Teknologi Pemeriksaan Visual Kod dan Label Inkjet Botol Kaca: Penjaga Kualiti yang Tepat dan Cekap

Dalam industri makanan, minuman dan farmaseutikal, botol kaca ialah bekas pembungkusan biasa, dan kod dan label inkjet permukaannya membawa maklumat penting seperti tarikh pengeluaran, nombor kelompok dan tarikh luput. Kejelasan, kesempurnaan dan ketepatan maklumat ini secara langsung berkaitan dengan kualiti produk, keselamatan dan reputasi korporat. Kaedah pemeriksaan manual tradisional mudah terdedah kepada keletihan dan faktor subjektif, menjadikannya sukar untuk memenuhi permintaan barisan pengeluaran berkelajuan tinggi. Teknologi pemeriksaan automatik berdasarkan penglihatan mesin, melalui pemerolehan imej, pemprosesan, dan analisis pintar, boleh mencapai pengenalan pantas dan tepat bagi kecacatan kod jet dakwat dan label, meningkatkan kecekapan pengeluaran dan kawalan kualiti dengan ketara. Bahagian berikut akan menghuraikan prinsip teknikal, komposisi sistem, proses pengesanan, kelebihan dan trend pembangunan.

I. Prinsip Teknikal: Gabungan Pemprosesan Imej dan Pembelajaran Mendalam

Teras sistem pemeriksaan visual terletak pada simulasi kerja kerjasama mata dan otak manusia: kamera industri menangkap imej permukaan botol kaca, dan kemudian algoritma digunakan untuk mengekstrak ciri dan menentukan kecacatan. Pelaksanaan teknikalnya bergantung terutamanya pada gabungan dua jenis kaedah:

1. Teknologi pemprosesan imej tradisional: Ini termasuk langkah prapemprosesan seperti penukaran skala kelabu imej, penapisan dan pengurangan hingar serta penduaan untuk meningkatkan kualiti imej. Selepas itu, operasi morfologi (seperti pelebaran dan hakisan) digunakan untuk membahagikan kawasan aksara, dan kaedah padanan templat digunakan untuk mengira tahap padanan antara aksara sasaran dan templat standard (biasanya dengan ambang ≥0.85 untuk penerimaan).

2. Algoritma pembelajaran mendalam: Untuk kecacatan kompleks yang sukar dikendalikan dengan kaedah tradisional (seperti sedikit ubah bentuk aksara dan gangguan latar belakang), model pembelajaran mendalam (seperti YOLOv5) secara automatik mempelajari corak ciri dengan melatih sejumlah besar data sampel. Sebagai contoh, melatih model selepas menggunakan penambahan data Mozek pada imej sampel botol boleh mengenal pasti dengan tepat kawasan kod inkjet dan mengekstrak sasaran pengesanan (ROI), dengan berkesan menangani cabaran seperti putaran dan ubah bentuk.

Gabungan kedua-dua teknologi ini membolehkan kedua-dua kuantifikasi ciri mudah (seperti aksara yang hilang dan sisihan kedudukan) dan pengenalpastian kecacatan kompleks seperti kabur dan lekatan, membentuk sistem pengesanan hierarki.

II. Komposisi Sistem: Konfigurasi Kolaboratif Perkakasan dan Perisian

Sistem pemeriksaan visual yang lengkap memerlukan kerjasama rapat antara modul perkakasan dan perisian, termasuk:

• Unit pemerolehan imej:

• Kamera industri: Biasanya, kamera pengatup global dengan lebih daripada 1.3 juta piksel dipilih untuk memastikan tiada pergerakan kabur semasa penangkapan dinamik. Untuk menangani sifat reflektif botol kaca melengkung, berbilang kamera boleh dikonfigurasikan (cth., empat kamera yang meliputi 360° badan botol) atau mekanisme penangkapan berputar boleh digunakan untuk menghapuskan titik buta pengesanan.

• Sumber Cahaya dan Reka Bentuk Optik: Lampu cincin putih atau lampu mangkuk menyinari badan botol secara seragam menggunakan prinsip pantulan meresap, mengurangkan pantulan dan sudut gelap. Sesetengah sistem dilengkapi dengan struktur cahaya lembut untuk meningkatkan lagi ketekalan imej.

• Mekanisme Bantu: Termasuk pemasangan lengan yang memacu kamera ke atas dan ke bawah (untuk melaraskan panjang fokus untuk mengambil gambar penutup botol), mekanisme putaran terputus-putus (untuk membenarkan kamera memotret badan botol pada sudut yang berbeza), dan komponen pengimejan (untuk mengembangkan julat tangkapan tunggal).

• Unit Pemprosesan dan Kawalan:

• Pemproses Teras: Pengawal berprestasi tinggi dengan GPU (seperti hos TNP-01) menyokong pemprosesan selari berbilang kamera, dengan kelajuan pengesanan sehingga 75,000 botol/jam.

• Platform Algoritma Perisian: Mengintegrasikan enjin pengecaman aksara OCR (seperti Tesseract-OCR) dan algoritma pengesanan tersuai, dengan fungsi seperti pengurusan templat, klasifikasi kecacatan dan statistik data. Sistem ini boleh menyimpan lebih 1000 parameter produk dan secara automatik mendapatkan semula templat yang sepadan apabila menukar kategori produk.

• Unit Pelaksanaan:

Selepas sensor fotoelektrik mencetuskan kamera untuk mengambil gambar, sistem menganalisis imej dalam masa nyata. Jika kecacatan ditemui (seperti cetakan hilang atau kabur), sistem segera mengawal mekanisme penolakan (seperti rod tolak pneumatik) melalui antara muka I/O untuk mengeluarkan produk yang rosak dan mencetuskan penggera yang boleh didengar dan visual.

III. Proses Pengesanan: Dari Pemerolehan Imej kepada Penilaian Kualiti

Aliran kerja sistem saling berkaitan, memastikan kecekapan dan ketepatan yang tinggi:

1. Pemerolehan dan Peningkatan Imej:

Selepas botol kaca memasuki stesen kerja, lampu cincin menerangi kawasan yang akan diperiksa, dan kamera menangkap imej badan atau penutup botol. Penapisan median digunakan untuk mengurangkan hingar, dan penduaan digunakan untuk menyerlahkan kontur aksara. Transformasi afine digunakan untuk membetulkan sudut imej jika perlu.

2. Pengekstrakan Ciri dan Pengecaman Kecacatan:

• Pengesanan Pencetakan: Mula-mula, kehadiran atau ketiadaan pencetakan ditentukan (cetakan tiada), dan kemudian nombor dan kandungan aksara disahkan (cth., sama ada tarikh dan nombor kelompok sudah lengkap). Jika bilangan aksara kurang daripada templat standard, ia dinilai sebagai "hilang sebahagian"; jika tahap padanan aksara tunggal adalah lebih rendah daripada ambang (mis., 0.85), ia ditandakan sebagai "kabur" atau "salah". • Pengesanan Label: Analisis berbilang sudut dilakukan pada kedudukan dan integriti label untuk mengenal pasti kecacatan seperti label hilang, label tidak sejajar, label berkedut dan tebuk. Algoritma pengesanan splicing Mingjia Technology menyepadukan imej 360° untuk menghapuskan positif palsu yang disebabkan oleh putaran botol.

3. Output dan Penolakan Keputusan:

Keputusan pengesanan dipaparkan dalam masa nyata pada antara muka mesin manusia (seperti skrin sentuh), dan data seperti kadar lulus dan jenis kecacatan direkodkan. Produk yang rosak secara automatik ditolak pada penghujung barisan pengeluaran. Sistem ini juga menyokong muat naik data awan untuk kebolehkesanan kualiti.

IV. Kelebihan Teknologi: Nilai Teras Pemeriksaan Automatik

Berbanding dengan pemeriksaan manual, sistem pemeriksaan visual menyerlahkan tiga kelebihan utama:

1. Ketepatan dan Kecekapan yang dipertingkatkan: Algoritma pembelajaran mendalam membolehkan ketepatan pengecaman kecacatan melebihi 99.9%, dengan kelajuan pengesanan puluhan ribu botol sejam, jauh melebihi keupayaan manusia.

2. Kawalan Kos dan Risiko: Satu peranti boleh menggantikan berbilang pemeriksa kualiti, mengurangkan kos buruh jangka panjang; ia juga mengelakkan risiko keselamatan yang berkaitan dengan sentuhan manual dengan saluran pengeluaran suhu tinggi dan berkelajuan tinggi.

3. Kebolehsuaian dan Kebolehkesanan: Sistem ini boleh disesuaikan dengan jenis botol yang berbeza (seperti botol PET, botol kaca) dan jenis pengekodan (dakwat, laser) dengan melaraskan parameter. Semua imej dan data pemeriksaan diarkibkan secara automatik, menyokong analisis kualiti dan pengoptimuman proses.

V. Cabaran dan Trend Pembangunan Masa Depan

Walaupun teknologi ini sudah matang, beberapa cabaran kekal: seperti keperluan untuk reka bentuk optik yang lebih baik untuk menangani gangguan reflektif daripada botol kaca, dan kesukaran untuk mengenali pengekodan laser pada botol gelap. Aliran masa hadapan akan memberi tumpuan kepada:

• Sistem Pemeriksaan Fleksibel: Seperti yang diterangkan dalam paten CN202310153197, peralatan yang menyepadukan mekanisme pengangkatan dan putaran boleh mencapai keupayaan pelbagai fungsi, pada masa yang sama memeriksa penutup botol, badan botol dan label.

• Evolusi Berterusan bagi Algoritma AI: Model pembelajaran mendalam akan menyepadukan lagi teknologi penglihatan 3D untuk meningkatkan kepekaan terhadap kecacatan halus seperti sedikit kemek dan buih.

• Penyelesaian Bersepadu Awan: Melalui Internet Perkara, sistem bersambung ke platform awan perusahaan untuk mencapai pemantauan status peralatan, penyelenggaraan jauh dan analisis ramalan data besar, membina gelung tertutup kualiti "kilang pintar".

Kesimpulan

Pengekodan botol kaca dan teknologi pemeriksaan visual pelabelan, dengan menyepadukan penglihatan mesin, OCR, dan pembelajaran mendalam, telah menjadi asas kawalan kualiti dalam pengeluaran perindustrian moden. Ia bukan sahaja menyelesaikan kesesakan kecekapan dan ketepatan pemeriksaan manual tetapi juga mengoptimumkan proses pengeluaran melalui pendekatan dipacu data. Dengan lelaran algoritma dan inovasi perkakasan, teknologi ini akan terus berkembang ke arah kecerdasan dan fleksibiliti yang lebih besar, memberikan jaminan kukuh untuk kualiti dan keselamatan industri.