Memberi Pembungkusan Makanan "Mata Tajam" untuk Pemeriksaan: Bagaimana Teknologi Pemeriksaan Penglihatan Moden Melindungi Keselamatan Makanan

Beg makanan berkeliaran di barisan pengeluaran pada kadar 300 seminit, manakala sistem pemeriksaan berasaskan penglihatan yang canggih menangkap setiap kecacatan pencetakan dengan ketepatan 100%, meminimumkan risiko keselamatan makanan.

Pada barisan pengeluaran makanan berkelajuan tinggi, tarikh pengeluaran, tarikh luput dan nombor kelompok pada setiap beg pembungkusan adalah barisan pertahanan penting untuk keselamatan makanan. Walau bagaimanapun, kaedah pemeriksaan manual tradisional bergelut untuk bersaing dengan kadar pengeluaran berkelajuan tinggi, tidak dapat dielakkan membawa kepada pemeriksaan yang terlepas atau tidak betul.

Teknologi pemeriksaan percetakan berasaskan penglihatan mesin secara asasnya mengubah keadaan ini. Dengan meniru dan bahkan melebihi keupayaan persepsi mata manusia, digabungkan dengan analisis kecerdasan buatan dan pertimbangan, ia membina dinding pelindung digital untuk keselamatan pembungkusan makanan.

1. Cabaran Teruk Pemeriksaan Pencetakan Pembungkusan Makanan

Pemeriksaan percetakan pembungkusan makanan menghadapi pelbagai cabaran teknikal, terutamanya termasuk latar belakang beg pembungkusan yang kompleks, kualiti cetakan yang tidak konsisten dan variasi dalam bentuk beg pembungkusan.

Corak, tekstur atau latar belakang gelap pada beg pembungkus makanan mengurangkan kontras antara kod bercetak dan latar belakang, meningkatkan kesukaran pengecaman. Pada masa yang sama, kod yang dicetak itu sendiri mungkin mempunyai masalah kualiti seperti pecah, kabur, percikan dakwat dan ketumpatan dakwat tidak sekata.

Beg pembungkusan pada barisan pengeluaran mungkin berubah bentuk, berkedut, atau memantulkan cahaya akibat pergerakan. Faktor-faktor ini mengganggu kualiti pemerolehan imej, sekali gus menjejaskan ketepatan hasil pemeriksaan. Menghadapi barisan pengeluaran berkelajuan tinggi dengan ratusan beg pembungkusan seminit, sistem pemeriksaan mesti melengkapkan pemerolehan imej, analisis dan pertimbangan dalam masa yang sangat singkat, memerlukan prestasi masa nyata yang sangat tinggi.

Algoritma lelaran berjujukan K3M tradisional, apabila mengekstrak rangka aksara yang dicetak, terdedah kepada menyimpang dari tengah untuk bentuk yang berbeza atau aksara cetakan yang tidak teratur, menjejaskan ketepatan pemeriksaan cetakan. Kaedah pemeriksaan manual bukan sahaja tidak cekap tetapi juga terdedah kepada pemeriksaan yang tidak dijawab kerana keletihan, gagal memenuhi keperluan kualiti pengeluaran moden.

2. Prinsip Teknikal dan Inovasi Sistem Pemeriksaan Visi

Sistem pemeriksaan penglihatan percetakan pembungkusan makanan moden mengintegrasikan pelbagai teknologi seperti pengimejan optik, pemprosesan imej dan kecerdasan buatan, membentuk penyelesaian pemeriksaan yang cekap dan boleh dipercayai.

Pemerolehan Imej dan Prapemprosesan

Sistem ini mula-mula menggunakan kamera industri untuk memperoleh imej kod bercetak pada beg pembungkusan, menggunakan pencahayaan khusus untuk menghapuskan pantulan dan gangguan bayang-bayang. Sistem menjalankan operasi pra-pemprosesan seperti penapisan median, ambang dan transformasi afin pada imej yang diperoleh untuk meningkatkan kualiti imej dan membetulkan kemungkinan kecondongan.

Teknologi yang dipatenkan menilai dengan tepat kualiti pencetakan inkjet dengan mengira tahap pemasangan rangka dan ketumpatan maklumat rangka piksel, membina medan jarak dan mengekstrak hasil pengekstrakan rangka. Kaedah ini mempertimbangkan jarak antara piksel dan persamaan vektor biasa, membolehkan pengecaman ciri aksara yang lebih tepat.

Pembelajaran Mendalam dan Rangkaian Ringan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi pembelajaran mendalam telah digunakan secara meluas dalam bidang pemeriksaan pencetakan inkjet. Algoritma yang dipertingkatkan berdasarkan YOLOv4, dengan mereka bentuk saiz piramid ciri yang lebih munasabah dan menggabungkan maklumat regresi sudut, membolehkan rangkaian mengundur kotak ramalan yang lebih ketat, mencapai ketepatan 99.1%.

Pengenalan pengekod auto denoising berkesan menyelesaikan masalah seperti latar belakang yang kompleks dan data terhad dalam senario percetakan inkjet industri. Rangkaian MSDAnet yang dipertingkatkan mencapai kadar pengesanan pencetakan inkjet yang mengagumkan sebanyak 99.81%, dengan ketara mengatasi kaedah tradisional.

Untuk keperluan masa nyata, penyelidik mencadangkan rangkaian ringan Ghost-YOLO. Berdasarkan YOLOv5, rangkaian ini menggunakan modul hantu untuk mengurangkan dimensi lapisan konvolusi, mengurangkan parameter model sebanyak 25%. Digabungkan dengan kaedah penindasan pengulangan kedudukan, teknologi ini mencapai pengesanan masa nyata berketepatan tinggi pada peranti terbenam, dengan kadar ketepatan dan ingat semula masing-masing mencapai 100% dan 99.99%.

Sistem Kawalan Gelung Tertutup Pintar

Sistem pemeriksaan penglihatan lanjutan tidak lagi terhad kepada fungsi pengesanan tunggal, sebaliknya membina sistem kawalan gelung tertutup masa nyata "pengenalan-pengesanan-maklum balas-pelaksanaan".

Sistem ini secara organik menggabungkan pencetak inkjet laser dengan sistem pemeriksaan penglihatan. Sebaik sahaja kecacatan pencetakan dikesan, isyarat dihantar dengan segera kepada PLC, memacu peranti penolakan untuk mengeluarkan produk yang rosak daripada barisan pengeluaran, sekali gus mencapai kawalan kualiti automatik sepenuhnya.

3. Proses Pelaksanaan Sistem Pemeriksaan Penglihatan

Pelaksanaan sistem pemeriksaan penglihatan yang lengkap untuk beg pembungkusan makanan melibatkan pelbagai peringkat, setiap satu dengan keperluan teknikal yang jelas.

Dari segi penggunaan perkakasan, kamera industri, sumber cahaya dan penderia pencetus perlu dipasang dengan sewajarnya. Komponen pengesanan biasanya dipasang pada komponen penarik filem. Dengan mengesan jarak setiap terjemahan komponen penarik filem, pemerolehan imej dicetuskan dengan tepat, memastikan setiap beg pembungkusan diambil gambar dalam kedudukan yang betul.

Dalam peringkat pembangunan algoritma perisian, set data imej perlu disediakan dan diberi anotasi. Penyelidik menggunakan kamera industri untuk menangkap imej yang dicetak inkjet, kemudian menggunakan alat anotasi untuk melabel sampel inkjet dan menambah data menggunakan perisian peningkatan imej untuk meningkatkan keupayaan generalisasi algoritma.

Semasa fasa penyepaduan sistem, pemerolehan imej, pemprosesan, penghakiman dan unit pelaksanaan digabungkan secara organik. Apabila sistem mengesan aksara yang hilang, salah, senget atau salah letak dalam pencetakan inkjet pada beg pembungkusan, ia menghantar isyarat NG kepada peranti penolakan, mencetuskan penolakan dan penggera.

4. Keberkesanan Aplikasi dan Trend Pembangunan Masa Depan

Aplikasi sistem pemeriksaan visual untuk pencetakan inkjet pada beg pembungkusan makanan telah menunjukkan hasil yang ketara, memainkan peranan penting dalam meningkatkan kualiti, mengurangkan kos, dan meningkatkan kebolehkesanan.

Mengambil sebuah syarikat makanan dan minuman yang besar sebagai contoh, selepas memperkenalkan penyelesaian automatik sepenuhnya "pencetak dakwat laser + sistem pemeriksaan visual," mereka mencapai 100% pengesanan kecacatan sifar pada barisan pengeluaran 300 botol seminit, menghapuskan sepenuhnya aduan pelanggan yang disebabkan oleh isu pelabelan.

Sistem ini juga membawa manfaat ekonomi yang besar, bukan sahaja mengurangkan kakitangan yang diperlukan untuk pemeriksaan kualiti tetapi juga membebaskan kakitangan daripada kerja pemeriksaan yang berulang dan membosankan. Pada masa yang sama, penolakan produk yang rosak tepat pada masanya mengelakkan pembaziran bahan pembungkusan seterusnya, mengurangkan kos pengeluaran keseluruhan.

Dari perspektif pembangunan teknologi, pengesanan pencetakan inkjet pembungkusan makanan sedang bergerak ke arah yang lebih pintar dan cekap. Pemberatan model pembelajaran mendalam akan menjadikan sistem pengesanan lebih mudah digunakan pada peranti terbenam, memenuhi keperluan aplikasi dengan permintaan masa nyata yang lebih tinggi.

Rangka kerja rangkaian pengesanan dan pengecaman hujung ke hujung juga merupakan hala tuju pembangunan yang penting. Rangka kerja ini, dengan mereka bentuk lapisan pensampelan ciri yang sesuai, melaksanakan pensampelan jarak yang sama pada kawasan pencetakan inkjet yang terletak, membolehkan ciri yang diekstrak dalam peringkat pengesanan objek digunakan sebagai input untuk cawangan pengecaman aksara, dengan itu meningkatkan kelajuan dan ketepatan pengesanan dan pengecaman.

Dengan kemajuan berterusan algoritma dan perkakasan, sistem pemeriksaan visual akan memainkan peranan yang lebih penting dalam kawalan kualiti pembungkusan makanan, menyediakan sokongan teknikal untuk perusahaan bergerak ke arah "kilang gelap tanpa pemandu" dan mencapai transformasi dan peningkatan pembuatan pintar.

Selepas sebuah syarikat makanan memperkenalkan sistem pemeriksaan visual, kadar pengesanan terlepas menurun daripada 1.5% dengan pemeriksaan manual kepada hampir sifar, mengakibatkan faedah ekonomi langsung melebihi satu juta yuan setiap tahun disebabkan oleh pengurangan sisa dan kerja semula. Sistem ini bukan sahaja menjamin kualiti produk keluar tetapi juga memperoleh kredibiliti pasaran syarikat.

Dengan kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, sistem pengesanan pencetakan inkjet pembungkusan makanan masa hadapan akan menjadi lebih pintar dan adaptif. Mereka bukan sahaja boleh mengenal pasti kecacatan tetapi juga meramalkan kegagalan peralatan dengan menganalisis arah aliran data, mencapai lonjakan daripada "merawat masalah sedia ada" kepada "mencegah masalah yang berpotensi," menambah satu lagi lapisan perlindungan pintar kepada jaminan keselamatan makanan.