Nghiên cứu công nghệ và ứng dụng kiểm tra trực quan in phun thùng carton trên mái nhà

Trong quy trình sản xuất tốc độ cao của ngành công nghiệp sữa và đồ uống, mỗi mã in phun trên bao bì carton không chỉ là "thẻ nhận dạng" của sản phẩm mà còn là huyết mạch giúp truy xuất nguồn gốc chất lượng.

Trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống hiện đại, thùng carton trên mái, như một hình thức đóng gói phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong việc đóng gói sữa nước, nước ép trái cây và các sản phẩm khác. Mã máy in phun trên các gói này mang thông tin quan trọng như ngày sản xuất, số lô và ngày hết hạn.  Thông tin này không chỉ là cơ sở quan trọng để truy xuất nguồn gốc chất lượng nội bộ và quản lý hậu cần mà còn là mắt xích cần thiết để bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng và đáp ứng các yêu cầu quy định.

Tuy nhiên, trong các quy trình sản xuất liên tục tốc độ cao, in phun dễ gặp phải các vấn đề như in sai, thiếu bản in, nhòe mực và lệch vị trí. Các phương pháp lấy mẫu thủ công truyền thống không còn đáp ứng được nhu cầu kiểm soát chất lượng của sản xuất hiện đại, và hệ thống kiểm tra hình ảnh in phun là công nghệ then chốt được phát triển để giải quyết vấn đề này.

01 Đặc điểm của việc in phun mực lên thùng carton trên mái nhà và những thách thức trong việc phát hiện

Việc phát hiện mã in phun trên bao bì carton đặt trên nóc xe gặp phải những thách thức riêng biệt. Loại bao bì này thường sử dụng các vật liệu giấy tráng phủ đặc biệt với độ phản chiếu bề mặt đáng kể và di chuyển với tốc độ cao trên dây chuyền sản xuất, gây ra nhiều khó khăn cho việc phát hiện mã in phun.

Khác với bao bì cứng, các loại thùng carton dùng một lần có thể bị biến dạng nhẹ hoặc có bề mặt không bằng phẳng, điều này đặt ra yêu cầu cao hơn về độ ổn định và khả năng thích ứng của hệ thống phát hiện. Tốc độ sản xuất trong ngành công nghiệp sữa và đồ uống cực kỳ nhanh, xử lý hàng trăm gói mỗi phút, đòi hỏi hệ thống phát hiện phải hoàn thành việc thu thập, phân tích và đánh giá trong thời gian rất ngắn.

Hệ thống kiểm tra hình ảnh in phun mô phỏng thị giác con người, sử dụng hệ thống quang học, camera công nghiệp và thuật toán xử lý hình ảnh để tự động đánh giá chất lượng in phun. Hệ thống có thể xác định xem mã in phun có hiện diện, đầy đủ, dễ đọc và chính xác hay không, bao gồm cả việc phát hiện ngày sản xuất, ngày hết hạn, mã vạch và mã QR.

Các loại hệ thống phát hiện bao gồm nhiều loại lỗi khác nhau, chẳng hạn như thiếu ký tự, mờ, nghiêng, sai chính tả và sai lệch vị trí. Đối với các thùng carton trên nóc xe, do có thể có nếp nhăn hoặc độ cong trên bề mặt, hệ thống phát hiện cần có khả năng chống nhiễu mạnh hơn và các thuật toán xử lý hình ảnh phức tạp hơn.

02 Nguyên lý kỹ thuật của hệ thống kiểm tra trực quan in phun

Hệ thống kiểm tra trực quan bằng máy in phun về cơ bản là một thiết bị phát hiện tự động tích hợp công nghệ chụp ảnh quang học, xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu. Quy trình hoạt động của nó có thể được chia thành bốn giai đoạn chính: thu thập hình ảnh, xử lý hình ảnh, trích xuất đặc trưng và đánh giá kết quả.

Trong giai đoạn thu nhận hình ảnh, camera công nghiệp, kết hợp với nguồn sáng chuyên dụng, nhanh chóng chụp lại hình ảnh mã in phun trên bề mặt sản phẩm. Do chất liệu đặc biệt của bao bì mái, hệ thống chiếu sáng thường cần được thiết kế cẩn thận để giảm thiểu nhiễu phản xạ và đảm bảo chất lượng hình ảnh ổn định và đáng tin cậy.

Trong giai đoạn xử lý ảnh, hệ thống thực hiện tiền xử lý, định vị ký tự, phân đoạn ký tự và nhận dạng trên các ảnh thu được. Các công nghệ chính bao gồm cân bằng biểu đồ kép để tăng cường độ tương phản ảnh, phân đoạn nhị phân hóa để làm nổi bật vùng in phun và trích xuất thành phần liên thông cực trị để loại bỏ nhiễu.

Trong giai đoạn trích xuất và phán đoán đặc điểm, hệ thống sẽ so sánh kết quả nhận dạng với các mẫu tiêu chuẩn đặt trước. Các phương pháp nâng cao bao gồm mô phỏng và tái tạo lại quá trình in phun, tạo ra mô hình in phun mô phỏng, sau đó thực hiện phân tách khung sọc để đánh giá tính liên tục và tính đồng nhất của quá trình in phun.

Việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học sâu cho phép hệ thống xử lý các nền in phun phức tạp hơn và nhiều loại lỗi khác nhau, từ đó cải thiện đáng kể độ chính xác và khả năng thích ứng của quá trình phát hiện.

03 Cấu trúc hệ thống và các yếu tố kỹ thuật chính

Hệ thống kiểm tra trực quan bằng in phun mực bao bì mái nhà hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần chính, mỗi thành phần có các yêu cầu kỹ thuật và chức năng cụ thể riêng.

Hệ thống hình ảnh quang học bao gồm camera công nghiệp, thấu kính và nguồn sáng. Độ phân giải của camera ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác phát hiện, trong khi thiết kế của nguồn sáng rất quan trọng đối với chất lượng hình ảnh. Đối với việc phát hiện bao bì trên mái nhà, nguồn sáng ở một góc cụ thể thường được sử dụng để giảm phản xạ bề mặt.

Hệ thống xử lý hình ảnh là cốt lõi của quá trình phát hiện, bao gồm bộ xử lý hiệu năng cao và các thuật toán xử lý hình ảnh chuyên dụng. Các hệ thống hiện đại chủ yếu sử dụng bộ xử lý hiệu năng cao như Intel Core i7 để đáp ứng yêu cầu thời gian thực của việc kiểm tra công nghiệp. Tốc độ xử lý cần đạt đến mức phát hiện hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn gói vật liệu trên mái nhà mỗi phút.

Các thuật toán phát hiện chủ yếu bao gồm nhận dạng ký tự (OCR), xác thực ký tự (OCV) và nhận dạng mã vạch. Các thuật toán này cần được tối ưu hóa đặc biệt cho việc in phun ma trận điểm và in phun laser thông thường trên bao bì mái nhà. Một hệ thống phát hiện tốt có thể đạt độ tin cậy 99-99,9%, với tỷ lệ từ chối sai được kiểm soát dưới 0,1%.

Hệ thống điều khiển có nhiệm vụ xuất kết quả phát hiện và kích hoạt các hành động tương ứng. Khi phát hiện bản in phun bị lỗi, hệ thống sẽ gửi tín hiệu đến hệ thống điều khiển dây chuyền sản xuất, kích hoạt cơ chế loại bỏ để loại bỏ sản phẩm bị lỗi ra khỏi dây chuyền sản xuất.

04 Quy trình phát hiện và đánh giá chất lượng

Quy trình kiểm tra trực quan in phun mực trên bao bì mái nhà bắt đầu bằng việc thu thập hình ảnh. Khi bao bì mái nhà đi qua khu vực phát hiện, một cảm biến quang điện sẽ kích hoạt camera công nghiệp để chụp ảnh khu vực in phun mực. Quá trình này đòi hỏi sự kiểm soát thời gian chính xác để đảm bảo việc thu thập hình ảnh diễn ra khi bao bì ở vị trí tối ưu.

Sau khi thu thập hình ảnh, hệ thống thực hiện xử lý sơ bộ để nâng cao chất lượng hình ảnh, bao gồm tăng cường độ tương phản, lọc nhiễu và hiệu chỉnh hình ảnh. Hiệu chỉnh hình học cũng được thực hiện để loại bỏ ảnh hưởng của biến dạng phối cảnh, giải quyết các biến dạng tiềm ẩn trong bao bì mái nhà.

Trong giai đoạn đánh giá chất lượng, hệ thống phân tích hình ảnh qua hai bước: đầu tiên, thực hiện so khớp tổng thể hình ảnh. Nếu mức độ so khớp cao hơn ngưỡng đã đặt trước (ví dụ: 99,9%), hình ảnh được đánh giá trực tiếp là đạt yêu cầu; nếu mức độ so khớp thấp hơn ngưỡng thấp hơn (ví dụ: 40%), hình ảnh được đánh giá là không đạt yêu cầu; đối với các trường hợp trung gian, hệ thống sẽ chuyển sang giai đoạn phân tích ở cấp độ ký tự.

Trong phân tích ở cấp độ ký tự, hệ thống tách các ký tự riêng lẻ từ hình ảnh được in phun và thực hiện đối sánh ký tự quang học với các mẫu ký tự được lưu trữ trước. Bằng cách so sánh từng ký tự riêng lẻ, hệ thống có thể xác định chính xác các ký tự bị thiếu, mờ hoặc không chính xác.

Cuối cùng, hệ thống tạo ra báo cáo đánh giá chất lượng dựa trên kết quả phân tích và ghi lại các thông tin như loại lỗi, thời gian và vị trí. Dữ liệu này cung cấp thông tin có giá trị cho việc quản lý chất lượng sản xuất, giúp theo dõi tình trạng của thiết bị in phun và nhu cầu tối ưu hóa các thông số quy trình.

05 Ưu điểm kỹ thuật và giá trị ứng dụng

Hệ thống kiểm tra hình ảnh bằng công nghệ in phun mang lại nhiều lợi ích trong sản xuất bao bì mái nhà, giúp cải thiện đáng kể chất lượng và hiệu quả sản xuất.

So với kiểm tra thủ công truyền thống, hệ thống kiểm tra trực quan có ưu điểm là tính nhất quán và độ tin cậy cao. Hệ thống này không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố con người như sự mệt mỏi và biến động cảm xúc, đồng thời có thể xác định những khiếm khuyết tinh vi mà mắt người khó phát hiện với độ phân giải và độ ổn định cực cao.

Về hiệu quả phát hiện, tốc độ phát hiện của hệ thống được đồng bộ hóa với dây chuyền sản xuất, đáp ứng nhu cầu phát hiện hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn gói mái mỗi phút, tránh được tình trạng tắc nghẽn sản xuất do tốc độ phát hiện chậm. Khả năng phát hiện tốc độ cao cho phép các nhà sản xuất đạt được tỷ lệ kiểm tra toàn diện 100%, giảm đáng kể nguy cơ sản phẩm lỗi đến tay người tiêu dùng.

Từ góc độ kiểm soát chất lượng, hệ thống có thể phát hiện và loại bỏ các sản phẩm không đạt tiêu chuẩn trong thời gian thực, ngăn ngừa các vấn đề nghiêm trọng như lẫn lộn sản phẩm và sản phẩm lỗi đến tay người tiêu dùng do lỗi in phun, từ đó giảm thiểu rủi ro về chất lượng và chi phí thu hồi sản phẩm cho công ty một cách hiệu quả.

Ngoài ra, dữ liệu phát hiện chi tiết do hệ thống tạo ra cung cấp cơ sở cho việc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Bằng cách phân tích dữ liệu, có thể truy tìm nguyên nhân gốc rễ như hao mòn thiết bị in phun, biến động chất lượng mực in hoặc rung động nhỏ của máy móc dây chuyền sản xuất, từ đó đạt được sự tối ưu hóa liên tục quy trình sản xuất. 06 Triển vọng ứng dụng công nghiệp và xu hướng phát triển

Với sự phát triển mạnh mẽ của Công nghiệp 4.0 và sản xuất thông minh, hệ thống in thùng carton trên mái nhà và hệ thống kiểm tra hình ảnh đang phát triển theo hướng thông minh và tích hợp cao hơn.

Việc ứng dụng công nghệ deep learning và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp hệ thống kiểm tra có khả năng tự học và tối ưu hóa. Hệ thống sẽ có thể tích lũy dữ liệu lịch sử, liên tục tối ưu hóa các thuật toán phát hiện và thích ứng với các loại lỗi in mới và điều kiện nền phức tạp.

Các hệ thống kiểm tra trong tương lai sẽ không còn là các đơn vị phát hiện riêng lẻ mà sẽ đóng vai trò là một nút quan trọng trong Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), tích hợp liền mạch với các hệ thống như MES (Hệ thống quản lý sản xuất) và ERP (Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp). Dữ liệu phát hiện sẽ được tải lên đám mây theo thời gian thực, cho phép quản lý toàn bộ vòng đời và giám sát từ xa dữ liệu chất lượng.

Về mặt tích hợp công nghệ, công nghệ hình ảnh đa phổ và công nghệ thị giác 3D có thể được đưa vào để tăng cường hơn nữa khả năng phát hiện đối với loại bao bì đặc biệt này, cụ thể là bao bì carton dạng mái nhà. Ví dụ, công nghệ thị giác 3D có thể giải quyết tốt hơn sự không đồng đều của bề mặt bao bì, trong khi công nghệ hình ảnh đa phổ có thể xác định đặc điểm của các loại mực và vật liệu khác nhau.

Với sự phát triển của công nghệ, phạm vi ứng dụng của các hệ thống in ấn và kiểm tra hình ảnh sẽ mở rộng từ việc chỉ đơn giản là phát hiện sự hiện diện đến việc đánh giá chất lượng toàn diện, không chỉ xác định xem quá trình in ấn đã hoàn tất hay chưa mà còn đánh giá tác động của chất lượng in ấn đến toàn bộ vòng đời sản phẩm.

Khi công nghệ Công nghiệp 4.0 ngày càng phát triển, hệ thống in ấn và kiểm tra trực quan sẽ không còn đơn thuần là công cụ kiểm soát chất lượng mà là các nút quan trọng trong hệ sinh thái sản xuất thông minh. Họ sẽ tích hợp liền mạch với MES, ERP và các hệ thống khác, xây dựng một hệ thống truy xuất nguồn gốc chất lượng chuỗi hoàn chỉnh từ sản xuất đến hậu cần.

Đối với các nhà sản xuất bao bì carton trên mái nhà, đầu tư vào hệ thống in ấn và kiểm tra hình ảnh tiên tiến không chỉ là biện pháp nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn là lựa chọn chiến lược để xây dựng nhà máy kỹ thuật số và đạt được chuyển đổi thông minh. Các hệ thống kiểm tra hình ảnh trong tương lai sẽ thông minh và thích ứng hơn, có khả năng xử lý môi trường sản xuất phức tạp và luôn thay đổi, tạo ra giá trị bền vững cho doanh nghiệp.