Công nghệ phát hiện vết nứt trên chai gốm sứ dùng cho rượu Baijiu: Một bước tiến đột phá từ phương pháp gõ truyền thống đến nhận dạng hình ảnh thông minh.

Giới thiệu

Chai gốm, một vật liệu đóng gói quan trọng cho rượu Bạch Jiu (rượu Trung Quốc), có độ bền liên quan trực tiếp đến khả năng niêm phong và chất lượng sản phẩm. Tuy nhiên, tính dễ vỡ vốn có của vật liệu gốm và sự phức tạp của quy trình sản xuất dễ dẫn đến các khuyết tật như nứt vỡ và bong tróc men. Phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống không hiệu quả và dễ dẫn đến sai sót. Với sự phát triển của công nghệ tự động hóa, các công nghệ phát hiện dựa trên nhận dạng hình ảnh, phân tích âm thanh và mô hình 3D dần trở thành giải pháp, cho phép nhận diện vết nứt hiệu quả và chính xác, đảm bảo chất lượng sản phẩm.

I. Những thách thức cốt lõi và sự cần thiết của việc phát hiện vết nứt

1. Che giấu và sự đa dạng của các khuyết điểm

Các vết nứt trên chai gốm bao gồm nứt thành trong, nứt vi mô và nứt do ứng suất. Nứt thành trong rất khó phát hiện bằng mắt thường do độ mờ đục của chai. Những khuyết tật này có thể dẫn đến sự bay hơi chậm của rượu sau khi rót, gây thiệt hại kinh tế. Ngoài ra, các khu vực phức tạp như vai và đáy chai dễ bị nứt do ứng suất trong quá trình vận chuyển, đòi hỏi các phương pháp phát hiện chuyên biệt.

2. Những hạn chế của phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống

Việc dựa vào việc công nhân gõ và nghe hoặc kiểm tra bằng mắt thường dễ bị ảnh hưởng bởi kinh nghiệm chủ quan, dẫn đến tỷ lệ bỏ sót cao, và cường độ lao động cao, gây khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu của các dây chuyền sản xuất tốc độ cao hiện đại.

II. Các nguyên tắc công nghệ phát hiện chính thống và các giải pháp đổi mới

1. Kiểm tra trực quan nội bộ dựa trên nhận dạng hình ảnh

• Nguyên lý kỹ thuật: Một camera góc rộng (≥1,3 triệu điểm ảnh) và một đèn LED trắng được gắn cố định ở cuối một ống rỗng, được đưa vào bên trong chai để chụp ảnh. Hệ thống máy tính sẽ tạo ra ảnh xám, sau đó sử dụng quá trình xử lý nhị phân hóa và trích xuất đặc điểm để xác định các vết nứt.

• Các ứng dụng sáng tạo:

Thuật toán phân tích vùng: Phân tích độ cong Gaussian, tính toán độ lệch khoảng cách Euclidean và đánh giá sự phân tán vectơ pháp tuyến được sử dụng lần lượt cho vùng ứng suất vai chai, vùng áp suất đáy chai và vùng chuyển tiếp cổ chai để xác định chính xác các loại vết nứt (như bong tróc lớp men và mỏng thành chai).

◦ Phương pháp đánh giá độ tròn: Bằng cách tính toán độ tròn của vùng vết nứt (C = P² / (4πA)), khi C > 5, nó được tự động xác định là vết nứt, nâng cao độ chính xác của việc nhận dạng. 2. Hệ thống phát hiện gõ tự động bằng âm thanh

• Nguyên lý kỹ thuật: Một thanh gõ (chẳng hạn như thanh lưỡng kim có khớp nối linh hoạt) được dẫn động bởi một xi lanh dạng ống lồng để gõ vào thân chai. Một cảm biến âm thanh thu thập âm thanh, và các đặc tính tần số được phân tích – chai nguyên vẹn tạo ra âm thanh trong trẻo, trong khi chai bị nứt tạo ra âm thanh trầm.

• Ưu điểm của hệ thống: Thiết bị có tính linh hoạt cao và có thể điều chỉnh để phù hợp với nhiều loại chai khác nhau. Thiết kế không tiếp xúc giúp tránh hư hỏng thứ cấp.

3. Đám mây điểm 3D và đánh giá rủi ro môi trường

• Mô hình đánh giá toàn diện: Quét 3D tạo ra bản đồ đám mây điểm của thành trong chai. Kết hợp với dữ liệu môi trường vận chuyển (như tần số rung và áp suất xếp chồng), xác suất rủi ro của từng khu vực được tính toán (ví dụ: công thức xác suất rủi ro cho vùng ứng suất vai chai: P_1 ∝ (Số vết nứt / Độ bền mỏi vật liệu) × Hệ số ứng suất), định lượng mức độ nghiêm trọng của khuyết tật.

III. So sánh kỹ thuật và phân tích kịch bản ứng dụng

IV. Những thách thức kỹ thuật và xu hướng tương lai

1. Những thách thức hiện tại

• Ảnh hưởng của môi trường: Sự rung động của dây chuyền sản xuất và sự thay đổi ánh sáng có thể ảnh hưởng đến độ ổn định của quá trình thu nhận hình ảnh.

• Khái quát hóa thuật toán: Các chai gốm tráng men tối màu dễ bị nhiễu ảnh, đòi hỏi phải tối ưu hóa các thuật toán lọc.

2. Xu hướng phát triển

• Kết hợp đa phương thức: Kết hợp dữ liệu hình ảnh và âm thanh với học sâu (như mô hình CNN) để cải thiện tỷ lệ phát hiện các khuyết tật phức tạp.

• Hệ thống đánh giá động: Tích hợp cảm biến IoT để giám sát điều kiện vận chuyển trong thời gian thực và dự đoán nguy cơ lan truyền vết nứt.

Phần kết luận

Công nghệ phát hiện vết nứt trên chai gốm đang phát triển từ việc đánh giá đơn cảm biến sang phân tích thông minh đa chiều. Việc ứng dụng bổ sung nhận dạng hình ảnh và phát hiện âm thanh, kết hợp với mô hình 3D để dự đoán rủi ro, cung cấp giải pháp đảm bảo chất lượng đáng tin cậy hơn cho ngành công nghiệp rượu baijiu. Trong tương lai, với việc tối ưu hóa thuật toán và giảm chi phí phần cứng, các hệ thống kiểm tra thông minh dự kiến ​​sẽ trở thành thiết bị tiêu chuẩn trong ngành, thúc đẩy việc kiểm tra chất lượng bao bì rượu baijiu hướng tới số hóa và độ chính xác cao hơn.

Các giải pháp kỹ thuật được thảo luận trong bài viết này dựa trên các bằng sáng chế công khai và nghiên cứu học thuật; việc ứng dụng thực tế đòi hỏi phải xác minh và gỡ lỗi kết hợp với các thông số của dây chuyền sản xuất.