Tăng cường khả năng kiểm tra cho bao bì thực phẩm: Công nghệ kiểm tra bằng thị giác hiện đại bảo vệ an toàn thực phẩm như thế nào?

Những chiếc túi đựng thực phẩm được đưa ra dây chuyền sản xuất với tốc độ 300 chiếc mỗi phút, trong khi hệ thống kiểm tra bằng thị giác tiên tiến phát hiện mọi lỗi in ấn với độ chính xác 100%, giảm thiểu rủi ro về an toàn thực phẩm.

Trên các dây chuyền sản xuất thực phẩm tốc độ cao, ngày sản xuất, ngày hết hạn và số lô trên mỗi bao bì là những yếu tố then chốt đảm bảo an toàn thực phẩm. Tuy nhiên, các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống khó có thể theo kịp tốc độ sản xuất cao, dẫn đến việc bỏ sót hoặc kiểm tra không chính xác.

Công nghệ kiểm tra in ấn dựa trên thị giác máy tính đang thay đổi căn bản tình hình này. Bằng cách mô phỏng và thậm chí vượt qua khả năng nhận thức của mắt người, kết hợp với phân tích và đánh giá bằng trí tuệ nhân tạo, nó tạo ra một bức tường bảo vệ kỹ thuật số cho sự an toàn của bao bì thực phẩm.

1. Những thách thức nghiêm trọng trong việc kiểm tra in ấn bao bì thực phẩm

Việc kiểm tra in ấn bao bì thực phẩm gặp phải nhiều thách thức kỹ thuật, chủ yếu bao gồm nền bao bì phức tạp, chất lượng in không nhất quán và sự khác biệt về hình dạng bao bì.

Các họa tiết, kết cấu hoặc nền tối trên bao bì thực phẩm làm giảm độ tương phản giữa mã in và nền, khiến việc nhận diện trở nên khó khăn hơn. Đồng thời, bản thân mã in cũng có thể gặp các vấn đề về chất lượng như đứt đoạn, nhòe mực, lem mực và mật độ mực không đều.

Trên dây chuyền sản xuất, các túi đóng gói có thể bị biến dạng, nhăn hoặc phản chiếu ánh sáng do chuyển động. Những yếu tố này ảnh hưởng đến chất lượng thu nhận hình ảnh, từ đó ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả kiểm tra. Đối mặt với các dây chuyền sản xuất tốc độ cao với hàng trăm túi đóng gói mỗi phút, hệ thống kiểm tra phải hoàn thành việc thu nhận hình ảnh, phân tích và đánh giá trong thời gian rất ngắn, đòi hỏi hiệu suất thời gian thực cực cao.

Các thuật toán lặp tuần tự K3M truyền thống khi trích xuất khung ký tự in dễ bị lệch khỏi tâm đối với các hình dạng khác nhau hoặc ký tự in không đều, ảnh hưởng đến độ chính xác của việc kiểm tra in ấn. Phương pháp kiểm tra thủ công không những kém hiệu quả mà còn dễ bị bỏ sót trong kiểm tra do mệt mỏi, không đáp ứng được yêu cầu chất lượng của sản xuất hiện đại.

2. Nguyên lý kỹ thuật và những đổi mới của hệ thống kiểm tra bằng thị giác

Hệ thống kiểm tra trực quan in ấn bao bì thực phẩm hiện đại tích hợp nhiều công nghệ khác nhau như hình ảnh quang học, xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo, tạo thành một giải pháp kiểm tra hiệu quả và đáng tin cậy.

Thu thập và tiền xử lý hình ảnh

Hệ thống này trước tiên sử dụng camera công nghiệp để thu thập hình ảnh các mã in trên bao bì, sử dụng hệ thống chiếu sáng chuyên dụng để loại bỏ phản xạ và nhiễu bóng. Hệ thống thực hiện các thao tác tiền xử lý như lọc trung vị, ngưỡng hóa và biến đổi affine trên các hình ảnh thu được để cải thiện chất lượng hình ảnh và hiệu chỉnh độ nghiêng có thể xảy ra.

Công nghệ được cấp bằng sáng chế này đánh giá chính xác chất lượng in phun bằng cách tính toán mức độ khớp khung xương và mật độ thông tin khung xương của các pixel, xây dựng trường khoảng cách và trích xuất kết quả khung xương. Phương pháp này xem xét khoảng cách giữa các pixel và sự tương đồng của các vectơ pháp tuyến, cho phép nhận dạng đặc điểm ký tự chính xác hơn.

Học sâu và mạng nơ-ron nhẹ

Trong những năm gần đây, công nghệ học sâu đã được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực kiểm tra in phun. Một thuật toán cải tiến dựa trên YOLOv4, bằng cách thiết kế kích thước kim tự tháp đặc trưng hợp lý hơn và kết hợp thông tin hồi quy góc, cho phép mạng lưới hồi quy các hộp dự đoán chặt chẽ hơn, đạt độ chính xác 99,1%.

Việc ứng dụng bộ mã hóa tự động khử nhiễu đã giải quyết hiệu quả các vấn đề như nền phức tạp và dữ liệu hạn chế trong các kịch bản in phun công nghiệp. Mạng MSDAnet được cải tiến đạt tỷ lệ phát hiện in phun ấn tượng lên đến 99,81%, vượt trội đáng kể so với các phương pháp truyền thống.

Để đáp ứng yêu cầu thời gian thực, các nhà nghiên cứu đã đề xuất mạng lưới nhẹ Ghost-YOLO. Dựa trên YOLOv5, mạng lưới này sử dụng một mô-đun ảo để giảm kích thước của các lớp tích chập, giảm số tham số mô hình xuống 25%. Kết hợp với các phương pháp triệt tiêu lặp lại vị trí, công nghệ này đạt được khả năng phát hiện thời gian thực độ chính xác cao trên các thiết bị nhúng, với tỷ lệ chính xác và tỷ lệ thu hồi lần lượt đạt 100% và 99,99%.

Hệ thống điều khiển vòng kín thông minh

Các hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh tiên tiến không còn bị giới hạn ở các chức năng phát hiện đơn lẻ mà thay vào đó xây dựng một hệ thống điều khiển vòng kín thời gian thực "nhận dạng-phát hiện-phản hồi-thực thi".

Hệ thống này kết hợp một cách hữu cơ máy in phun laser với hệ thống kiểm tra hình ảnh. Khi phát hiện lỗi in, tín hiệu sẽ được gửi ngay lập tức đến PLC, điều khiển thiết bị loại bỏ để loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền sản xuất, từ đó đạt được khả năng kiểm soát chất lượng hoàn toàn tự động.

3. Quy trình triển khai hệ thống kiểm tra bằng thị giác

Việc triển khai một hệ thống kiểm tra hình ảnh hoàn chỉnh cho bao bì thực phẩm bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn đều có những yêu cầu kỹ thuật rõ ràng.

Về mặt triển khai phần cứng, cần lắp đặt phù hợp các camera công nghiệp, nguồn sáng và cảm biến kích hoạt. Các thành phần phát hiện thường được lắp đặt trên bộ phận kéo màng. Bằng cách phát hiện khoảng cách của mỗi lần dịch chuyển của bộ phận kéo màng, quá trình thu nhận hình ảnh được kích hoạt chính xác, đảm bảo mỗi túi đóng gói được chụp ảnh ở đúng vị trí.

Trong giai đoạn phát triển thuật toán phần mềm, cần phải chuẩn bị và chú thích các tập dữ liệu hình ảnh. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng máy ảnh công nghiệp để chụp ảnh các bản in phun, sau đó sử dụng các công cụ chú thích để dán nhãn các mẫu in phun và tăng cường dữ liệu bằng phần mềm nâng cao chất lượng hình ảnh để cải thiện khả năng khái quát hóa của thuật toán.

Trong giai đoạn tích hợp hệ thống, các đơn vị thu thập, xử lý, phán đoán và thực thi hình ảnh được kết hợp một cách hữu cơ. Khi hệ thống phát hiện các ký tự bị thiếu, không chính xác, sai lệch hoặc đặt sai vị trí trong bản in phun trên túi đóng gói, hệ thống sẽ gửi tín hiệu NG đến thiết bị loại bỏ, kích hoạt loại bỏ và cảnh báo.

4. Hiệu quả ứng dụng và xu hướng phát triển trong tương lai

Việc ứng dụng hệ thống kiểm tra trực quan đối với in phun trên bao bì thực phẩm đã cho thấy những kết quả đáng kể, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng, giảm chi phí và tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc.

Lấy một công ty thực phẩm và đồ uống lớn làm ví dụ, sau khi triển khai giải pháp tự động hóa hoàn toàn gồm "máy in phun laser + hệ thống kiểm tra hình ảnh", họ đã đạt được tỷ lệ không phát hiện lỗi 100% trên dây chuyền sản xuất 300 chai mỗi phút, loại bỏ hoàn toàn các khiếu nại của khách hàng do vấn đề dán nhãn.

Hệ thống này cũng mang lại lợi ích kinh tế đáng kể, không chỉ giảm số lượng nhân viên cần thiết cho việc kiểm tra chất lượng mà còn giải phóng nhân viên khỏi công việc kiểm tra lặp đi lặp lại và tẻ nhạt. Đồng thời, việc loại bỏ kịp thời các sản phẩm lỗi đã tránh được sự lãng phí vật liệu đóng gói sau đó, giảm chi phí sản xuất tổng thể.

Từ góc độ phát triển công nghệ, việc phát hiện mực in phun trên bao bì thực phẩm đang hướng tới sự thông minh và hiệu quả hơn. Việc đơn giản hóa các mô hình học sâu sẽ giúp hệ thống phát hiện dễ dàng triển khai trên các thiết bị nhúng, đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng có độ chính xác thời gian thực cao hơn.

Một khung mạng phát hiện và nhận dạng đầu cuối cũng là một hướng phát triển quan trọng. Khung này, bằng cách thiết kế các lớp lấy mẫu đặc trưng phù hợp, thực hiện lấy mẫu đều trên vùng in phun được định vị, cho phép các đặc trưng được trích xuất trong giai đoạn phát hiện đối tượng được sử dụng làm đầu vào cho nhánh nhận dạng ký tự, từ đó cải thiện tốc độ và độ chính xác phát hiện và nhận dạng.

Với sự tiến bộ không ngừng của thuật toán và phần cứng, hệ thống kiểm tra hình ảnh sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc kiểm soát chất lượng bao bì thực phẩm, hỗ trợ kỹ thuật cho các doanh nghiệp hướng tới "nhà máy không người lái" và đạt được sự chuyển đổi và nâng cấp sản xuất thông minh.

Sau khi một công ty thực phẩm áp dụng hệ thống kiểm tra trực quan, tỷ lệ bỏ sót sản phẩm giảm từ 1,5% khi kiểm tra thủ công xuống gần bằng 0, mang lại lợi ích kinh tế trực tiếp vượt quá một triệu nhân dân tệ mỗi năm nhờ giảm thiểu lãng phí và làm lại sản phẩm. Hệ thống này không chỉ đảm bảo chất lượng sản phẩm đầu ra mà còn giúp công ty nâng cao uy tín trên thị trường.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các hệ thống phát hiện lỗi in phun mực trên bao bì thực phẩm trong tương lai sẽ thông minh và thích ứng hơn. Chúng không chỉ có thể xác định lỗi mà còn dự đoán được sự cố thiết bị bằng cách phân tích xu hướng dữ liệu, tạo nên bước nhảy vọt từ "xử lý các vấn đề hiện có" sang "ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn", bổ sung thêm một lớp bảo vệ thông minh cho việc đảm bảo an toàn thực phẩm.