Công nghệ kiểm tra trực quan bằng ống hút Tetra Pak: Người bảo vệ thông minh cho an toàn và chất lượng thực phẩm.

Trong thế giới ngày nay, nơi an toàn thực phẩm là mối quan tâm hàng đầu, ngay cả một chiếc ống hút nhỏ cũng cần công nghệ tiên tiến như vậy để đảm bảo an toàn và chất lượng.

Là một thành phần thiết yếu của bao bì đồ uống, chất lượng ống hút Tetra Pak ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người tiêu dùng và an toàn thực phẩm. Các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống không hiệu quả và dễ xảy ra sai sót, khiến chúng không phù hợp với các dây chuyền sản xuất tốc độ cao hiện đại.

Với sự tiến bộ của công nghệ thị giác máy tính, công nghệ kiểm tra ống hút tự động dựa trên thị giác đã trở thành giải pháp chủ đạo trong ngành. Công nghệ này mô phỏng thị giác con người để đạt được khả năng phát hiện lỗi ống hút nhanh chóng, chính xác và tự động, mang lại bước đột phá mang tính cách mạng cho công tác kiểm soát chất lượng trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống.

1. Tầm quan trọng và những thách thức của việc kiểm tra rơm rạ

Trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống, ống hút, với vai trò là bộ phận tiếp xúc trực tiếp với miệng, đóng vai trò cực kỳ quan trọng về chất lượng và an toàn. Các khuyết tật thường gặp ở ống hút Tetra Pak bao gồm vật lạ bên trong, vết bẩn trên bề mặt, sai lệch chiều dài và biến dạng hình dạng. Những khuyết tật này không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng mà còn có thể gây ra rủi ro về an toàn thực phẩm.

Lấy ống hút nhựa làm ví dụ, quy trình sản xuất của chúng bao gồm nhiều bước, bao gồm trộn nguyên liệu thô, ép đùn, làm nguội và tạo hình. Toàn bộ quy trình rất phức tạp, và ngay cả những biến đổi nhỏ cũng có thể dẫn đến sản phẩm lỗi. Các nhà sản xuất thường tăng cường lao động thủ công để kiểm soát chất lượng sản phẩm, nhưng việc kiểm tra thủ công không hiệu quả, tốn kém và bị hạn chế bởi nguồn nhân lực, khiến nó rất thiếu ổn định.

Những thách thức kỹ thuật chính trong việc kiểm tra ống hút bao gồm: khó khăn trong việc xác định các khuyết tật nhỏ, sự nhiễu từ các bề mặt phản chiếu, nhu cầu phát hiện theo thời gian thực ở tốc độ sản xuất cao và các tình huống phức tạp với nhiều loại khuyết tật. Đặc biệt, các vật liệu trong suốt hoặc bán trong suốt thường được sử dụng cho ống hút Tetra Pak, với đặc tính phản chiếu và nền phức tạp của chúng, càng làm tăng thêm khó khăn trong việc phát hiện.

Với việc siết chặt các quy định về môi trường quốc gia, thị phần của ống hút nhựa đã giảm, và các loại ống hút mới làm từ giấy, vật liệu phân hủy sinh học, v.v., ngày càng trở nên phổ biến. Những vật liệu này dễ bị lỗi như gờ và biến dạng trong quá trình sản xuất, đặt ra yêu cầu cao hơn đối với công nghệ kiểm tra.

2. Nguyên tắc và các thành phần hệ thống của công nghệ kiểm tra trực quan

Nguyên tắc hoạt động cơ bản của hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy là sử dụng camera độ phân giải cao để chụp ảnh sản phẩm, sau đó phân tích hình ảnh bằng phần mềm xử lý ảnh chuyên nghiệp và cuối cùng đưa ra đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn đã được thiết lập trước. Một hệ thống kiểm tra trực quan ống hút hoàn chỉnh thường bao gồm một mô-đun thu thập hình ảnh, một đơn vị tiền xử lý và tăng cường đặc điểm, một đơn vị phân đoạn và phân loại khuyết tật, và một đơn vị xuất dữ liệu thời gian thực.

Mô-đun thu thập hình ảnh là nền tảng của hệ thống và thường bao gồm một camera công nghiệp, một nguồn sáng và một card thu thập hình ảnh. Do yêu cầu đặc thù của việc kiểm tra ống hút, hệ thống thường sử dụng chế độ làm việc cộng tác đa camera. Ví dụ, một thiết bị kiểm tra hình ảnh bề ngoài đường ống sử dụng một camera thứ nhất và một camera thứ hai được đặt đối diện nhau ở hai bên của thiết bị vận chuyển đường ống, và một cảm biến sợi quang được đặt ngay phía trên, để thực hiện kiểm tra đa góc toàn diện các ống hút.

Bộ phận tiền xử lý và tăng cường đặc trưng chịu trách nhiệm tối ưu hóa hình ảnh thô. Bước này bao gồm trích xuất đường tâm của ống hút, thực hiện căn chỉnh tư thế dựa trên đường tâm và chuẩn hóa các hiện tượng nhiễu sáng để tạo ra hình ảnh chuẩn hóa. Bằng cách tính toán thành phần dư đối xứng của hình ảnh chuẩn hóa và thành phần khác biệt mẫu dựa trên mẫu ống hút chuẩn được thiết lập sẵn, một bản đồ nhiệt dư được tăng cường khuyết tật được tạo ra, cải thiện đáng kể khả năng nhận diện khuyết tật.

Bộ phận phân đoạn và phân loại khuyết tật là cốt lõi của hệ thống, sử dụng các thuật toán xử lý ảnh tiên tiến và kỹ thuật học máy. Bộ phận này sử dụng ảnh chuẩn hóa và bản đồ nhiệt dư được tăng cường khuyết tật làm đầu vào đa kênh, sử dụng mạng nơ-ron phân đoạn chứa cơ chế chú ý tọa độ để tạo mặt nạ khuyết tật ảnh, và thực hiện trích xuất đặc trưng và phân loại trên vùng được che phủ để cuối cùng xác định loại khuyết tật.

Bộ phận xử lý tín hiệu thời gian thực chịu trách nhiệm chuyển đổi kết quả phát hiện thành các lệnh thực thi, điều khiển thiết bị phân loại để loại bỏ sản phẩm lỗi và ghi lại dữ liệu phát hiện để truy xuất nguồn gốc chất lượng. Bộ phận này yêu cầu khả năng phản hồi tốc độ cao để thích ứng với tốc độ của các dây chuyền sản xuất tốc độ cao.

3. Thuật toán phát hiện và những đổi mới công nghệ

Cốt lõi của các thuật toán kiểm tra hình ảnh ống hút nằm ở việc xác định và phân loại chính xác các loại khuyết tật khác nhau. Các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều thuật toán chuyên biệt cho các nhu cầu phát hiện khác nhau. Ví dụ, trong kịch bản ứng dụng đơn giản nhưng quan trọng là phát hiện sự có mặt hoặc vắng mặt của ống hút trong bao bì Tetra Pak, cốt lõi của thuật toán là sử dụng thuật toán khớp mẫu để xác định vị trí ống hút xuất hiện trong hình ảnh đang được kiểm tra. Hình ảnh của khu vực này sau đó được nhị phân hóa, và một loạt các thuật toán xử lý vùng được sử dụng để trích xuất vùng ống hút. Đối với việc phát hiện khuyết tật phức tạp hơn, chẳng hạn như xác định vật thể lạ bên trong ống hút, thuật toán thường bao gồm các bước sau: thu được hình ảnh phát hiện hồng ngoại của ống hút tại một điểm chụp được thiết lập trước; thu được độ màu pixel phát hiện của mỗi pixel trong hình ảnh phát hiện hồng ngoại; xác định các pixel có độ màu pixel phát hiện nằm trong phạm vi độ màu yêu cầu được thiết lập trước là các pixel bình thường; nhóm các pixel bất thường liền kề vào cùng một tập hợp pixel được thiết lập trước, ban đầu trống; đếm các pixel bất thường trong mỗi tập hợp pixel để xác định số lượng pixel trong tập hợp; và xác định các tập hợp pixel có số lượng pixel lớn hơn số lượng pixel cơ sở được thiết lập trước là các tập hợp đặc trưng vật thể lạ.

Ứng dụng công nghệ học sâu trong phát hiện khuyết tật rơm rạ thể hiện xu hướng công nghệ mới nhất. Các phương pháp thị giác máy hiện đại ngày càng áp dụng các mô hình học sâu, chẳng hạn như U-Net hoặc Mask R-CNN, có khả năng học các mẫu không gian phức tạp và thông tin ngữ cảnh từ lượng lớn dữ liệu, chứng minh tiềm năng đạt được phân đoạn ranh giới khuyết tật với độ chính xác cao ngay cả khi có sự phản xạ do vật liệu hoặc các vật thể trong suốt.

Các thuật toán thích ứng ánh sáng là một lĩnh vực đổi mới quan trọng khác. Một số hệ thống có thể phân tích giá trị độ sáng môi trường bên ngoài tại điểm chụp trước khi thu thập hình ảnh. Khi giá trị độ sáng môi trường bên ngoài không nằm trong phạm vi độ sáng yêu cầu đã được thiết lập trước, hệ thống sẽ tự động xác định xem có cần chiếu sáng bổ sung hoặc điều chỉnh các thông số chụp để đảm bảo thu được hình ảnh chất lượng cao hay không. Khả năng thích ứng này cải thiện đáng kể tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống phát hiện trong các môi trường sản xuất khác nhau.

4. Các ứng dụng công nghiệp và các trường hợp thực tiễn

Công nghệ kiểm tra bằng hình ảnh đã đạt được những kết quả đáng kể trong việc kiểm tra ống hút Tetra Pak. Lấy ví dụ việc kiểm tra ống hút trên một nhãn hiệu hộp sữa nhất định, việc triển khai hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh đã cho phép tự động phát hiện sự có mặt hoặc không có mặt của ống hút trên hộp sữa. Hệ thống này sử dụng cảm biến hình ảnh model LVM-2630, có thể xác định chính xác sự hiện diện của ống hút, với tỷ lệ lỗi phát hiện là 0,00%, và tốc độ phát hiện vượt xa so với kiểm tra thủ công.

Trong môi trường sản xuất thực tế, hệ thống kiểm tra trực quan thường được tích hợp chặt chẽ với dây chuyền sản xuất. Một cách triển khai điển hình bao gồm việc lắp đặt thiết bị kiểm tra trực quan hình dạng ống trên dây chuyền sản xuất, bao gồm thiết bị vận chuyển ống để liên tục vận chuyển các ống cần kiểm tra và hệ thống kiểm tra trực quan để so sánh và phân tích thông tin hình ảnh. Một bộ phận mã hóa, một bộ phận thu nhận hình ảnh và một bộ phận phân loại được bố trí tuần tự dọc theo hướng vận chuyển của ống để đạt được khả năng phát hiện liên tục không gián đoạn. Bộ phận mã hóa chịu trách nhiệm giám sát trạng thái dây chuyền sản xuất và theo dõi chính xác vị trí của từng ống; bộ phận thu nhận hình ảnh kích hoạt camera chụp ảnh khi cảm biến sợi quang phát hiện ống ở đúng vị trí; hình ảnh thu được được truyền đến hệ thống kiểm tra trực quan để phân tích và xử lý; cuối cùng, bộ phận phân loại loại bỏ các sản phẩm lỗi dựa trên kết quả kiểm tra. Giải pháp tích hợp này đạt được khả năng cấp liệu, kiểm tra và phân loại tự động liên tục mà không cần thời gian ngừng hoạt động, loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công và cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất.

Dữ liệu ứng dụng thực tế cho thấy hệ thống kiểm tra hình ảnh tiên tiến có thể đạt tốc độ phát hiện 1200 sản phẩm/phút và tỷ lệ chính xác lên đến 99,8%, vượt xa giới hạn của kiểm tra thủ công. Điều này không chỉ giúp các công ty giảm chi phí nhân công mà còn chuẩn hóa các tiêu chuẩn kiểm tra, kiểm soát hiệu quả chất lượng sản phẩm xuất xưởng.

5. Ưu điểm kỹ thuật và xu hướng phát triển trong tương lai

So với phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống, công nghệ kiểm tra bằng hình ảnh có những ưu điểm vượt trội. Về hiệu quả kiểm tra, hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động 24/24 giờ không ngừng nghỉ, với tốc độ phát hiện nhanh hơn hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm lần so với kiểm tra thủ công. Về độ chính xác kiểm tra, hệ thống có thể xác định những khuyết tật nhỏ mà mắt người khó phát hiện, giúp nâng cao độ chính xác kiểm tra.

Công nghệ kiểm tra trực quan cũng có thể loại bỏ các yếu tố chủ quan, tiêu chuẩn hóa các tiêu chuẩn kiểm tra và tránh sự khác biệt trong phán đoán do các yếu tố như sự mệt mỏi của con người và biến động cảm xúc gây ra. Dữ liệu kiểm tra do hệ thống tạo ra có thể được sử dụng để phân tích chất lượng và tối ưu hóa quy trình sản xuất, cung cấp dữ liệu hỗ trợ cho việc ra quyết định của công ty, một chức năng khó đạt được khi kiểm tra thủ công.

Trong tương lai, công nghệ kiểm tra trực quan bằng ống hút sẽ phát triển theo hướng thông minh hơn, hiệu quả hơn và tích hợp hơn. Một mặt, với sự tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các thuật toán học sâu sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc phát hiện khuyết tật, nâng cao khả năng nhận diện các khuyết tật phức tạp và khả năng thích ứng của hệ thống.

Mặt khác, việc ứng dụng công nghệ thị giác 3D sẽ nâng cao hơn nữa khả năng phát hiện. Ví dụ, cảm biến thông minh 3D của Yishi Technology có thể thu thập thông tin ba chiều của vật thể, từ đó đạt được phép đo chính xác các đặc điểm ba chiều của ống hút, chẳng hạn như hình dạng và kích thước, mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng của hệ thống phát hiện.

Việc tích hợp nhiều công nghệ cũng là một xu hướng quan trọng trong sự phát triển tương lai. Kết hợp kiểm tra trực quan với các công nghệ như phân tích quang phổ và hình ảnh hồng ngoại có thể đồng thời hoàn thành việc kiểm tra ngoại quan và phân tích vật liệu, nâng cao toàn diện khả năng kiểm soát chất lượng sản phẩm. Đồng thời, với hiệu năng phần cứng được cải thiện và thuật toán được tối ưu hóa, chi phí của hệ thống kiểm tra trực quan sẽ giảm dần, cho phép các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng được hưởng lợi từ công nghệ tiên tiến này.

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, các hệ thống kiểm tra trực quan ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Từ việc phát hiện sự hiện diện/vắng mặt đơn giản ban đầu đến việc nhận diện các khuyết tật siêu nhỏ và đo lường kích thước 3D hiện nay, độ chính xác và phạm vi của việc kiểm tra trực quan rơm rạ đang không ngừng được mở rộng.

Trong tương lai, với sự tích hợp sâu rộng của trí tuệ nhân tạo và công nghệ thị giác 3D, chúng ta có lý do để tin rằng công nghệ kiểm tra hình ảnh không chỉ đảm bảo chất lượng ống hút Tetra Pak mà còn cung cấp hỗ trợ công nghệ quan trọng cho việc nâng cấp thông minh toàn bộ ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống.

Chiếc ống hút nhỏ bé đó là hiện thân của những cải tiến mới nhất trong công nghệ thị giác máy và là một phần không thể thiếu trong quy trình sản xuất an toàn thực phẩm.