Teknologi Pemeriksaan Visual Tetra Pak Straw: Penjaga Keselamatan dan Kualiti Makanan Pintar

Dalam dunia hari ini, di mana keselamatan makanan menjadi perhatian utama, walaupun penyedut minuman yang kecil memerlukan teknologi yang begitu canggih untuk memastikan keselamatan dan kualitinya.

Sebagai komponen penting dalam pembungkusan minuman, kualiti straw Tetra Pak secara langsung memberi kesan kepada pengalaman pengguna dan keselamatan makanan. Kaedah pemeriksaan manual tradisional tidak cekap dan terdedah kepada ralat, menjadikannya tidak sesuai untuk barisan pengeluaran berkelajuan tinggi moden.

Dengan kemajuan teknologi penglihatan mesin, teknologi pemeriksaan jerami automatik berasaskan penglihatan telah menjadi penyelesaian arus perdana dalam industri. Teknologi ini mensimulasikan penglihatan manusia untuk mencapai pengesanan kecacatan jerami yang cepat, tepat dan automatik, membawa satu kejayaan revolusioner kepada kawalan kualiti dalam industri makanan dan minuman.

1. Kepentingan dan Cabaran Pemeriksaan Jerami

Dalam industri makanan dan minuman, penyedut minuman, sebagai komponen yang bersentuhan langsung dengan mulut, adalah sangat penting dari segi kualiti dan keselamatan. Kecacatan biasa dalam penyedut minuman Tetra Pak termasuk objek asing dalaman, kesan permukaan, sisihan panjang dan ubah bentuk bentuk. Kecacatan ini bukan sahaja menjejaskan pengalaman pengguna tetapi juga boleh menimbulkan risiko keselamatan makanan.

Mengambil penyedut minuman plastik sebagai contoh, proses pengeluarannya melibatkan beberapa langkah, termasuk pencampuran bahan mentah, pengacuan penyemperitan, dan penyejukan dan pembentukan. Keseluruhan proses adalah kompleks, malah variasi halus boleh menyebabkan kecacatan. Pengilang biasanya meningkatkan buruh manual untuk mengawal kualiti produk, tetapi pemeriksaan manual tidak cekap, mahal dan terhad oleh sumber manusia, menjadikannya sangat tidak stabil.

Cabaran teknikal utama dalam pemeriksaan straw termasuk: kesukaran dalam mengenal pasti kecacatan kecil, gangguan dari permukaan reflektif, keperluan untuk pengesanan masa nyata pada kelajuan pengeluaran yang tinggi, dan senario kompleks dengan pelbagai jenis kecacatan. Khususnya, bahan lutsinar atau lut sinar yang biasa digunakan untuk straw Tetra Pak, dengan sifat pemantulannya dan latar belakang yang kompleks, meningkatkan lagi kesukaran pengesanan.

Dengan pengukuhan peraturan alam sekitar negara, bahagian pasaran straw plastik telah berkurangan, dan jenis straw baharu yang diperbuat daripada kertas, bahan terbiodegradasi, dsb., menjadi semakin popular. Bahan-bahan ini lebih terdedah kepada kecacatan seperti burr dan ubah bentuk semasa proses pengeluaran, meletakkan permintaan yang lebih tinggi pada teknologi pengesanan.

2. Prinsip dan Komponen Sistem Teknologi Pemeriksaan Visual

Prinsip kerja asas sistem pemeriksaan penglihatan mesin ialah menggunakan kamera resolusi tinggi untuk menangkap imej produk, kemudian menganalisis imej menggunakan perisian pemprosesan imej profesional, dan akhirnya membuat pertimbangan berdasarkan piawaian yang telah ditetapkan. Sistem pemeriksaan visual jerami yang lengkap biasanya terdiri daripada modul pemerolehan imej, unit pra-pemprosesan dan peningkatan ciri, unit pembahagian dan pengelasan kecacatan, dan unit output masa nyata.

Modul pemerolehan imej ialah asas sistem dan biasanya termasuk kamera industri, sumber cahaya dan kad pemerolehan imej. Disebabkan oleh keperluan khusus pemeriksaan jerami, sistem sering menggunakan mod kerja kolaboratif berbilang kamera. Sebagai contoh, peranti pemeriksaan visual penampilan paip menggunakan kamera pertama dan kamera kedua yang diletakkan bertentangan antara satu sama lain pada kedua-dua belah peranti penghantar paip, dan penderia gentian optik diposisikan terus di atas, untuk mencapai pemeriksaan berbilang sudut komprehensif bagi penyedut minuman.

Unit pra-pemprosesan dan peningkatan ciri bertanggungjawab untuk mengoptimumkan imej mentah. Langkah ini termasuk mengekstrak garis tengah jerami, melakukan penjajaran postur berdasarkan garis tengah dan menormalkan artifak pencahayaan untuk menjana imej piawai. Dengan mengira komponen baki simetri imej piawai dan komponen perbezaan templat berdasarkan templat straw standard yang telah ditetapkan, peta haba sisa yang dipertingkatkan kecacatan dijana, meningkatkan keupayaan pengecaman kecacatan dengan ketara.

Unit pembahagian dan pengelasan kecacatan ialah teras sistem, menggunakan algoritma pemprosesan imej termaju dan teknik pembelajaran mesin. Unit ini menggunakan imej piawai dan peta haba sisa yang dipertingkatkan kecacatan sebagai input berbilang saluran, menggunakan rangkaian saraf segmentasi yang mengandungi mekanisme perhatian koordinat untuk menjana topeng kecacatan imej, dan melakukan pengekstrakan dan pengelasan ciri pada kawasan bertopeng untuk menentukan jenis kecacatan pada akhirnya.

Unit keluaran masa nyata bertanggungjawab untuk menukar hasil pengesanan kepada arahan boleh laku, mengawal peralatan pengisihan untuk mengalih keluar produk yang rosak, dan merekodkan data pengesanan untuk kebolehkesanan kualiti. Unit ini memerlukan keupayaan tindak balas berkelajuan tinggi untuk menyesuaikan diri dengan kadar barisan pengeluaran berkelajuan tinggi.

3. Algoritma Pengesanan dan Inovasi Teknologi

Teras algoritma pemeriksaan visual jerami terletak pada mengenal pasti dan mengklasifikasikan pelbagai jenis kecacatan dengan tepat. Penyelidik telah membangunkan pelbagai algoritma khusus untuk keperluan pengesanan yang berbeza. Contohnya, dalam senario aplikasi yang mudah tetapi penting untuk mengesan kehadiran atau ketiadaan penyedut dalam pembungkusan Tetra Pak, teras algoritma adalah menggunakan algoritma pemadanan templat untuk mencari kawasan di mana penyedut minuman itu muncul dalam imej yang sedang diperiksa. Imej kawasan ini kemudiannya diduakan, dan satu siri algoritma pemprosesan wilayah digunakan untuk mengekstrak kawasan jerami. Untuk pengesanan kecacatan yang lebih kompleks, seperti mengenal pasti objek asing di dalam penyedut minuman, algoritma biasanya merangkumi langkah berikut: mendapatkan imej pengesanan inframerah straw pada titik tangkapan pratetap; mendapatkan kromatik piksel pengesanan setiap piksel dalam imej pengesanan inframerah; mentakrifkan piksel yang kromatik piksel pengesanannya berada dalam julat kromatisiti pratetap yang diperlukan sebagai piksel biasa; mengumpulkan piksel abnormal bersebelahan ke dalam pratetap yang sama, pada mulanya kosong, set piksel; mengira piksel tidak normal dalam setiap set piksel untuk menentukan bilangan piksel dalam set; dan mentakrifkan set piksel dengan bilangan piksel lebih besar daripada bilangan garis dasar pratetap piksel sebagai set ciri objek asing.

Aplikasi teknologi pembelajaran mendalam dalam pengesanan kecacatan jerami mewakili trend teknologi terkini. Kaedah penglihatan mesin moden semakin menggunakan model pembelajaran mendalam, seperti U-Net atau Mask R-CNN, yang boleh mempelajari corak spatial yang kompleks dan maklumat kontekstual daripada sejumlah besar data, menunjukkan potensi untuk mencapai pembahagian sempadan kecacatan berketepatan tinggi walaupun dengan kehadiran pantulan akibat bahan atau artifak telus.

Algoritma penyesuaian pencahayaan adalah satu lagi bidang inovasi yang penting. Sesetengah sistem boleh menganalisis nilai kecerahan ambien luaran pada titik penangkapan sebelum pemerolehan imej. Apabila nilai kecerahan ambien luaran tidak berada dalam julat kecerahan pratetap yang diperlukan, sistem secara automatik menentukan sama ada pencahayaan tambahan atau pelarasan parameter penangkapan diperlukan untuk memastikan pemerolehan imej berkualiti tinggi. Keupayaan penyesuaian ini sangat meningkatkan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem pengesanan dalam persekitaran pengeluaran yang berbeza.

4. Aplikasi Industri dan Kes Pelaksanaan

Teknologi pemeriksaan visual telah mencapai hasil yang ketara dalam pemeriksaan straw Tetra Pak. Mengambil pemeriksaan straw pada karton susu jenama tertentu sebagai contoh, penggunaan sistem pemeriksaan visual telah membolehkan pengesanan automatik kehadiran atau ketiadaan straw pada karton susu. Sistem ini menggunakan sensor visual model LVM-2630, yang boleh mengenal pasti dengan tepat kehadiran straw, dengan kadar ralat pengesanan 0.00%, dan kelajuan pengesanan jauh melebihi pemeriksaan manual.

Dalam persekitaran pengeluaran sebenar, sistem pemeriksaan visual biasanya disepadukan rapat dengan barisan pengeluaran. Pelaksanaan biasa melibatkan pemasangan peranti pemeriksaan visual penampilan paip pada barisan pengeluaran, termasuk peranti penghantar paip untuk terus mengangkut paip yang akan diperiksa dan sistem pemeriksaan visual untuk perbandingan dan analisis maklumat imej. Komponen pengekod, komponen pemerolehan imej dan komponen pengisihan disusun secara berurutan di sepanjang arah penghantaran paip untuk mencapai pengesanan berterusan tanpa gangguan. Komponen pengekod bertanggungjawab untuk memantau status barisan pengeluaran dan menjejaki kedudukan setiap straw dengan tepat; komponen pemerolehan imej mencetuskan kamera untuk mengambil gambar apabila sensor gentian optik mengesan bahawa straw berada di tempatnya; imej yang diperoleh dihantar ke sistem pemeriksaan visual untuk analisis dan pemprosesan; akhirnya, komponen pengisihan mengalih keluar produk yang rosak berdasarkan hasil pemeriksaan. Penyelesaian bersepadu ini mencapai penyusuan berterusan, pemeriksaan dan pengisihan automatik tanpa masa henti, menghapuskan keperluan untuk campur tangan manual dan meningkatkan kecekapan pengeluaran dengan banyak.

Data aplikasi sebenar menunjukkan bahawa sistem pemeriksaan visual lanjutan boleh mencapai kelajuan pengesanan 1200 keping/minit dan kadar ketepatan sehingga 99.8%, jauh melebihi had pemeriksaan manual. Ini bukan sahaja membantu syarikat mengurangkan kos buruh tetapi juga menyeragamkan piawaian pemeriksaan, dengan berkesan mengawal kualiti produk yang meninggalkan kilang.

5. Kelebihan Teknikal dan Trend Pembangunan Masa Depan

Berbanding dengan pemeriksaan manual tradisional, teknologi pemeriksaan visual mempunyai kelebihan yang tiada tandingannya. Dari segi kecekapan pemeriksaan, sistem penglihatan mesin boleh berfungsi 24 jam sehari tanpa gangguan, dengan kelajuan pengesanan berpuluh-puluh atau bahkan ratusan kali lebih pantas daripada pemeriksaan manual. Dari segi ketepatan pemeriksaan, sistem boleh mengenal pasti kecacatan kecil yang sukar dikesan oleh mata manusia, meningkatkan ketepatan pemeriksaan.

Teknologi pemeriksaan visual juga boleh menghapuskan faktor subjektif, menyeragamkan piawaian pemeriksaan, dan mengelakkan perbezaan pertimbangan yang disebabkan oleh faktor seperti keletihan manusia dan turun naik emosi. Data pemeriksaan yang dijana oleh sistem boleh digunakan untuk analisis kualiti dan pengoptimuman proses pengeluaran, menyediakan sokongan data untuk membuat keputusan korporat, fungsi yang sukar dicapai dengan pemeriksaan manual.

Pada masa hadapan, teknologi pemeriksaan visual jerami akan berkembang ke arah kecerdasan, kecekapan dan penyepaduan yang lebih besar. Di satu pihak, dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran mendalam akan memainkan peranan yang lebih besar dalam pengesanan kecacatan, meningkatkan keupayaan sistem untuk mengenal pasti kecacatan kompleks dan kebolehsuaiannya.

Sebaliknya, aplikasi teknologi penglihatan 3D akan meningkatkan lagi keupayaan pengesanan. Sebagai contoh, penderia pintar 3D Yishi Technology boleh memperoleh maklumat tiga dimensi objek, dengan itu mencapai ukuran tepat ciri tiga dimensi straw, seperti bentuk dan saiz, meluaskan julat aplikasi sistem pengesanan.

Penyepaduan pelbagai teknologi juga merupakan trend penting dalam pembangunan masa hadapan. Menggabungkan pemeriksaan visual dengan teknologi seperti analisis spektrum dan pengimejan inframerah secara serentak boleh melengkapkan pemeriksaan penampilan dan analisis bahan, meningkatkan kawalan kualiti produk secara menyeluruh. Pada masa yang sama, dengan peningkatan prestasi perkakasan dan pengoptimuman algoritma, kos sistem pemeriksaan visual akan berkurangan secara beransur-ansur, membolehkan perusahaan kecil dan sederhana turut mendapat manfaat daripada teknologi canggih ini.

Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, sistem pemeriksaan visual menjadi lebih pintar dan cekap. Daripada pengesanan kehadiran/ketiadaan mudah awal kepada pengenalan kecacatan mikro semasa dan pengukuran dimensi 3D, ketepatan dan skop pemeriksaan visual jerami sentiasa berkembang.

Pada masa hadapan, dengan penyepaduan mendalam kecerdasan buatan dan teknologi penglihatan 3D, kami mempunyai sebab untuk mempercayai bahawa teknologi pemeriksaan visual bukan sahaja akan melindungi kualiti straw Tetra Pak tetapi juga menyediakan sokongan teknologi penting untuk peningkatan pintar seluruh industri makanan dan minuman.

Jerami kecil itu merangkumi inovasi terkini dalam teknologi penglihatan mesin dan merupakan bahagian yang sangat diperlukan dalam proses pengeluaran keselamatan makanan.