaran dan peluang pembangunan kekal. Kesan pengimejan pada pembungkusan khas seperti permukaan logam dan bahan pemantul masih memerlukan penambahbaikan, memerlukan pengoptimuman sumber cahaya dan skema pengimejan.

Pembelajaran beberapa sampel adalah satu lagi hala tuju penting. Dalam pengeluaran sebenar, bilangan sampel kecacatan adalah terhad; cara melatih model berprestasi tinggi dengan saiz sampel yang kecil merupakan cabaran yang ketara untuk aplikasi industri.

Aliran pembangunan masa depan termasuk penyepaduan sistem yang lebih ketat. Contohnya, mesin penanda laser dan sistem pemeriksaan penglihatan membentuk gelung tertutup pintar, melaraskan parameter penandaan dalam masa nyata untuk mencapai lonjakan daripada "pengesanan" kepada "pencegahan."

Penggunaan terbenam ialah satu lagi aliran penting. Menggunakan algoritma ke peranti tepi seperti kamera pintar mengurangkan pergantungan pada unit pemprosesan pusat, meningkatkan kelajuan dan kebolehpercayaan tindak balas sistem.

Tambahan pula, gabungan multimodal mempunyai prospek aplikasi yang luas. Menggabungkan teknologi penglihatan 2D dan 3D membolehkan penilaian kualiti penandaan yang lebih komprehensif. Memperkenalkan algoritma pengesanan anomali pembelajaran mendalam berpotensi mendedahkan kecacatan halus yang sukar untuk dikesan oleh mata manusia.

Apabila teknologi terus berkembang, sistem pemeriksaan penglihatan akan menjadi lebih pintar dan cekap, memberikan sokongan yang lebih kukuh untuk kawalan kualiti dalam industri minuman.

Pada barisan pengeluaran minuman, bahagian yang dilengkapi dengan sistem pemeriksaan penglihatan beroperasi dengan lancar. Setiap botol minuman berhenti seketika sebelum melepasi kamera pemeriksaan, di mana imej definisi tinggi ditangkap. Sistem melengkapkan analisis dan pertimbangan dalam masa milisaat; produk yang layak diteruskan ke hadapan, manakala produk yang rosak secara automatik ditolak.

Barisan pengeluaran ini boleh memproses lebih 50,000 botol minuman sejam dengan ketepatan pemeriksaan 99.99%, jauh melebihi had pemeriksaan manual.

Dengan pempopularan teknologi pembuatan pintar, sistem kawalan kualiti gelung tertutup "pemeriksaan-pemeriksaan-maklum balas-pelaksanaan" ini berkembang daripada industri minuman kepada banyak bidang seperti makanan, farmaseutikal dan elektronik.