Saistībā ar mūsdienu patērētāju augstākajām prasībām attiecībā uz pārtikas nekaitīgumu, iepakojuma integritāti un ražošanas efektivitāti pārtikas iepakojuma nozare kritiskā periodā paātrina pārveidi no "automatizācijas" uz "intelektu". Viena no reprezentatīvākajām pamat tehnoloģijām irmašīnas redzes sistēmaAppuse Sākot no tā, vai dzēriena pudeles vāciņš ir pievilkts, līdz tam, vai iesaiņojuma maiss ir noslēgts, līdz tam, vai etiķetes saturs ir konsekvents un precīzs un vai svītrkods ir skaidrs, arvien vairāk un vairāk iepakojuma uzņēmumu izvēlas ieviest mašīnas redzamības risinājumus, lai panāktu inteliģentu noteikšanu un ražošanas procesa kvalitātes kontroli. Zemāk mēs jūs padziļināti iepazīstināsim ar mašīnas redzējuma praktisko pielietojuma vērtību video iepakojuma nozarē.
Pārtikas iepakojuma kvalitāte kā "pirmā aizsardzības līnija" pārtikas nekaitīguma nodrošināšanai "ir tieši saistīta ar patērētāju veselību un zīmola reputāciju. Tomēr tradicionālajai manuālās pārbaudes metodei ir acīmredzami trūkumi, ņemot vērā liela mēroga, augstas un daudz kategoriju iepakojuma procesus:
Neefektivitāte: manuāla pārbaude ir lēna un grūti saskaņot ar ātrgaitas iepakojuma ražošanas līnijām;
Slikta konsekvence: ilgtermiņa darbs ir pakļauts nogurumam, kā rezultātā tiek nokavētas pārbaudes vai nepareizas noteikšanas;
Augstas izmaksas: atkārtotam darbam ir nepieciešams liels daudzums darbaspēka, palielinot darbaspēka izmaksas;
Nepatekams: attēlu ierakstu un datu analīzes trūkums apgrūtina produktu izsekošanu un kvalitātes uzlabošanu.
Mūsdienās, tā kā pārtikas nekaitīgumam arvien vairāk tiek pievērsta normatīva uzmanība, uzņēmumiem steidzami nepieciešama stabila, ātra, inteliģenta un izsekojama noteikšanas metode, un Machine Vision tehnoloģija tikai atbilst šim stingrajam pieprasījumam.
Kāpēc mašīnas redzējuma priekšrocība ir kļuvusi par nozares "vēlamo iespēju"?
Balstoties uz rūpnieciskajām kamerām, gaismas avotiem, attēlu iegūšanas kartēm un inteliģentiem algoritmiem, mašīnu redzes sistēmas var veikt reāllaika attēlu iegūšanu un analīzi un automātiski noteikt, vai produkta izskats atbilst kvalitātes standartiem.
Salīdzinot ar tradicionālajām noteikšanas metodēm, mašīnas redze labi darbojas šādos aspektos:
1. Ātrgaitas noteikšana, pielāgošanās augsta līmeņa ražošanai
Vizuālā sistēma var darboties sinhroni ar iepakojuma līniju, pārbaudot simtiem produktu minūtē, nodrošinot nulles kavēšanos un nulles atlikumu.
2. Augstas precizitātes atpazīšana, samazinot defektu aizplūšanas ātrumu
Izmantojot AI attēlu algoritmus un dziļas mācīšanās modeļus, sistēma var precīzi noteikt nelielus defektus, piemēram, salauztas pudeles mutes, burbuļojošās blīves, šķības etiķetes utt., Ar noteikšanas precizitāti vairāk nekā 99%.
3. Automātiska klasifikācija un noraidīšana
Noteikšanas rezultāti tiek baroti ar izpildes sistēmu reālā laikā, un nekvalificēti produkti tiek automātiski klasificēti un noraidīti, lai novērstu nepilnīgu produktu ienākšanu tirgū.
4. Datu reģistrēšana un izsekošana
Sistēma var saglabāt katra produkta pārbaudes attēlus un rezultātus, atbalstīt turpmāko kvalitātes izsekošanu un statistisko analīzi un palīdzēt uzņēmumiem nepārtraukti optimizēt procesus un ražošanas stratēģijas.
Pilns tipisko lietojumprogrammu scenāriju pārklājums
Mašīnas redzes tehnoloģija tiek plaši izmantota pārtikas iepakojuma nozarē, aptverot vairākus ražošanas mezglus, ieskaitot:
Pudeļu vāciņa noteikšana: nosakiet, vai tas ir pievilkts, vai tā trūkst, vai vai tas ir nepareizi;
Blīvējuma noteikšana: nosakiet, vai plastmasas maiss un alumīnija folijas blīvējums ir pabeigts, saburzīts vai virtuāls;
Etiķetes noteikšana: identificējiet, vai etiķetes saturs ir pareizs, vai tas ir greizs, nepareizi ielīmēts vai trūkst;
Rakstzīmju\/datuma\/svītrkodu atpazīšana: OCR atpazīst ražošanas datumu, partijas numuru, QR koda skaidrību utt.;
Skaitīšana un trūkstošo detaļu noteikšana: pārliecinieties, vai produktu skaits iepakojumā ir pareizs, bez trūkst vai sajaukts;
Ārvalstu vielu noteikšana: atklājiet, vai uz iepakojuma virsmas vai satura ir svešķermeņi, naftas traipi, piesārņojums utt.
Šīs funkcijas var elastīgi konfigurēt atbilstoši klienta produktu procesam, patiesi realizējot "pielāgošanu + modulāru" izvietošanu un ātri reaģējot uz ražošanas līnijas izmaiņām.
Nākotnes tendences: AI + mašīnas redze, veicinot nozares inteliģentu jaunināšanu
Izstrādājot AI tehnoloģiju, arvien vairāk pārtikas uzņēmumu ir sākuši pievērst uzmanību "dziļas mācīšanās" vizuālās pārbaudes sistēmai. Tas var automātiski iegūt galvenās funkcijas, apmācot lielu skaitu defektu paraugu, risināt sarežģītas, deformētas un izplūdušas defektu problēmas, kā arī ir spēcīgākas lasīšanas un atpazīšanas iespējas.
Tajā pašā laikā, apvienojumā ar malu skaitļošanu, mākoņu platformām, rūpniecisko lietu internetu un citām tehnoloģijām, tas ved mašīnas redzi uz tehnoloģiskās redzes jomu ar inteliģentu aprīkojumu, datu vizualizāciju un sistēmas integrāciju.
Kvalitātes kontrole pārtikas iepakojuma nozarē vairs nav tikai atbilstības problēma, bet arī Coachine Vision tehnoloģija mainās no "papildu rīkiem" uz "galveno redzējumu", veidojot stabilu qrnerstone produktiem, lai iegūtu uzticību starp tirgu un patērētājiem. Muality aizsardzības līnijas piemērošana uzņēmumiem. Ja jūs meklējat arī efektīvus, inteliģentus un stabilus vizuālās pārbaudes risinājumus, lūdzu, sazinieties ar mūsu partneriem vietnēZhixiang ShijueAppuse Mēs pielāgosim īpašu vizuālo sistēmu, lai jūs varētu palīdzēt uzņēmumiem sasniegt ražošanas kvalitātes efektivitāti un virzīties uz inteliģentu ražošanu!
