ทำไมขวดใสถึงเป็นฝันร้ายของผู้ตรวจสอบ - การตรวจสอบด้วยภาพ

การแนะนำ

บรรจุภัณฑ์โปร่งใสตั้งแต่แก้วใสราวกับคริสตัลไปจนถึงพลาสติก PET บริสุทธิ์ ถือเป็นจุดเด่นของผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียม บรรจุภัณฑ์นี้สื่อถึงคุณภาพ ความบริสุทธิ์ และความมั่นใจ ทำให้ผู้บริโภคมองเห็นผลิตภัณฑ์ภายในได้ แต่สำหรับผู้ผลิตในอุตสาหกรรมเครื่องดื่ม อาหาร ยา และเครื่องสำอาง บรรจุภัณฑ์โปร่งใสนี้เป็นความท้าทายด้านการควบคุมคุณภาพที่ยิ่งใหญ่ ความชัดเจนที่ดึงดูดใจลูกค้าทำให้มองเห็นข้อบกพร่องได้ยาก ข้อบกพร่อง เช่น รอยแตกร้าวเล็กๆ รอยขีดข่วนเล็กๆ ฟองอากาศภายใน อนุภาคแปลกปลอม และความไม่สมบูรณ์แบบเล็กน้อยในการขึ้นรูปอาจส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์และความสมบูรณ์ของแบรนด์ การตรวจสอบรายการเหล่านี้ด้วยตนเองนั้นช้า มีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และไม่เหมาะสำหรับความเร็วในการผลิตสมัยใหม่ โซลูชันอยู่ในเทคโนโลยีอัตโนมัติรุ่นใหม่: ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องตรวจจับ.

บทความนี้จะอธิบายภาพรวมในระดับผิวเผินเพื่อให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งและปฏิบัติได้จริงถึงวิธีแก้ปัญหาการตรวจสอบขวดใส เราจะวิเคราะห์ความท้าทายที่เกิดจากวัสดุเหล่านี้และสำรวจโซลูชันล้ำสมัยที่วัสดุสมัยใหม่นำมาใช้ การตรวจสอบสายตา ระบบนี้เสนอให้ เป้าหมายของเราคือการให้ความรู้แก่ผู้จัดการฝ่ายการผลิตและคุณภาพเพื่อให้สามารถรับมือกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าขวดทุกขวดที่ออกจากสายการผลิตจะไร้ที่ติ

ทำไมขวดใสถึงเป็นฝันร้ายของผู้ตรวจสอบ

ความยากในการตรวจสอบวัสดุโปร่งใสไม่ได้เกิดขึ้นเพียงเพราะการ "มองทะลุ" เท่านั้น แต่เกิดจากหลักฟิสิกส์ของแสง เมื่อแสงกระทบกับพื้นผิวโปร่งใส เช่น แก้วหรือ PET แสงจะไม่สะท้อนกลับเท่านั้น แต่จะผ่านเข้าไป โค้งงอและกระจายตัวในลักษณะที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้เกิดความท้าทายเฉพาะตัวหลายประการสำหรับระบบอัตโนมัติ:

• การสะท้อนและ แสงจ้า: พื้นผิวโค้งมนเรียบของขวดทำหน้าที่เหมือนเลนส์และกระจกเงา ทำให้เกิดการสะท้อนแสงแบบกระจาย (แสงจ้า) ที่รุนแรง ซึ่งอาจทำให้กล้องมาตรฐานเกิดอาการตาพร่าได้ จุดสว่างเหล่านี้อาจบดบังจุดบกพร่องที่ระบบพยายามค้นหาได้อย่างง่ายดาย
• การหักเหและการบิดเบือน: เมื่อแสงผ่านจากอากาศเข้าไปในวัสดุของขวดแล้วจึงเข้าไปในผลิตภัณฑ์ของเหลว แสงจะโค้งงอตามกฎของสเนลล์ การหักเหนี้ทำให้ผนังด้านหลังของขวดและสิ่งปนเปื้อนภายในบิดเบี้ยว ฟองอากาศขนาดเล็กที่ไม่เป็นอันตรายในของเหลวอาจขยายใหญ่ขึ้นได้ ในขณะที่เศษแก้วที่เป็นอันตรายอาจถูกทำให้เล็กลงหรือซ่อนอยู่หลังขอบเขตการหักเหของแสง
• คอนทราสต์ต่ำ: ข้อบกพร่องที่สำคัญหลายประการนั้นโปร่งใสในตัวมันเอง รอยแตกร้าวที่เกิดจากความเครียด รอยขีดข่วนเล็กๆ หรือฟองอากาศภายในกระจก (หรือ "ตุ่มพอง") มีคุณสมบัติทางแสงที่คล้ายคลึงกันมากกับวัสดุต้นทาง ส่งผลให้คอนทราสต์ต่ำมาก ทำให้ข้อบกพร่องแทบจะมองไม่เห็นด้วยการตั้งค่าการถ่ายภาพแบบธรรมดา เหมือนกับการพยายามมองหาหมีขั้วโลกในพายุหิมะ

ปัญหาเหล่านี้เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมการผลิตความเร็วสูง ขวดกำลังเคลื่อนที่ ของเหลวภายในอาจกำลังสาด และการตรวจสอบจะต้องเกิดขึ้นภายในเสี้ยววินาที

เครื่องตรวจสอบขวดใส GV-1900

ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรแบบอิงกฎเกณฑ์แบบดั้งเดิม ซึ่งต้องอาศัยโปรแกรมเมอร์ในการตั้งค่าเกณฑ์ความสว่าง ความคมชัด และรูปร่างของพิกเซลด้วยตนเองนั้นไม่เพียงพอ ระบบเหล่านี้สับสนได้ง่ายเมื่อเกิดการสะท้อน และมักสร้างผลบวกปลอมในอัตราสูง (ปฏิเสธขวดที่ดี) หรือที่อันตรายกว่านั้นคือ ผลลบปลอม (ผ่านขวดที่มีตำหนิ)

การแยกส่วนระบบการมองเห็นการตรวจสอบขวดแบบสมัยใหม่

เพื่อเอาชนะอุปสรรคทางกายภาพเหล่านี้ จำเป็นต้องมีการก้าวหน้า ระบบการมองเห็นการตรวจสอบขวด ต้องเป็นมากกว่าแค่กล้องและคอมพิวเตอร์ ต้องเป็นโซลูชันแบบบูรณาการที่ระบบออปติกอัจฉริยะ การถ่ายภาพที่มีประสิทธิภาพ และซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนทำงานประสานกันอย่างลงตัว มาวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้กัน

เลนส์และแสงสว่างขั้นสูง: กุญแจสำคัญสู่การมองเห็น

หากกล้องมาตรฐานไม่สามารถมองเห็นข้อบกพร่องได้ ขั้นตอนแรกคือการเปลี่ยนวิธีการส่องสว่างของข้อบกพร่องนั้น เครื่องตรวจสอบสมัยใหม่ไม่พึ่งพาแหล่งกำเนิดแสงเพียงแหล่งเดียวที่เรียบง่าย แต่ใช้กลยุทธ์การส่องสว่างแบบหลายมุมและหลายสเปกตรัมที่ได้รับการจดสิทธิบัตรแทน

• การส่องสว่างแบบ Dark-Field เทียบกับแบบ Bright-Field: ลองนึกภาพกระจกใสที่มีพื้นหลังสีขาว (สนามแสงจ้า) คุณจะเห็นสิ่งปนเปื้อนภายในกระจก แต่คุณจะมองเห็นรอยขีดข่วนบนพื้นผิวได้ยาก ลองนึกภาพกระจกเดียวกันนั้นที่มีพื้นหลังสีดำซึ่งได้รับแสงจากด้านข้างเท่านั้น (สนามแสงมืด) กระจกนั้นจะหายไปเอง แต่รอยขีดข่วน รอยแตก หรือการแกะสลักบนพื้นผิวจะสะท้อนแสงออกมาและเปล่งประกายอย่างสดใส เทคโนโลยีล้ำสมัย อุปกรณ์ตรวจสอบวิสัยทัศน์ ใช้เทคนิคเหล่านี้ร่วมกันหลายเทคนิคพร้อมกัน กล้องหลายตัวซึ่งแต่ละตัวจับคู่กับแหล่งกำเนิดแสงเฉพาะที่มุมเฉพาะ จะสร้างมุมมองแบบผสมผสานที่เผยให้เห็นข้อบกพร่องประเภทต่างๆ
• แสงที่มีโครงสร้างและโพลาไรซ์: ระบบใช้แสงพิเศษเพื่อต่อสู้กับแสงสะท้อนและมองเห็นความแตกต่างของพื้นผิวที่ละเอียดอ่อน ฟิลเตอร์โพลาไรซ์ทำงานเหมือนแว่นกันแดดระดับไฮเอนด์ โดยตัดแสงสะท้อนเพื่อให้มองเห็นพื้นผิวที่แท้จริง แสงที่มีโครงสร้างจะฉายรูปแบบเฉพาะ (เช่น ตารางหรือเส้น) ลงบนขวด การบิดเบือนใดๆ ในรูปแบบที่สะท้อนจะเผยให้เห็นความไม่เรียบของพื้นผิวในทันที ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการตรวจสอบบริเวณเกลียวที่ซับซ้อนของปากขวด (หรือ "ผิวเคลือบ") ว่ามีรอยบิ่นเล็กๆ น้อยๆ ที่อาจส่งผลต่อซีลหรือไม่

สมองของการปฏิบัติการ: AI และการเรียนรู้เชิงลึก

นี่คือก้าวกระโดดครั้งยิ่งใหญ่ของเทคโนโลยีการตรวจสอบอัตโนมัติ ในขณะที่ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรแบบเดิมปฏิบัติตามกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าอย่างเคร่งครัด ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเรียนรู้จากตัวอย่าง เช่นเดียวกับมนุษย์ แนวทางนี้ซึ่งเรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งที่เป็นไปได้ไปอย่างสิ้นเชิง

การศึกษาวิจัยในปี 2019 ที่ตีพิมพ์ใน วารสารระบบการผลิต เน้นย้ำถึงความเหนือกว่าของ Convolutional Neural Networks (CNNs) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกประเภทหนึ่ง ในการตรวจจับข้อบกพร่องในสถานการณ์การผลิตที่ซับซ้อน นักวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าโมเดล AI เหล่านี้สามารถระบุ "ข้อบกพร่องที่ละเอียดอ่อนและหลากหลายซึ่งยากต่อการระบุด้วยอัลกอริทึมตามกฎ"

ในทางปฏิบัติมันทำงานดังนี้:

1. การฝึกอบรม: วิศวกรป้อนข้อมูลให้กับโมเดล AI (โดยมักจะทำงานบนแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบเอจที่ทรงพลัง เช่น NVIDIA Jetson AGX) รูปภาพขวดนับพันรูป รูปภาพเหล่านี้มีข้อบกพร่องทุกประเภทที่เป็นไปได้ เช่น รอยแตก รอยเปื้อน สิ่งปนเปื้อน รอยขีดข่วน ฟองอากาศ รวมถึงรูปภาพขวดที่สมบูรณ์แบบอีกนับไม่ถ้วน
2. การเรียนรู้: เครือข่าย AI เรียนรู้ที่จะแยกแยะรูปแบบ พื้นผิว และความผิดปกติที่ซับซ้อนซึ่งกำหนดขวด "ดี" กับขวด "แย่" เครือข่าย AI เรียนรู้ที่จะละเลยการสะท้อนและฟองอากาศที่ไม่เป็นอันตรายในขณะที่มุ่งเน้นไปที่จุดบกพร่องที่สำคัญ เครือข่าย AI สามารถระบุรอยขีดข่วนเล็กๆ ขนาด 0.2 มม. ได้ ไม่ใช่เพราะได้รับคำสั่งให้ "มองหาเส้นสีเข้มที่มีความกว้าง 0.2 มม." แต่เพราะเครือข่าย AI เรียนรู้ลายเซ็นพื้นผิวที่ละเอียดอ่อนของจุดบกพร่องดังกล่าว
3. อนุมาน: เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว โมเดลจะสามารถวิเคราะห์ภาพจากสายการผลิตได้แบบเรียลไทม์ โดยจำแนกข้อบกพร่องด้วยความแม่นยำและความเร็วที่น่าทึ่ง ระบบสมัยใหม่มีความแม่นยำในการตรวจจับมากกว่า 99.9% ซึ่งเป็นระดับความแม่นยำที่ไม่สามารถทำได้ด้วยการตรวจสอบโดยมนุษย์

แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ทำให้เครื่องสามารถตรวจสอบขวดทั้งหมดได้อย่างครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็นปากขวดเพื่อหาเศษพลาสติกก่อนบรรจุเพื่อป้องกันการรั่วไหล ตัวขวดเพื่อหาข้อบกพร่องด้านรูปลักษณ์ และฐานขวดเพื่อหาปัญหาการขึ้นรูป เครื่องสามารถปรับใช้กับขวดทรงกลม ขวดทรงเหลี่ยม และขวดรูปทรงผิดปกติอื่นๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่มากนัก

เวิร์กโฟลว์ที่ราบรื่น: จากการถ่ายภาพความเร็วสูงไปจนถึงการปฏิเสธที่ไร้ที่ติ

หนึ่ง อัตโนมัติ เครื่องตรวจสอบภาพ-GV (เช่น ซีรีย์ Grand GV)เป็นมากกว่าอุปกรณ์ตรวจจับ แต่ยังเป็นเครื่องมือควบคุมกระบวนการที่ครบครัน ต่อไปนี้คือการเดินทางของขวดผ่านระบบเช่น SV1900

1. การป้อนเข้าและการซิงโครไนซ์: ขวดจะเข้าสู่เครื่องจากสายพานลำเลียงหลัก สกรูจับเวลาหรือเฟืองดาวจะแยกขวดออกจากกันอย่างนุ่มนวลเพื่อให้แน่ใจว่าขวดจะผ่านห้องตรวจสอบทีละขวดในตำแหน่งและทิศทางที่สมบูรณ์แบบ
2. การตรวจสอบกล้องหลายตัวแบบ 360°: ขวดจะผ่านเข้าไปในห้องตรวจสอบ ที่นี่เองที่ความมหัศจรรย์เกิดขึ้น กล้องถ่ายภาพแบบชัตเตอร์ทั่วโลกที่มีความละเอียดสูงถึง 16 ตัว (เช่น 12 ล้านพิกเซล) จะถ่ายภาพตามลำดับที่ซิงโครไนซ์กัน ชัตเตอร์ทั่วโลกมีความสำคัญมาก เนื่องจากสามารถจับภาพทั้งหมดได้ในทันที หยุดการเคลื่อนไหวของขวดที่เคลื่อนที่เร็ว และป้องกันภาพเบลอที่มักเกิดขึ้นกับกล้องประเภทอื่น เมื่อขวดได้รับแสงจากหลายมุม กล้องจะจับภาพภูมิประเทศและแผนที่ภายในของภาชนะได้ครบถ้วน
3. การวิเคราะห์มิลลิวินาที: ภาพความละเอียดสูงหลายสิบภาพจะถูกป้อนเข้าสู่หน่วยประมวลผล AI บนบอร์ดทันที ในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะวิเคราะห์ข้อมูล เปรียบเทียบกับ "มาตรฐานทองคำ" ที่ได้รับการฝึกอบรม และตัดสินว่าผ่านหรือไม่ผ่าน
4. การปฏิเสธที่แม่นยำและอ่อนโยน: หากตรวจพบข้อบกพร่อง ตัวควบคุมจะส่งสัญญาณไปยังระบบปฏิเสธที่ตั้งอยู่ปลายน้ำ สำหรับขวด PET น้ำหนักเบา มักใช้การพ่นลมอัด (เครื่องปฏิเสธแบบ "ลมอัด") ในเวลาที่กำหนดอย่างแม่นยำเพื่อดันขวดให้ไปบนสายพานลำเลียงปฏิเสธแบบขนาน ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อขจัด เท่านั้น หน่วยเดียวที่มีข้อบกพร่องโดยไม่หยุดสายการผลิตหรือรบกวนขวดโดยรอบ ทำให้รักษาความเร็วในการผลิตได้สูงสุดถึง 100 ขวดต่อนาที

การเลือกเครื่องตรวจสอบภาพอัตโนมัติที่เหมาะสม: ปัจจัยสำคัญสู่ความสำเร็จ

การลงทุนใน เครื่องตรวจขวด เป็นการตัดสินใจที่สำคัญ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีที่สุด ให้พิจารณาปัจจัยเชิงปฏิบัติต่อไปนี้ให้มากกว่าข้อมูลจำเพาะพื้นฐาน:

• ความยืดหยุ่นและการเปลี่ยนแปลง: สายผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้หยุดนิ่ง คุณอาจใช้ขวดที่มีรูปร่างและขนาดต่างกันตลอดทั้งสัปดาห์ สามารถเปลี่ยนเครื่องได้เร็วแค่ไหน ระบบ Elite ได้รับการออกแบบมาให้ปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือ ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเปลี่ยนจากขวดขนาด 50 มล. เป็นขวดขนาด 1,000 มล. ได้ในเวลาไม่ถึงห้านาที
• การบูรณาการและการวางเท้า: เครื่องจักรจะต้องพอดีกับสายการผลิตที่มีอยู่ของคุณทั้งทางกายภาพและดิจิทัล ตรวจสอบขนาดและให้แน่ใจว่ารองรับโปรโตคอลการสื่อสารอุตสาหกรรมมาตรฐาน เช่น TCP/IP และ EtherCAT เพื่อการบูรณาการที่ราบรื่นกับระบบควบคุม (PLC) ของโรงงานของคุณ
• ความทนทานและเวลาทำงาน: พื้นโรงงานเป็นสภาพแวดล้อมที่ต้องใช้แรงงานมาก ควรเลือกโครงสร้างที่แข็งแรงและคุณลักษณะที่ออกแบบมาเพื่ออายุการใช้งานยาวนาน ตัวอย่างเช่น ระบบที่มีกลไกทำความสะอาดเลนส์กล้องอัตโนมัติในตัวจะป้องกันไม่ให้ฝุ่นสะสม ทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอและลดเวลาหยุดงานเพื่อการบำรุงรักษา ความสามารถในการทำงานในอุณหภูมิและระดับความชื้นที่หลากหลายยังเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความน่าเชื่อถือในระดับอุตสาหกรรมอีกด้วย
• ข้อมูล ไม่ใช่แค่การตัดสินใจ: ระบบตรวจสอบสมัยใหม่ยังเป็นเครื่องมือรวบรวมข้อมูลอีกด้วย ระบบไม่ควรเพียงแค่ปฏิเสธขวดที่มีตำหนิเท่านั้น แต่ควรแจ้งให้คุณทราบด้วย ทำไม พวกเขาถูกปฏิเสธ โดยการบันทึกประเภท ความถี่ และตำแหน่งของข้อบกพร่อง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังเกี่ยวกับกระบวนการผลิตทั้งหมดของคุณ ตัวอย่างเช่น รอยขีดข่วนที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันอาจบ่งชี้ถึงปัญหาของรางลำเลียงเฉพาะ ขณะที่การเพิ่มขึ้นของข้อบกพร่องในการขึ้นรูปอาจสืบย้อนไปยังโพรงเฉพาะในเครื่องขึ้นรูปแบบเป่าของคุณ ข้อมูลนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการปรับปรุงกระบวนการเชิงรุก

โดยสรุปแล้ว ความท้าทายในการตรวจสอบขวดใสถือเป็นเรื่องสำคัญ แต่ก็เป็นปัญหาที่ได้รับการแก้ไขแล้ว ด้วยการใช้เลนส์หลายมุม การถ่ายภาพความละเอียดสูง และที่สำคัญที่สุดคือการเรียนรู้เชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องตรวจจับสมัยใหม่สามารถมอบการรับประกันคุณภาพในระดับที่ไม่เคยจินตนาการมาก่อนได้ เทคโนโลยีนี้ไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือยอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือสำคัญในการปกป้องผู้บริโภค รักษาชื่อเสียงของแบรนด์ และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในตลาดที่มีการแข่งขัน

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

1. ความแตกต่างหลักระหว่างระบบภาพแบบดั้งเดิมกับการตรวจสอบภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI คืออะไร ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรแบบดั้งเดิมทำงานบนระบบตามกฎเกณฑ์ โปรแกรมเมอร์มนุษย์ต้องกำหนดลักษณะเฉพาะของข้อบกพร่องด้วยตนเอง (เช่น "พื้นที่มืดที่มีความคมชัดต่ำกว่า 20% และขนาดมากกว่า 100 พิกเซล") วิธีนี้ค่อนข้างยืดหยุ่นและล้มเหลวหากมีข้อบกพร่องที่ซับซ้อนหรือไม่คาดคิด การตรวจสอบด้วย AI จะใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อ เรียนรู้ ข้อบกพร่องที่มีลักษณะเป็นอย่างไรจากตัวอย่างนับพันๆ ตัวอย่าง ซึ่งสามารถระบุข้อบกพร่องที่ละเอียดอ่อนและซับซ้อนได้ และปรับให้เข้ากับแสงหรือลักษณะผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน ทำให้สามารถตัดสินได้แม่นยำและเหมือนมนุษย์มากขึ้น

2. เครื่องตรวจสอบขวดจัดการกับขวดที่มีรูปร่างและขนาดต่างกันได้อย่างไร เครื่องตรวจสอบขวดสมัยใหม่ได้รับการออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่น โดยทั่วไปจะมีรางนำทางที่ปรับได้ และสามารถบันทึกโปรแกรมการตรวจสอบเป็น "สูตร" ได้ เมื่อเปลี่ยนจากขวดประเภทหนึ่งไปเป็นอีกประเภทหนึ่ง ผู้ปฏิบัติงานเพียงแค่เลือกสูตรที่สอดคล้องกันบน HMI (อินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร) จากนั้นระบบจะปรับโฟกัสของกล้อง พารามิเตอร์แสง และโมเดล AI สำหรับขวดใหม่โดยอัตโนมัติ การปรับเปลี่ยนทางกายภาพมักไม่ต้องใช้เครื่องมือ ทำให้สามารถเปลี่ยนได้ภายในเวลาเพียงห้านาที