3 минуты, чтобы начать комплексный процесс обнаружения бутылочных крышек

Согласно статистике, с 2001 года темпы роста производства напитков в целом оставались на уровне 10–20%. Устойчивый спрос на рынке напитков принес значительную выгоду индустрии крышек для бутылок. Согласно отчету Market Research Future, ожидается, что к 2030 году, с 2022 по 2030 год, мировой рынок ограничений и закрытий достигнет примерно 91,7189 миллиарда долларов.

Для многих компаний, производящих крышки для бутылок, сталкивающихся с таким обширным рынком, производственные линии постепенно развиваются в сторону цифровизации и информатизации. Среди этих разработок интеллектуальное производственное и технологическое оборудование обеспечивает решающую техническую поддержку для создания «неразрушающих» и «точных» бутылочных крышек.

Проверка качества в отрасли производства бутылочных крышек нуждается в расширении возможностей искусственного интеллекта
С постепенным развитием интеллектуальных производственных линий в компаниях по производству бутылочных крышек спрос на технологии машинного зрения становится все более распространенным.

В процессе производства крышек для бутылок неизбежны такие дефекты, как черные пятна, зазоры, заусенцы, деформация. Использование ручного контроля или традиционного визуального контроля затрудняет удовлетворение постоянно растущих требований бизнеса к качеству. Небольшие царапины или крошечные зазоры на колпачках зачастую трудно обнаружить. Ручной процесс проверки требует много времени и средств, но зачастую не соответствует стандартам обнаружения. Это напрямую приводит к нестабильному качеству продукции при доставке, что приводит к низкой эффективности. Таким образом, Проверка качества на базе искусственного интеллекта стала неизбежной тенденцией для предприятий по сокращению затрат и повышению производительности.

Расширение возможностей искусственного интеллекта повышает эффективность проверки крышек бутылок
Хотя крышки для бутылок небольшие, они играют решающую роль в упаковке продуктов питания и напитков. Они не только облегчают переноску продуктов и предотвращают прямое воздействие внешнего воздуха, но также действуют как «хранители вкуса» в сфере газированных напитков, гарантируя, что углекислый газ не выйдет наружу. Следовательно, выявление дефектов на крышках особенно важно, поскольку качество проверки напрямую влияет на качество последующих процессов розлива напитков.

Крышки для бутылок, изготовленные на машинах для литья под давлением, неизбежно имеют дефекты, такие как черные пятна, цветовые различия, загрязнения, резьба, уплотнительные кольца, сломанные кольца, зазоры, заусенцы, заусенцы, деформация, размеры, прокладки, внутренние уплотнения, номера форм и т. д. Серьезность Число этих дефектов может быть разным и появляться на разных частях колпачка, например, по бокам, сверху или вогнутых участках. Поэтому, опираясь на ручное зрение сама по себе проверка может легко привести к пропущенному или неправильному обнаружению.

В компании KeyeTech работают Проверка зрения изображения AI с учетом характеристик продукта и требований клиентов к обнаружению, создавая индивидуальные планы проверок. Перед тестированием образцы крышек от бутылок собираются, маркируются и используются для оптимизации моделей обучения. На основе реальных потребностей клиентов устанавливаются модели развертывания алгоритмов. В процессе проверки равномерное освещение и промышленные камеры фиксируют и идентифицируют внешний вид, а система программного обеспечения классифицирует и принимает решения.

Когда крышка бутылки попадает в зону проверки через устройство подачи крышки, источник света и камера срабатывают для его захвата и идентификации. Программная система будет классифицировать и принимать решение о пределе на основе обученной модели. Если обнаружен несоответствующий продукт, он отобразит «NG» (нехорошо) и выдаст команду на удаление; если это соответствующий продукт, он отобразит «ОК» и засчитает его для сортировки по коробкам.

Качество определяет развитие компании, а хорошее качество продукции повышает эффективность компании. KeyeTech стремится внедрять искусственный интеллект для обеспечения качества предприятий, становясь стражем качества в специализированных отраслях.