בהקשר של הדרישות הגבוהות יותר של הצרכנים של ימינו לבטיחות המזון, יושרה של אריזה ויעילות הייצור, ענף אריזות המזון נמצא בתקופה קריטית של האצת המהפך מ"אוטומציה "ל"אינטליגנציה". אחת הטכנולוגיות הליבה המייצגות ביותר היאמערכת ראיית מכונהו מהמתהדק מכסה בקבוקי המשקאות, עד אם תיק האריזה אטום, אם תוכן התווית עקבי ומדויק, והאם הברקוד ברור, יותר ויותר חברות אריזה בוחרות להציג פתרונות ראיית מכונות להשגת גילוי אינטליגנטי ובקרת איכות של תהליך הייצור. להלן נציג לך לעומק את ערך היישום המעשי של ראיית המכונה בענף אריזות הווידיאו.
כ"קו ההגנה הראשון לבטיחות המזון ", איכות אריזת המזון קשורה ישירות לבריאות הצרכנים ולמוניטין של המותג. עם זאת, לשיטת הבדיקה הידנית המסורתית יש חסרונות ברורים לנוכח תהליכי אריזה רחבי היקף, פעימות גבוהות ורב-קטגוריות:
חוסר יעילות: בדיקה ידנית היא איטית וקשה להתאים קווי ייצור אריזה במהירות גבוהה;
עקביות לקויה: עבודה לטווח הארוך מועדת לעייפות, וכתוצאה מכך בחסרי פספס או הגנה שגויה;
עלות גבוהה: נדרשת כמות גדולה של כוח אדם לעבודה חוזרת ונשנית, העלאת עלויות העבודה;
בלתי ניתן לעקוב: היעדר רשומות תמונה וניתוח נתונים מקשה על מעקב אחר מוצרים ושיפור האיכות.
כיום, מכיוון שבטיחות המזון מקבלת יותר ויותר תשומת לב רגולטורית, חברות אינן צריכות דחופות לשיטת גילוי יציבה, מהירה, אינטליגנטית וניתנת לעקוב, וטכנולוגיית ראיית מכונות פשוט עונה על הביקוש הנוקשה הזה.
מדוע היתרון של ראיית המכונה הפך ל"אפשרות המועדפת "בתעשייה?
בהתבסס על מצלמות תעשייתיות, מקורות קלים, כרטיסי רכישת תמונות ואלגוריתמים חכמים, מערכות ראיית מכונות יכולות לבצע רכישה וניתוח של מוצרים בזמן אמת, ולקבוע אוטומטית אם מראה המוצר עומד בתקני איכות.
בהשוואה לשיטות גילוי מסורתיות, ראיית המכונה מתפקדת היטב בהיבטים הבאים:
1. גילוי במהירות גבוהה, הסתגלות לייצור פעימות גבוהות
מערכת הראייה יכולה לעבוד באופן סינכרוני עם קו האריזה, ולבדוק מאות מוצרים לדקה, ולהבטיח עיכוב אפס וצבר אפס.
2. זיהוי דיוק גבוה, הפחתת קצב יצירת הפגמים
באמצעות אלגוריתמים של תמונת AI ומודלים של למידה עמוקה, המערכת יכולה לזהות במדויק ליקויים קלים, כמו פיות בקבוקים שבורים, חותמות מבעבעות, תוויות מוטה וכו ', עם דיוק גילוי של יותר מ- 99%.
3. סיווג ודחייה אוטומטית
תוצאות הגילוי מועברות למערכת הביצוע בזמן אמת, ומוצרים בלתי מוסמכים מסווגים ונדחים אוטומטית כדי למנוע כניסה של מוצרים פגומים לשוק.
4. הקלטת נתונים ומעקב
המערכת יכולה לאחסן את תמונות הבדיקה והתוצאות של כל מוצר, לתמוך בעקבות איכות ובניתוח סטטיסטי לאחר מכן, ולעזור לארגונים לייעל באופן רציף תהליכים ואסטרטגיות ייצור.
סיקור מלא של תרחישי יישומים טיפוסיים
טכנולוגיית ראיית המכונה נמצאת בשימוש נרחב בענף אריזות המזון, המכסה מספר צמתים לייצור, כולל:
איתור כובע בקבוקים: קבע אם הוא מהודק, בין אם הוא חסר או אם זה לא בסדר;
איתור חותם: איתור אם שקית הניילון וחותם נייר האלומיניום שלמים, מקומטים או וירטואליים;
איתור תוויות: זהה אם תוכן התווית נכון, בין אם הוא עקום, מודבק בטעות או חסר;
תווים\/תאריך\/זיהוי ברקוד: OCR מזהה תאריך ייצור, מספר אצווה, בהירות קוד QR וכו ';
ספירה וחסרים איתור חלקים: וודא שמספר המוצרים בחבילה נכונים, מבלי להיעדר או מעורב;
גילוי חומר זר: איתור האם יש חומר זר, כתמי נפט, זיהום וכו 'על פני החבילה או על תוכן החבילה.
פונקציות אלה יכולות להיות מוגדרות בגמישות בהתאם לתהליך המוצר של הלקוח, לממש באמת פריסת "התאמה אישית + מודולרית" ולהגיב במהירות לשינויי קו הייצור.
מגמות עתידיות: AI + ראיית מכונה, קידום השדרוג החכם של הענף
עם פיתוח טכנולוגיית AI, יותר ויותר חברות מזון החלו לשים לב למערכת הבדיקה הוויזואלית "למידה עמוקה". זה יכול לחלץ אוטומטית תכונות מפתח על ידי אימון מספר גדול של דגימות פגמים, להתמודד עם בעיות פגמים מורכבות, מעוותות ומטשטשות, ויש לו יכולות קריאה והכרה חזקות יותר.
יחד עם זאת, בשילוב עם מחשוב קצה, פלטפורמות ענן, אינטרנט תעשייתי של דברים וטכנולוגיות אחרות, הוא מוביל ראיית מכונה לתחום הראייה הטכנולוגית עם ציוד חכמה, הדמיה של נתונים ושילוב מערכות.
בקרת איכות בענף אריזות המזון היא כבר לא רק נושא ציות, אלא גם טכנולוגיית ה- Coachine Vision משתנה מ"כלי עזר "ל"חזון ליבה", ובונה Qrnerstone מוצק למוצרים כדי להשיג אמון בין השוק לצרכנים. יישום קו ההגנה של Muality For Enterprises. אם אתם מחפשים גם פתרונות בדיקה חזותיים יעילים, אינטליגנטים ויציבים, אנא צרו קשר עם השותפים שלנו בכתובתZhixiang Shijueו אנו נתאים לך מערכת חזותית ייעודית שתסייע לארגונים להשיג יעילות איכותית לייצור ולהתקדם לעבר ייצור אינטליגנטי!
