新學期 · 新知識
開學來得太快就像龍卷風,又到了拿起新課本,學習更高階知識的季節(jié)??的鸵暟b行業(yè)智造手冊也迎來了全新升級,全新深度學習技術(shù)經(jīng)過專門設(shè)計,能以高度的準確性和可重復性執(zhí)行元件定位、檢測、分類和字符識別任務,使包裝行業(yè)的廣泛應用實現(xiàn)自動化并擴展規(guī)模。
包裝行業(yè)的朋友們,不如趁著開學季的熱風,跟隨康耐視打開這本全新的包裝行業(yè)智造手冊,迎接嶄新知識的洗禮,學完就會發(fā)現(xiàn),原來包裝檢測如此簡單,那些曾經(jīng)困擾過你的難題都迎刃而解~
Cognex Deep Learning是一款基于圖像的分析軟件,經(jīng)過專門設(shè)計,能夠使包裝行業(yè)的廣泛應用實現(xiàn)自動化和擴展規(guī)模。它將像人類一樣的智能與機器視覺的可靠性相結(jié)合,在判斷的基礎(chǔ)上,以高度的準確性和可重復性執(zhí)行元件定位、檢測、分類和字符識別任務。從而幫助生產(chǎn)商分銷商實現(xiàn)流程數(shù)字化,以提高生產(chǎn)率、減少浪費、改進產(chǎn)品質(zhì)量、提升制造靈活性并降低運營成本,并輕松適應不斷變化的應用需求。
下面就從保護包裝(包裝密封檢測)、檢測錯誤或缺失產(chǎn)品(包裝裝配和配套檢測)、確保標簽和代碼質(zhì)量(標簽印刷質(zhì)量檢測)三個方面,詳細介紹三個常見的包裝檢測挑戰(zhàn)以及對應的康耐視解決方案:
1· 包裝密封檢測
挑戰(zhàn)
密封完整性對于確保包裝無菌和無污染物至關(guān)重要。因污染、變質(zhì)或異物引起的產(chǎn)品召回或退貨的成本可能會很高昂。由于缺陷外觀的變化以及密封產(chǎn)品時可能發(fā)生的大量潛在的故障模式,使用傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)進行密封檢測非常具有挑戰(zhàn)性。粒徑變化、對比度變化和外觀各異的隨機缺陷會導致合格產(chǎn)品出現(xiàn)較高的剔除率或者將潛在危險產(chǎn)品運送給客戶?;谝?guī)則的視覺系統(tǒng)難以適應變化,無法對包裝密封未通過檢測的具體原因進行分類或量化。
解決方案
康耐視基于深度學習的技術(shù)能夠可靠地識別異物、密封空洞、污染以及許多其他可能影響產(chǎn)品密封的問題。通過100%的視覺檢測,制造商可以消除操 作誤差并優(yōu)化效率。深度學習技術(shù)則可以通過實時突出顯示上述問題,使操作員或機器能夠清楚地指出問題并隨后對問題進行分類,從而進一步提升視覺檢測的效果。
優(yōu)點
● 確保包裝無菌和無污染物
● 避免產(chǎn)品召回和退貨
● 通過自動化檢測優(yōu)化效率
● 標記、分類和了解故障模式
2· 包裝裝配和配套檢測
挑戰(zhàn)
對于某些包裝應用,制造商必須依靠視覺檢測來確保最終裝配的質(zhì)量。產(chǎn)品的外觀變化可能會給自動化檢測系統(tǒng)帶來復雜性。檢測系統(tǒng)必須成功驗證正確的產(chǎn)品、設(shè)備或食物份量是否位于包裝中的正確位置。對于許多包裝類消費品和醫(yī)療設(shè)備配套應用來說,情況就是如此,其中,檢測系統(tǒng)必須能夠識別、計數(shù)和分類預裝配的不同產(chǎn)品,這些產(chǎn)品可能具有不同的包裝方向、反光面和復雜的幾何形狀。
解決方案
康耐視基于深度學習的系統(tǒng)和軟件可通過單個圖像自動執(zhí)行多個特征的定位、識別和分類任務。它將根據(jù)尺寸、形狀和表面特征歸納總結(jié)不同產(chǎn)品的區(qū)別性特征。用戶可以訓練元件定位和裝配驗證工具,用于定位需要查找的每種 類型的產(chǎn)品。訓練完成后,用戶可以將圖像分割為不同的區(qū)域,在這些區(qū)域中,定位工具將檢查產(chǎn)品是否存在并驗證產(chǎn)品類型是否正確。此外,用戶還可以針對單條生產(chǎn)線的包裝可能有所變化的情形創(chuàng)建多種配置。通過這種方 式,用戶可以僅使用一種工具就能夠自動進行包裝驗證。
優(yōu)點
● 確保正確的產(chǎn)品位于正確的位置
● 消除返工需要
● 保護品牌聲譽
3· 標簽印刷質(zhì)量檢測
挑戰(zhàn)
標簽包含特定的產(chǎn)品數(shù)據(jù),如原產(chǎn)地、日期、有效期、數(shù)量或類別。在許多 工廠中,機器視覺用于控制標簽的對位和放置以及檢測。油墨污跡和對比度低的印刷通常會影響噴墨標簽的印刷和張貼,進而損害許多代碼的可讀性。
在標簽張貼過程中,由于物品在輸送帶上的放置方向和物品的曲面問題,許多缺陷很難被發(fā)現(xiàn)。如果包裝是透明類型,即使是人眼也很難區(qū)分包裝印刷 與包裝內(nèi)容物。印刷錯誤和不佳的標簽質(zhì)量需要人工干預,這會減慢生產(chǎn)速度,并給供應商和合作伙伴帶來挑戰(zhàn)。
解決方案
康耐視基于深度學習的技術(shù)可在包裝印刷檢測過程中快速、輕松地識別異常。該技術(shù)可基于一系列潛在內(nèi)容物背景上的一組合格包裝印刷圖像進行訓練。然后,缺陷檢測工具可立即檢測出不同的打印錯誤,包括在的包裝內(nèi)容物復雜且不斷變化的情況下。如果包裝設(shè)計發(fā)生變化,缺陷檢測工具可基于一組新包裝圖像重新進行訓練,并可快速完成部署,不會引起較長的停機時間。
優(yōu)點
● 檢測標簽缺陷或錯誤
● 確保符合質(zhì)量標準要求
● 保證客戶滿意度