Công nghệ kiểm tra trực quan mã hóa đáy hộp: Nguyên lý, ứng dụng và xu hướng tương lai
Với tốc độ kiểm tra 72.000 lon mỗi giờ và độ chính xác trên 99,9%, công nghệ kiểm tra trực quan có thể bảo vệ chất lượng và an toàn đồ uống như thế nào?
Trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống đang phát triển nhanh chóng hiện nay, lon, với tư cách là một dạng bao bì chủ đạo, đặc biệt quan trọng đối với việc kiểm soát chất lượng sản phẩm. Mã hóa đáy lon, với vai trò là phương tiện lưu trữ thông tin sản phẩm, là một phương tiện thiết yếu để theo dõi các thông tin quan trọng như ngày sản xuất và số lô. Tuy nhiên, những sai sót trong quá trình mã hóa có thể gây ra thiệt hại đáng kể cho các công ty.
Các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống không còn có thể đáp ứng nhu cầu của dây chuyền sản xuất tốc độ cao hiện đại và hệ thống kiểm tra tự động dựa trên thị giác máy đang trở thành công nghệ chủ chốt để giải quyết vấn đề này.
1. Thách thức về chất lượng của mã hóa đáy lon
Trong quá trình sản xuất đồ uống đóng lon, chất lượng mã hóa bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Việc điều chỉnh hoặc căn chỉnh quạt nước phía trước máy in không đúng cách có thể dẫn đến việc loại bỏ không hoàn toàn các giọt nước từ đáy lon, gây ra hiện tượng mã hóa bị mờ hoặc mất.
Mực bị tắc trong đầu phun máy in cũng có thể dẫn đến tai nạn sản xuất như mất hoặc thiếu mã. Hơn nữa, cảm biến kích hoạt máy in hoặc đầu in bị lệch có thể gây ra các sự cố như thiếu ký tự, thiếu mã hoặc mã bị đặt sai vị trí.
Những lỗi mã hóa này không chỉ ảnh hưởng đến khả năng truy xuất nguồn gốc sản phẩm mà còn có thể dẫn đến khiếu nại của người tiêu dùng và tác động tiêu cực đến giá trị thương hiệu của công ty. Thống kê cho thấy, trung bình mỗi dây chuyền sản xuất phải cách ly khoảng 8.000 thùng rượu vang mỗi năm do lỗi mã hóa, mất khoảng 1.600 giờ tái chế thủ công và gây thiệt hại gần 200.000 nhân dân tệ cho chi phí nhân công và vật tư tiêu hao.
2. Thành phần và nguyên lý của hệ thống kiểm tra thị giác máy
Một hệ thống kiểm tra trực quan mã hóa đáy lon hoàn chỉnh chủ yếu bao gồm nguồn sáng và hệ thống xử lý hình ảnh, hệ thống điều khiển điện và giao diện người-máy, và thiết bị loại bỏ lỗi.
Khi một lon đi qua hệ thống hình ảnh, một công tắc tiệm cận kim loại sẽ kích hoạt đèn nháy nguồn sáng và camera thông minh công nghiệp để chụp ảnh đáy lon tốc độ cao. Sau khi camera thông minh phân tích và xử lý hình ảnh, hệ thống điều khiển điện sẽ thực hiện kết quả kiểm tra, cho phép tự động phân loại các sản phẩm lỗi.
Hệ thống nguồn sáng
Do cấu trúc lõm của đáy lon nhôm và đặc tính phản chiếu của bề mặt kim loại, hệ thống kiểm tra thường sử dụng nguồn sáng tích hợp hình cầu. Bề mặt bên trong hình bán cầu của nguồn sáng này, với hiệu ứng tích hợp, phản xạ đều ánh sáng phát ra từ đáy 360 độ, đảm bảo độ chiếu sáng đồng đều trên toàn bộ hình ảnh và cải thiện đáng kể độ ổn định khi thu nhận hình ảnh.
Hệ thống thu nhận hình ảnh
Để ghi lại hình ảnh rõ nét của các lon chuyển động tốc độ cao, hệ thống cần một camera công nghiệp thông minh hiệu suất cao. Các camera thông minh như Cognex In-Sight Micro1400, tuy nhỏ gọn (chỉ 30mm x 30mm x 60mm), nhưng có thể đáp ứng các yêu cầu kiểm tra của dây chuyền sản xuất tốc độ cao nhất, đạt tốc độ kiểm tra vượt quá 1.350 sản phẩm mỗi phút.
Hệ thống xử lý và thực thi
Hệ thống sử dụng máy tính công nghiệp và PLC (như Siemens S7-200) làm hệ thống điều khiển cốt lõi, chú trọng đến các yếu tố như tốc độ, độ ổn định và hiệu quả chi phí. Các thành phần này chịu trách nhiệm thực hiện thuật toán xử lý hình ảnh và xuất tín hiệu phân loại cuối cùng.
3. Sự phát triển của thuật toán nhận dạng ký tự in phun
Với những tiến bộ công nghệ, các thuật toán nhận dạng đặc tính của bản in phun trên đáy lon đã có sự phát triển đáng kể từ xử lý hình ảnh truyền thống sang học sâu. Công nghệ OCR truyền thống
Các hệ thống ban đầu thường sử dụng công nghệ đọc và xác minh ký tự OCR được phát triển bằng ngôn ngữ lập trình bảng tính. Các phương pháp này tận dụng các thuật toán thị giác máy tiên tiến được tích hợp trong camera thông minh để thực hiện các chức năng như phát hiện sự hiện diện, kiểm tra khuyết tật bề mặt và đo kích thước, cho phép triển khai nhanh chóng mà không cần lập trình người dùng phức tạp.
Ứng dụng của mạng nơ-ron tích chập
Trong những năm gần đây, các phương pháp nhận dạng ký tự dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã chứng minh được những ưu điểm đáng kể. Các phương pháp này phân đoạn và phân loại ký tự trong hình ảnh ngoại tuyến để xây dựng thư viện ký tự, sau đó huấn luyện chúng bằng phương pháp học CNN cải tiến để tạo thành một bộ phân loại ổn định.
Trong kiểm tra trực tuyến, hình ảnh được chụp theo thời gian thực, các ký tự được phân đoạn và sau đó được phân loại bằng bộ phân loại. Điều này cải thiện đáng kể độ chính xác phát hiện đồng thời đảm bảo hiệu suất theo thời gian thực.
Công nghệ phân đoạn ký tự ma trận điểm
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán phân đoạn ký tự chuyên biệt, phù hợp với đặc điểm của ký tự máy in phun ma trận điểm. Thuật toán này sử dụng phương pháp MSER (Vùng Cực Ổn Định Nhất) để định vị ban đầu các vùng ký tự và phương pháp miền liên thông để định vị chi tiết hơn, giải quyết hiệu quả các thách thức của việc phân đoạn ký tự ma trận điểm.
4. Những đột phá và đổi mới công nghệ quan trọng trong hệ thống
Hệ thống kiểm tra mã hóa đáy lon đã đạt được nhiều đột phá về công nghệ, giúp hệ thống có thể đáp ứng các yêu cầu khắt khe của các khu công nghiệp.
Công nghệ định vị nhân vật
Để giải quyết vấn đề lon dễ bị xoay trong quá trình mã hóa, hệ thống kiểm tra hiện đại sử dụng phương pháp MSER và phương pháp diện tích hình thái để xác định vùng ký tự, loại bỏ nhiễu từ tỷ lệ ký tự và phép biến đổi xoay. Góc xoay của vùng ký tự được tính toán bằng cách sử dụng hình chữ nhật bao quanh nhỏ nhất, và các vùng ký tự bị nghiêng được hiệu chỉnh theo hướng ngang bằng cách sử dụng phép biến đổi affine và nội suy tuyến tính.
Sự kết hợp giữa Học sâu và Thuật toán truyền thống
Hệ thống kết hợp sáng tạo mạng nơ-ron tích chập với các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. CNN thực hiện trích xuất đặc trưng và nhận dạng mẫu, kết hợp với các kỹ thuật phát hiện cạnh và xử lý hình thái, để đạt được khả năng nhận dạng mã và phát hiện lỗi với độ chính xác cao. Phương pháp kết hợp này không chỉ cải thiện độ chính xác nhận dạng mà còn giảm đáng kể tỷ lệ dương tính giả và phát hiện sai.
Hệ thống học tập thông minh
Hệ thống kiểm tra thế hệ mới cũng được trang bị chức năng học thông minh liên tục tối ưu hóa mô hình kiểm tra dựa trên dữ liệu kiểm tra lịch sử, tự động xác định các mẫu mã hóa và loại lỗi mới, đồng thời cập nhật các quy tắc kiểm tra, cải thiện đáng kể khả năng thích ứng và khả năng mở rộng của hệ thống.
5. Các trường hợp ứng dụng công nghiệp và phân tích lợi ích
Các ứng dụng công nghiệp thực tế đã chứng minh rằng các hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy đã đạt được kết quả đáng kể trong việc kiểm tra mã hóa đáy lon.
Công ty TNHH Thiết bị Kiểm tra Maotong Tế Nam đã đạt được khả năng tự động hóa và kiểm tra mã hóa thông minh thông qua thiết bị kiểm tra mã hóa đáy lon do chính mình phát triển. Hệ thống này đã giảm 99% tỷ lệ lỗi mã hóa, giúp khách hàng tiết kiệm khoảng 220.000 nhân dân tệ mỗi dây chuyền sản xuất hàng năm, giảm 1.600 giờ kiểm tra thủ công mỗi năm và cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất.
Về chỉ tiêu kỹ thuật, hệ thống kiểm tra trực quan hiện đại có thể đạt độ chính xác nhận dạng vượt quá 99,9%, tốc độ kiểm tra vượt quá 1.350 sản phẩm/phút, đảm bảo thiết bị hoạt động ổn định liên tục trong hơn hai tuần. So với thiết bị nhập khẩu, chi phí thiết bị tự phát triển thấp hơn đáng kể, chỉ bằng 10% thiết bị nhập khẩu và chưa đến 50% thiết bị sản xuất trong nước.
6. Xu hướng phát triển trong tương lai
Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật, công nghệ kiểm tra trực quan để mã hóa đáy lon sẽ trở nên thông minh và hiệu quả hơn.
Việc tích hợp sâu hơn các thuật toán học sâu sẽ nâng cao khả năng phát hiện các lỗi phức tạp của hệ thống. Đồng thời, việc ứng dụng công nghệ 5G sẽ cho phép truyền và phân tích dữ liệu kiểm tra từ xa theo thời gian thực, cung cấp phản hồi chất lượng kịp thời hơn cho các dây chuyền sản xuất.
Hơn nữa, mô hình làm việc cộng tác giữa điện toán biên và điện toán đám mây sẽ cân bằng khả năng xử lý thời gian thực của hệ thống với nhu cầu phân tích dữ liệu lớn. Với sự phổ biến của các khái niệm thiết kế mô-đun, các hệ thống trong tương lai sẽ linh hoạt hơn và có thể nhanh chóng thích ứng với nhu cầu kiểm tra của các dây chuyền sản xuất và loại sản phẩm khác nhau.
Nhìn về tương lai, khi mức độ tự động hóa trong ngành thực phẩm và đồ uống tiếp tục tăng lên, công nghệ kiểm tra trực quan mã hóa đáy lon sẽ được thúc đẩy và ứng dụng trên nhiều dây chuyền sản xuất hơn. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả việc kiểm soát chất lượng sản phẩm mà còn mang lại kinh nghiệm quý báu cho việc nâng cấp thông minh toàn bộ ngành sản xuất.
Sự phát triển và cải tiến công nghệ này sẽ có tác động tích cực và sâu rộng đến việc phá vỡ thế độc quyền của thiết bị nước ngoài và nâng cao khả năng cạnh tranh của ngành sản xuất nước tôi.
