Kiểm tra trực quan các khuyết tật của nắp chai nước giải khát: Nguyên tắc kỹ thuật, ứng dụng và xu hướng phát triển

Giới thiệu

Trong các ngành công nghiệp đóng gói như đồ uống, thực phẩm và dược phẩm, nắp chai đóng vai trò quan trọng trong việc niêm phong sản phẩm; do đó, chất lượng của chúng ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn sản phẩm, thời hạn sử dụng và hình ảnh thương hiệu. Các phương pháp truyền thống để phát hiện lỗi nắp chai chủ yếu dựa vào kiểm tra trực quan thủ công – một quy trình gặp phải các vấn đề như hiệu quả thấp, tính chủ quan cao và tỷ lệ bỏ sót lỗi cao. Với sự phát triển của tự động hóa công nghiệp và nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng về chất lượng sản phẩm, công nghệ phát hiện lỗi nắp chai dựa trên thị giác máy tính đã nổi lên như một giải pháp kịp thời, trở thành một phần không thể thiếu của việc kiểm soát chất lượng trên các dây chuyền sản xuất hiện đại.

Công nghệ kiểm tra bằng thị giác máy tính thu thập hình ảnh nắp chai bằng camera công nghiệp độ chính xác cao và sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh để phân tích và đánh giá. Điều này cho phép kiểm tra tự động tốc độ cao, độ chính xác cao và không tiếp xúc, từ đó nâng cao đáng kể hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm. Bài báo này cung cấp một nghiên cứu toàn diện về các nguyên tắc kỹ thuật, các thành phần hệ thống, phạm vi kiểm tra, các nghiên cứu trường hợp ứng dụng và xu hướng phát triển trong tương lai liên quan đến việc kiểm tra trực quan các khuyết tật trên nắp chai đồ uống.

I. Nguyên tắc kỹ thuật kiểm tra trực quan khuyết tật nắp chai

1.1 Các thành phần cơ bản của hệ thống thị giác máy tính

Hệ thống dựa trên thị giác máy tính để phát hiện lỗi nắp chai nước giải khát thường bao gồm ba phần chính: cơ chế cấp và định vị nắp chai, cơ chế phát hiện lỗi bằng hình ảnh và cơ chế loại bỏ sản phẩm lỗi. Hệ thống thu thập hình ảnh của nắp chai thông qua camera công nghiệp, truyền chúng đến hệ thống xử lý hình ảnh để phân tích, và cuối cùng sử dụng cơ chế truyền động để loại bỏ bất kỳ sản phẩm không đạt tiêu chuẩn nào.

1.2 Quy trình thu thập và xử lý hình ảnh

Cốt lõi của hệ thống kiểm tra trực quan nằm ở khả năng thu thập và xử lý hình ảnh. Hệ thống bắt đầu bằng việc chụp ảnh nắp chai bằng camera công nghiệp độ phân giải cao (ví dụ: được trang bị ống kính 5 megapixel), đảm bảo thu được dữ liệu hình ảnh rõ nét trong điều kiện ánh sáng thích hợp. Sau khi thu được, những hình ảnh này trải qua giai đoạn tiền xử lý—bao gồm các thao tác như chuyển đổi sang thang độ xám, lọc, tăng cường và nhị phân hóa—sau đó các thuật toán trích xuất đặc trưng được áp dụng để phân tích các thông số khác nhau của nắp chai.

Các hệ thống tiên tiến tận dụng thuật toán học sâu, sử dụng các chế độ học có giám sát hoặc bán giám sát để huấn luyện trên các tập dữ liệu rộng lớn gồm cả hình ảnh nắp chai đạt và không đạt tiêu chuẩn, từ đó thiết lập các mô hình nhận dạng khuyết tật có độ chính xác cao. Phương pháp kiểm tra dựa trên trí tuệ nhân tạo này có khả năng thích ứng với môi trường sản xuất phức tạp, giúp nâng cao đáng kể cả độ chính xác và tính ổn định của quá trình phát hiện.

II. Các lĩnh vực trọng điểm trong kiểm tra lỗi nắp chai

2.1 Phát hiện khuyết tật bề mặt

Hệ thống thị giác máy tính có khả năng phát hiện nhiều loại khuyết tật trên bề mặt nắp chai, bao gồm vết xước, vết bẩn, hư hỏng vật lý và biến dạng. Đối với nắp chai có in hoa văn hoặc logo, hệ thống cũng có thể kiểm tra độ rõ nét của hình in, độ nhất quán màu sắc và độ chính xác vị trí, đảm bảo chất lượng in đáp ứng tất cả các yêu cầu đã quy định.

Các tiêu chí kiểm tra cụ thể bao gồm:

Các chất gây ô nhiễm bề mặt như đốm đen, sự thay đổi màu sắc, vết bẩn và tạp chất;

Các khuyết tật về cấu trúc như ren không đều, dải niêm phong bị biến dạng, vòng bị vỡ và gờ;

Các khuyết tật trong quá trình sản xuất như thiếu số khuôn, vết khuyết, lỗ hổng vật liệu và bavia;

Các vấn đề lắp ráp như ghép nối linh kiện không đúng cách, thiếu lớp lót/gioăng, và thiếu nút bịt bên trong;

2.2 Kiểm tra độ chính xác về kích thước và hình học

Sử dụng công nghệ đo ảnh, thiết bị kiểm tra bằng thị giác máy có thể đo chính xác các thông số kích thước—như đường kính và chiều cao—để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn kỹ thuật. Đối với nắp ren, hệ thống có thể kiểm tra độ bền của ren và độ đồng nhất của bước ren, từ đó đảm bảo chức năng vặn chặt đúng cách.

Độ chính xác đo kích thước thường đạt ±0,1 mm, đáp ứng yêu cầu của môi trường sản xuất đòi hỏi độ chính xác cao. Hệ thống cũng có thể đánh giá độ đồng tâm của nắp, đảm bảo rằng bất kỳ độ lệch tâm nào so với cổ chai đều không vượt quá 0,3 mm.

2.3 Kiểm tra chất lượng bề mặt niêm phong

Hiệu quả niêm phong của nắp chai ảnh hưởng trực tiếp đến thời hạn sử dụng và độ an toàn của sản phẩm. Hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh có thể kiểm tra độ phẳng của bề mặt niêm phong và phát hiện sự hiện diện của vật lạ, từ đó đảm bảo hiệu quả niêm phong. Bằng cách phân tích khoảng cách và góc giữa các đặc điểm tuyến tính cụ thể trên cạnh trên và cạnh dưới của nắp, hệ thống có thể xác định xem nắp đã được siết chặt đúng cách hay bị nghiêng/lệch.

2.4 Kiểm tra ký tự và logo

Độ chính xác và rõ ràng của thông tin—như ngày sản xuất, logo thương hiệu và mã QR chống hàng giả—là những chỉ số quan trọng về chất lượng nắp chai. Hệ thống thị giác có thể xác minh sự hiện diện của các ký tự, đánh giá chất lượng in và kiểm tra độ chính xác về vị trí. Đặc biệt, để kiểm tra các ký tự ngày sản xuất trên nắp chai đồ uống bằng kim loại, hệ thống sử dụng nguồn sáng đồng trục với đường dẫn quang học thẳng đứng; ánh sáng cường độ cao này làm cho nền và các họa tiết xung quanh chuyển sang màu trắng, từ đó làm nổi bật các ký tự màu đen để tạo ra độ tương phản hình ảnh rõ nét.

2.5 Kiểm tra vị trí nắp chai

Trên các dây chuyền sản xuất đóng chai và chiết rót, hệ thống thị giác có thể phát hiện nhiều vấn đề liên quan đến vị trí nắp chai, bao gồm nắp bị thiếu, nắp được đặt quá cao và nắp bị nghiêng/lệch. Hệ thống thị giác dòng FH của Omron sử dụng hai camera đơn sắc dòng FZ được gắn ở góc 90° so với nhau—được đặt ở góc 45° so với hướng dòng chảy của chai—để đạt được khả năng quan sát toàn diện 360 độ. Mỗi camera được cấu hình với bốn điểm kiểm tra cách nhau 90° xung quanh nắp chai, cho phép phát hiện các vấn đề như nắp bị thiếu, nắp được đặt quá cao hoặc nắp bị nghiêng.

III. Cấu hình phần cứng của hệ thống kiểm tra thị giác

3.1 Máy ảnh và ống kính công nghiệp

Hệ thống kiểm tra bằng thị giác thường sử dụng camera công nghiệp độ phân giải cao—chẳng hạn như những camera được trang bị cảm biến 5 megapixel—để đảm bảo thu được hình ảnh chất lượng cao, từ đó cho phép quan sát rõ ràng các khuyết tật nhỏ trên nắp chai. Camera công nghiệp Gigabit Ethernet hỗ trợ truyền dữ liệu và chụp ảnh tốc độ cao; thời gian phản hồi nhanh và hiệu suất ổn định của chúng đảm bảo rằng, ngay cả ở tốc độ kiểm tra 1.000 nắp chai mỗi phút, mỗi nắp chai đều được chụp ảnh và ghi lại chính xác.

3.2 Hệ thống chiếu sáng

Việc lựa chọn nguồn sáng và sơ đồ chiếu sáng cụ thể đóng vai trò rất quan trọng đối với hiệu quả của quá trình kiểm tra. Các yêu cầu kiểm tra khác nhau đòi hỏi việc sử dụng các loại nguồn sáng khác nhau:

Để kiểm tra các ký tự chỉ ngày sản xuất trên nắp chai nước giải khát bằng kim loại, người ta sử dụng nguồn sáng đồng trục với đường dẫn quang học thẳng đứng.

Để kiểm tra mã QR và các mẫu ký tự trên nắp chai bia, người ta sử dụng đèn vòng góc thấp, và chụp ảnh dưới ánh sáng vàng.

Để kiểm tra các ký tự in trên nắp chai nước giải khát bằng nhựa, người ta sử dụng nguồn sáng dạng vòng không tạo bóng.

Để phát hiện các khuyết tật bề mặt trên nắp nhựa, người ta sử dụng đèn dạng vòm, thường kèm theo việc tăng nhẹ khoảng cách làm việc.

3.3 Hệ thống điều khiển và phần mềm

Các hệ thống kiểm tra thị giác hiện đại thường dựa vào máy tính công nghiệp hiệu năng cao và phần mềm xử lý hình ảnh chuyên dụng. Một số hệ thống cũng tích hợp khả năng điều khiển chuyển động để cho phép vận hành đồng bộ các nhiệm vụ kiểm tra và thực thi. Về phần mềm, các hệ thống sử dụng thuật toán học sâu—kết hợp cả kỹ thuật học có giám sát và không giám sát—để phát triển các mô hình học bán giám sát nhằm giải quyết hiệu quả các thách thức liên quan đến mẫu dữ liệu hạn chế và khó khăn trong việc gắn nhãn dữ liệu thủ công.

IV. Các nghiên cứu trường hợp ứng dụng thực tiễn

4.1 Ứng dụng hệ thống thị giác Omron FH Series trong dây chuyền sản xuất nước đóng chai

Một nhà sản xuất nước đóng chai ở Bắc Mỹ đã nâng cấp dây chuyền kiểm tra của mình bằng hệ thống thị giác Omron FH series, nhờ đó đạt được khả năng giám sát 360 độ chính xác và tiết kiệm chi phí đối với nắp chai, tem chống giả mạo và mức chất lỏng trong chai. Hệ thống này sử dụng nhiều kỹ thuật phát hiện cạnh và phân tích đường viền để xác minh rằng nắp chai được đóng đúng cách và niêm phong vẫn còn nguyên vẹn, đồng thời đảm bảo tính nhất quán và khả năng lặp lại trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Hai camera đơn sắc dòng FZ được gắn ở góc 90 độ so với nhau, đặt ở góc 45 độ so với dòng chảy của chai, nhờ đó cho phép bao phủ hình ảnh toàn diện, đa hướng.

4.2 Kiểm tra nắp chai trên dây chuyền sản xuất nước đóng chai cỡ lớn Jingtian

Dây chuyền sản xuất nước đóng chai khổ lớn Jingtian sử dụng hệ thống thị giác máy để tiến hành kiểm tra toàn diện trong giai đoạn đóng nắp. Điều này bao gồm việc kiểm tra sự hiện diện hay vắng mặt của nắp, chiều cao nắp quá mức, nắp bị nghiêng và các khuyết tật như cầu nối bị gãy có bằng chứng giả mạo hoặc uốn tóc không đúng cách. Bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh tiên tiến, hệ thống phân tích chính xác vị trí và góc của từng nắp chai, xác định và loại bỏ các nắp bị lệch, đồng thời đảm bảo tính nguyên vẹn của niêm phong hiệu quả.

V. Ưu điểm kỹ thuật và phân tích lợi ích

5.1 Nâng cao độ chính xác và hiệu quả kiểm tra

Thiết bị kiểm tra bằng thị giác máy tính mang lại độ chính xác kiểm tra vượt trội, có khả năng phát hiện chính xác các khuyết tật nhỏ nhất và sai lệch kích thước. So với kiểm tra thủ công, hệ thống thị giác có thể kiểm tra nhanh chóng số lượng lớn nắp chai, giúp tăng hiệu quả sản xuất đáng kể và đáp ứng nhu cầu sản xuất tốc độ cao trong ngành công nghiệp bao bì. Tốc độ kiểm tra của một số hệ thống có thể đạt tới 2.500 chiếc mỗi phút – một tốc độ vượt xa so với kiểm tra thủ công.

5.2 Giảm chi phí nhân công và tỷ lệ từ chối sai

Hệ thống kiểm tra bằng thị giác giúp giảm chi phí nhân công; một hệ thống kiểm tra bằng thị giác duy nhất có thể thay thế công việc của 3 đến 6 người kiểm tra. Hơn nữa, bằng cách giảm thiểu việc bỏ sót sản phẩm và từ chối sai, hệ thống giúp giảm tỷ lệ phế phẩm và chi phí làm lại. Theo một báo cáo của Hiệp hội Đồ uống có cồn Trung Quốc, hơn 85% các doanh nghiệp sản xuất rượu Baijiu (rượu mạnh Trung Quốc) hàng đầu đã tích hợp các mô-đun nhận dạng hình ảnh độ chính xác cao vào dây chuyền đóng nắp chai của họ. Điều này đã giúp giữ tỷ lệ sản phẩm lỗi bị bỏ sót dưới 0,02% - một con số vượt trội đáng kể so với tỷ lệ 1,5% thường thấy ở các phương pháp kiểm tra lấy mẫu thủ công truyền thống.

5.3 Khả năng kiểm tra không tiếp xúc

Là một công nghệ kiểm tra không tiếp xúc, thị giác máy tính không gây ra bất kỳ hư hại vật lý nào cho nắp chai được kiểm tra. Phương pháp này phù hợp với nhiều môi trường phức tạp và các chi tiết gia công chuyên dụng, cho phép thực hiện các hoạt động kiểm tra tự động liên tục 24 giờ một ngày.

5.4 Phân tích chất lượng và khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu

Hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy tính có khả năng ghi lại và phân tích dữ liệu lỗi, từ đó cung cấp dữ liệu hỗ trợ thiết yếu cho việc tối ưu hóa sản xuất và kiểm soát chất lượng. Thông qua phân tích dữ liệu Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC), các doanh nghiệp có thể giám sát quy trình sản xuất của mình trong thời gian thực, nhanh chóng xác định các vấn đề sản xuất và thúc đẩy cải tiến liên tục trong quản lý chất lượng.

VI. Những thách thức và giải pháp kỹ thuật

6.1 Các vấn đề về nhiễu và nền phức tạp

Việc kiểm tra nắp chai gặp phải nhiều thách thức như sự đa dạng về màu sắc và nhiễu nền đáng kể. Đặc biệt, để phát hiện các ký tự chỉ ngày sản xuất trên nắp chai đồ uống bằng kim loại—nơi thường có nhiều màu sắc và nhiễu nền mạnh—người ta sử dụng nguồn sáng đồng trục với đường dẫn quang học thẳng đứng. Bằng cách chiếu sáng cường độ cao, nền và các họa tiết được làm trắng, chỉ làm nổi bật các ký tự màu đen, từ đó tạo ra độ tương phản rõ nét.

6.2 Kiểm tra các bề mặt cong và phản chiếu

Nắp chai nhựa thường có bề mặt hơi cong và mờ. Việc sử dụng nguồn sáng góc cao, đường chiếu thẳng đứng trên các bề mặt như vậy sẽ dẫn đến hình ảnh không đồng đều và sự biến đổi đáng kể về thang độ xám, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác khi kiểm tra. Giải pháp là sử dụng nguồn sáng hình vòm và tăng khoảng cách làm việc một cách thích hợp để mô phỏng đặc tính chiếu sáng của nguồn sáng góc cao. Cách tiếp cận này đảm bảo cả tính đồng nhất của hình ảnh và những lợi ích liên quan đến đường chiếu quang học thẳng đứng.

6.3 Kiểm tra thời gian thực trên dây chuyền sản xuất tốc độ cao

Các dây chuyền sản xuất đồ uống thường hoạt động ở tốc độ cao, đặt ra những yêu cầu khắt khe về tốc độ xử lý của hệ thống thị giác máy tính. Các hệ thống thị giác hiện đại tận dụng bộ xử lý hiệu năng cao và các thuật toán được tối ưu hóa—chẳng hạn như bộ xử lý AMD Ryzen™ kết hợp với đồ họa Radeon™ Vega—để đáp ứng những yêu cầu này. Với khả năng xử lý FP16 cung cấp sức mạnh tính toán 3,3 TFLOPS, các hệ thống này có thể đạt được thông lượng kiểm tra lên đến 400 chai mỗi phút.

6.4 Nhận diện các loại khuyết tật khác nhau

Nắp chai có nhiều loại khuyết tật khác nhau, khiến các thuật toán truyền thống khó có thể bao quát toàn diện. Hệ thống kiểm tra dựa trên học sâu giải quyết thách thức này thông qua mô hình học bán giám sát, khắc phục hiệu quả các vấn đề liên quan đến mẫu dữ liệu hạn chế và khó khăn trong việc chú thích dữ liệu thủ công để xác định chính xác nhiều loại khuyết tật phức tạp. Một báo cáo năm 2023 được Viện Tự động hóa thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc công bố cho thấy các mô hình nhận dạng khuyết tật dựa trên Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã đạt tỷ lệ chính xác 99,6% — với tỷ lệ báo động sai dưới 0,3% — trong việc xác định các khuyết tật điển hình như thiếu vòng chống giả mạo và ren không thẳng hàng.

VII. Xu hướng phát triển ngành công nghiệp

7.1 Tích hợp sâu rộng công nghệ Trí tuệ nhân tạo và Học sâu

Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các hệ thống thị giác máy dựa trên học sâu đang có tiềm năng trở thành tiêu chuẩn ngành. Các hệ thống này sở hữu khả năng tự học cho phép tự cải tiến liên tục—tạo ra một vòng phản hồi tích cực—và cho phép chúng xác định chính xác cả các khuyết tật nắp chai mới và đã gặp trước đó. Việc áp dụng các mô hình học bán giám sát giải quyết hiệu quả các vấn đề phát sinh từ mẫu dữ liệu hạn chế và sự phức tạp của việc chú thích dữ liệu, do đó nâng cao đáng kể khả năng thích ứng và độ chính xác tổng thể của hệ thống. 7.2 Định vị và thay thế được tăng tốc

Các nhà sản xuất thiết bị kiểm tra trực quan trong nước đang dần thay thế máy móc nhập khẩu, từ đó lấp đầy khoảng trống về khả năng kiểm tra trực quan tốc độ cao trên thị trường nội địa. *Báo cáo thường niên năm 2023 về phát triển các thành phần cơ bản cốt lõi cho thiết bị cao cấp* do Bộ Công nghiệp và Công nghệ thông tin (MIIT) xuất bản, lưu ý rằng máy ảnh công nghiệp sản xuất trong nước phần lớn đã đáp ứng các yêu cầu lắp ráp nắp chai từ trung đến cao cấp về độ phân giải, tốc độ khung hình và khả năng thích ứng với môi trường. Vào năm 2023, thị phần của cảm biến thị giác được sản xuất trong nước trong lĩnh vực máy móc đóng gói đã tăng lên 43,8% — tăng gần 30 điểm phần trăm so với 5 năm trước.

7.3 Những tiến bộ trong lĩnh vực tình báo và hội nhập

Các hệ thống kiểm tra hình ảnh trong tương lai sẽ ngày càng thông minh và tích hợp hơn, kết hợp quang học, cơ khí, điện tử, máy tính và phần mềm để xây dựng các nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) với đặc điểm là mức độ tích hợp cao hơn, tốc độ xử lý nhanh hơn và sức mạnh tính toán được nâng cao. Các hệ thống này sẽ sở hữu khả năng tự học và thích ứng vượt trội, cho phép chúng tự động điều chỉnh các thông số và thuật toán kiểm tra dựa trên điều kiện thực tế trên dây chuyền sản xuất, từ đó đạt được kết quả kiểm tra chính xác và hiệu quả hơn.

7.4 Được thúc đẩy bởi tiêu chuẩn hóa và quy định

Các Nguyên tắc Hướng dẫn về Tính toàn vẹn của Niêm phong Bao bì Dược phẩm (Thử nghiệm Thực hiện), do Cục Quản lý Sản phẩm Y tế Quốc gia (NMPA) ban hành năm 2022, quy định rõ ràng rằng các loại dược phẩm có rủi ro cao phải được đóng gói bằng thiết bị được trang bị khả năng kiểm tra hình ảnh trực tuyến. Yêu cầu này đã trực tiếp thúc đẩy việc bắt buộc triển khai các công nghệ liên quan trong dây chuyền sản xuất nắp chai chống giả mạo. Khi các tiêu chuẩn ngành tiếp tục phát triển và cải thiện, công nghệ kiểm tra hình ảnh hứa hẹn sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn nữa trong nhiều lĩnh vực.

VIII. Phần kết luận

Thông qua sự tích hợp sâu rộng giữa thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo, công nghệ kiểm tra bằng thị giác đối với các khuyết tật trên nắp chai nước giải khát đã đạt được hiệu quả, độ chính xác và tính tự động hóa cao trong việc kiểm tra chất lượng. Bao quát mọi khía cạnh từ khuyết tật bề mặt đến độ chính xác về kích thước, từ nhận dạng ký tự đến hiệu suất niêm phong, các hệ thống kiểm tra bằng thị giác hiện đại bao phủ toàn diện mọi giai đoạn sản xuất nắp chai, từ đó nâng cao đáng kể cả chất lượng sản phẩm và hiệu quả sản xuất.

Được thúc đẩy bởi sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và xu hướng thay thế trong nước ngày càng tăng, các hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh sẽ tiếp tục cải thiện về độ chính xác, tốc độ và trí thông minh, cung cấp các giải pháp ngày càng đáng tin cậy để kiểm soát chất lượng trong bao bì đồ uống, thực phẩm, dược phẩm và các hàng hóa khác. Trong tương lai, với sự tích hợp của các công nghệ mới nổi như 5G và Internet of Things (IoT), hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh sẽ cho phép phân tích dữ liệu thông minh hơn và giám sát từ xa, từ đó thúc đẩy ngành đóng gói nhanh chóng hướng tới một tương lai kỹ thuật số và thông minh.

Đối với các doanh nghiệp sản xuất, việc áp dụng hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh tiên tiến để phát hiện các khuyết tật ở nắp chai không chỉ là phương tiện thiết yếu để nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn là chiến lược quan trọng để giảm chi phí sản xuất và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Khi nhu cầu của người tiêu dùng về chất lượng sản phẩm tiếp tục tăng và các quy định của ngành ngày càng nghiêm ngặt, công nghệ kiểm tra trực quan chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong ngành đóng gói.