Tại sao chai trong suốt lại là cơn ác mộng của thanh tra?-Kiểm tra thị giác

Giới thiệu

Bao bì trong suốt, từ thủy tinh trong suốt đến nhựa PET nguyên chất, là đặc điểm của các sản phẩm cao cấp. Nó truyền tải chất lượng, độ tinh khiết và sự tự tin, cho phép người tiêu dùng nhìn thấy sản phẩm bên trong. Nhưng đối với các nhà sản xuất trong ngành đồ uống, thực phẩm, dược phẩm và mỹ phẩm, độ trong suốt này đặt ra một thách thức kiểm soát chất lượng đáng gờm. Chính sự trong suốt hấp dẫn khách hàng khiến các khuyết tật trở nên cực kỳ khó phát hiện. Các khuyết điểm như vết nứt nhỏ, vết xước nhỏ, bọt khí bên trong, các hạt lạ và các khuyết điểm đúc tinh tế có thể gây ảnh hưởng đến tính an toàn của sản phẩm và tính toàn vẹn của thương hiệu. Kiểm tra thủ công các mặt hàng này rất chậm, dễ xảy ra lỗi của con người và đơn giản là không khả thi đối với tốc độ sản xuất hiện đại. Giải pháp nằm ở thế hệ công nghệ tự động mới: AI máy phát hiện.

Bài viết này đi xa hơn tổng quan ở mức độ bề mặt để cung cấp hiểu biết sâu sắc, thực tế về cách giải quyết vấn đề kiểm tra chai trong suốt. Chúng tôi sẽ phân tích những thách thức do các vật liệu này đặt ra và khám phá các giải pháp tiên tiến mà một kiểm tra thị lực hệ thống cung cấp. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho các nhà quản lý sản xuất và chất lượng kiến thức để điều hướng bối cảnh phức tạp này, đảm bảo mọi chai rượu rời khỏi dây chuyền đều hoàn hảo.

Tại sao chai trong suốt lại là cơn ác mộng của thanh tra

Khó khăn trong việc kiểm tra các vật liệu trong suốt không chỉ là vấn đề "nhìn xuyên qua chúng". Nó bắt nguồn từ vật lý của ánh sáng. Khi ánh sáng tương tác với bề mặt trong suốt như kính hoặc PET, nó không chỉ phản xạ trên bề mặt đó; nó đi qua nó, uốn cong và phân tán theo những cách phức tạp. Điều này tạo ra một số thách thức cụ thể cho các hệ thống tự động:

• Sự phản chiếu và Chói sáng: Bề mặt cong, nhẵn của chai hoạt động như thấu kính và gương, tạo ra phản xạ gương mạnh (chói lóa) có thể làm mù máy ảnh thông thường. Những điểm sáng này có thể dễ dàng che khuất chính những khiếm khuyết mà hệ thống đang cố gắng tìm ra.
• Khúc xạ và Biến dạng: Khi ánh sáng đi từ không khí vào vật liệu chai và sau đó vào sản phẩm dạng lỏng, nó sẽ bị bẻ cong theo Định luật Snell. Sự khúc xạ này làm méo hình ảnh thành sau của chai và bất kỳ chất gây ô nhiễm bên trong nào. Một bong bóng khí nhỏ, vô hại trong chất lỏng có thể được phóng đại, trong khi một mảnh thủy tinh nguy hiểm có thể được thu nhỏ về mặt quang học hoặc ẩn sau ranh giới khúc xạ.
• Độ tương phản thấp: Nhiều khuyết tật nghiêm trọng tự bản thân chúng là trong suốt. Một vết nứt ứng suất, một vết xước mỏng hoặc một bong bóng bên trong kính (một "vết phồng rộp") có các đặc tính quang học rất giống với vật liệu gốc. Điều này dẫn đến độ tương phản cực thấp, khiến khuyết tật hầu như vô hình đối với thiết lập hình ảnh thông thường. Giống như cố gắng phát hiện một con gấu Bắc Cực trong một cơn bão tuyết.

Những vấn đề này phức tạp hơn trong môi trường sản xuất tốc độ cao. Chai đang di chuyển, chất lỏng bên trong có thể bị bắn tung tóe và việc kiểm tra phải diễn ra trong một phần giây.

Máy kiểm tra chai trong suốt GV-1900

Các hệ thống thị giác máy theo quy tắc truyền thống—dựa vào lập trình viên để thiết lập thủ công ngưỡng cho độ sáng, độ tương phản và hình dạng của điểm ảnh—không đạt yêu cầu. Chúng dễ bị nhầm lẫn bởi sự phản chiếu và thường tạo ra tỷ lệ dương tính giả cao (từ chối chai tốt) hoặc, nguy hiểm hơn, âm tính giả (vượt qua chai lỗi).

Phân tích hệ thống kiểm tra chai hiện đại

Để vượt qua những rào cản vật lý này, một hệ thống kiểm tra chai lọ phải là nhiều hơn chỉ là một máy ảnh và một máy tính. Nó phải là một giải pháp tích hợp, nơi quang học thông minh, hình ảnh mạnh mẽ và phần mềm tinh vi hoạt động hài hòa hoàn hảo. Hãy cùng phân tích các thành phần cốt lõi giúp điều này trở nên khả thi.

Quang học và Chiếu sáng Tiên tiến: Chìa khóa cho Tầm nhìn

Nếu một camera tiêu chuẩn không thể nhìn thấy khuyết tật, bước đầu tiên là thay đổi cách chiếu sáng chúng. Các máy kiểm tra hiện đại không dựa vào một nguồn sáng đơn giản. Thay vào đó, chúng sử dụng chiến lược chiếu sáng đa góc, đa quang phổ đã được cấp bằng sáng chế.

• Chiếu sáng trường tối so với trường sáng: Hãy tưởng tượng bạn đang nhìn vào một tấm kính trong suốt trên nền trắng (trường sáng). Bạn sẽ thấy các chất gây ô nhiễm bên trong tấm kính, nhưng bạn sẽ khó nhìn thấy các vết xước trên bề mặt. Bây giờ, hãy tưởng tượng cùng một tấm kính đó trên nền đen, chỉ được chiếu sáng từ các cạnh (trường tối). Bản thân tấm kính biến mất, nhưng bất kỳ vết xước, vết nứt hoặc vết khắc nào trên bề mặt sẽ bắt được ánh sáng và sáng rực rỡ. Một công nghệ tiên tiến thiết bị kiểm tra thị lực sử dụng kết hợp các kỹ thuật này cùng một lúc. Nhiều camera, mỗi camera được ghép nối với một nguồn sáng chuyên dụng ở một góc cụ thể, tạo ra chế độ xem tổng hợp cho thấy các loại khuyết điểm khác nhau.
• Chiếu sáng có cấu trúc và phân cực: Để chống chói và nhìn thấy những thay đổi nhỏ trên bề mặt, hệ thống sử dụng ánh sáng chuyên dụng. Bộ lọc phân cực hoạt động giống như kính râm cao cấp, cắt qua phản xạ để nhìn thấy bề mặt thực. Ánh sáng có cấu trúc chiếu các mẫu cụ thể (như lưới hoặc đường) lên chai; bất kỳ sự biến dạng nào trong mẫu phản xạ đều cho thấy ngay sự bất thường của bề mặt. Điều này rất quan trọng để kiểm tra khu vực ren phức tạp của miệng chai ("lớp hoàn thiện") để tìm các mảnh vụn nhỏ có thể làm hỏng lớp niêm phong.

Bộ não của hoạt động: AI và học sâu

Đây là bước tiến lớn nhất trong công nghệ kiểm tra tự động. Trong khi thị giác máy truyền thống tuân theo một tập hợp cứng nhắc các quy tắc được lập trình sẵn, các hệ thống hỗ trợ AI học bằng ví dụ, giống như con người. Phương pháp này, được gọi là học sâu, đã thay đổi cơ bản những gì có thể.

Một nghiên cứu năm 2019 được công bố trên Tạp chí Hệ thống sản xuất nhấn mạnh tính ưu việt của Convolutional Neural Networks (CNN)—một loại thuật toán học sâu—để phát hiện lỗi trong các tình huống sản xuất phức tạp. Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng các mô hình AI này có thể xác định "các lỗi tinh vi và đa dạng khó xác định bằng các thuật toán dựa trên quy tắc".

Trên thực tế, nó hoạt động như thế này:

1. Đào tạo: Các kỹ sư cung cấp mô hình AI (thường chạy trên nền tảng điện toán biên mạnh mẽ như NVIDIA Jetson AGX) hàng ngàn hình ảnh chai lọ. Những hình ảnh này chứa mọi loại khuyết điểm có thể tưởng tượng được—vết nứt, vết bẩn, chất gây ô nhiễm, vết xước, bong bóng—cũng như vô số hình ảnh về những chai lọ hoàn hảo.
2. Học hỏi: Mạng lưới AI học cách phân biệt các mẫu phức tạp, kết cấu và bất thường xác định một chai "tốt" so với một chai "xấu". Nó học cách bỏ qua các phản xạ và bong bóng vô hại trong khi tập trung vào các lỗi quan trọng. Nó có thể xác định một vết xước nhỏ 0,2 mm không phải vì nó được yêu cầu "tìm một đường tối rộng 0,2 mm", mà vì nó đã học được chữ ký kết cấu tinh tế của một lỗi như vậy.
3. Suy luận: Sau khi được đào tạo, mô hình có thể phân tích hình ảnh từ dây chuyền sản xuất theo thời gian thực, phân loại các khuyết tật với độ chính xác và tốc độ đáng kinh ngạc. Các hệ thống hiện đại tự hào có độ chính xác phát hiện trên 99,9%, một mức độ chính xác mà con người không thể đạt được.

Phương pháp tiếp cận do AI điều khiển này cho phép máy kiểm tra toàn bộ chai một cách toàn diện: miệng chai để tìm các mảnh vụn trước khi chiết rót để tránh rò rỉ, thân chai để tìm các lỗi thẩm mỹ và đế chai để tìm các vấn đề về đúc. Máy có thể thích ứng với chai tròn, chai vuông và các hình dạng bất thường khác mà không cần lập trình lại nhiều.

Một quy trình làm việc liền mạch: Từ hình ảnh tốc độ cao đến khả năng loại bỏ hoàn hảo

MỘT tự động máy kiểm tra trực quan-GV (Ví dụ, dòng Grand GV)không chỉ là một thiết bị phát hiện; mà còn là một công cụ kiểm soát quy trình hoàn chỉnh. Sau đây là hành trình của chai qua một hệ thống như SV1900.

1. Nạp dữ liệu và đồng bộ hóa: Chai đi vào máy từ băng tải sản xuất chính. Một vít thời gian chính xác hoặc bánh xe sao nhẹ nhàng tách các chai để đảm bảo chúng đi qua buồng kiểm tra từng chai một ở vị trí và hướng hoàn hảo.
2. Kiểm tra đa camera 360°: Chai đi vào buồng kiểm tra. Đây là nơi phép thuật xảy ra. Một loạt lên đến 16 camera màn trập toàn cầu có độ phân giải cao (ví dụ: 12 megapixel) bắn theo trình tự đồng bộ. Màn trập toàn cầu rất quan trọng vì nó chụp toàn bộ hình ảnh ngay lập tức, đóng băng chuyển động của chai chuyển động nhanh và ngăn ngừa hiện tượng nhòe thường gặp ở các loại camera kém hơn. Khi chai được chiếu sáng từ nhiều góc độ, các camera sẽ chụp được bản đồ địa hình và bản đồ bên trong hoàn chỉnh của thùng chứa.
3. Phân tích mili giây: Hàng chục hình ảnh có độ phân giải cao được đưa ngay vào bộ xử lý AI trên bo mạch. Trong vài mili giây, các thuật toán học sâu phân tích dữ liệu, so sánh với "tiêu chuẩn vàng" đã được đào tạo và đưa ra phán đoán đạt/không đạt.
4. Sự từ chối chính xác và nhẹ nhàng: Nếu phát hiện ra lỗi, bộ điều khiển sẽ gửi tín hiệu đến hệ thống loại bỏ nằm ngay phía hạ lưu. Đối với chai PET nhẹ, một luồng khí nén được định thời chính xác (bộ loại bỏ "bắn khí") thường được sử dụng để đẩy chai vào băng tải loại bỏ song song. Hệ thống được thiết kế để loại bỏ chỉ một một đơn vị lỗi duy nhất mà không dừng dây chuyền hoặc làm xáo trộn các chai xung quanh, duy trì tốc độ sản xuất lên đến 100 chai mỗi phút.

Lựa chọn máy kiểm tra trực quan tự động phù hợp: Các yếu tố chính để thành công

Đầu tư vào một máy kiểm tra chai là một quyết định quan trọng. Để đảm bảo bạn có được lợi nhuận đầu tư tốt nhất, hãy xem xét ngoài các thông số kỹ thuật cơ bản và cân nhắc các yếu tố thực tế sau:

• Tính linh hoạt và thay đổi: Dòng sản phẩm của bạn không phải là tĩnh. Bạn có thể chạy các hình dạng và kích thước chai khác nhau trong suốt tuần. Máy có thể thay đổi nhanh như thế nào? Hệ thống Elite được thiết kế để điều chỉnh nhanh chóng, không cần dụng cụ, cho phép người vận hành chuyển từ lọ 50mL sang chai 1000mL trong vòng chưa đầy năm phút.
• Tích hợp và Dấu chân: Máy phải vừa vặn về mặt vật lý và kỹ thuật số với dây chuyền hiện tại của bạn. Kiểm tra kích thước của máy và đảm bảo máy hỗ trợ các giao thức truyền thông công nghiệp tiêu chuẩn như TCP/IP và EtherCAT để tích hợp liền mạch với hệ thống điều khiển (PLC) của nhà máy bạn.
• Độ bền và thời gian hoạt động: Sàn nhà máy là một môi trường khắc nghiệt. Hãy tìm kiếm kết cấu chắc chắn và các tính năng được thiết kế để có tuổi thọ cao. Ví dụ, một hệ thống có cơ chế làm sạch không khí tự động tích hợp cho ống kính máy ảnh giúp ngăn ngừa bụi tích tụ, đảm bảo hiệu suất ổn định và giảm thời gian ngừng hoạt động để bảo trì. Khả năng hoạt động trong nhiều mức nhiệt độ và độ ẩm khác nhau cũng là một chỉ số quan trọng về độ tin cậy cấp công nghiệp.
• Dữ liệu, không chỉ là quyết định: Một hệ thống kiểm tra hiện đại cũng là một công cụ thu thập dữ liệu. Nó không chỉ từ chối những chai xấu; nó phải cho bạn biết Tại sao chúng đã bị từ chối. Bằng cách ghi lại loại, tần suất và vị trí của các khuyết tật, bạn có thể có được những hiểu biết sâu sắc về toàn bộ quy trình sản xuất của mình. Ví dụ, một sự gia tăng đột ngột về các vết xước có thể chỉ ra một vấn đề với một thanh băng tải cụ thể, trong khi sự gia tăng các khuyết tật đúc có thể bắt nguồn từ một khoang cụ thể trong máy thổi khuôn của bạn. Dữ liệu này vô cùng có giá trị để cải tiến quy trình chủ động.

Tóm lại, thách thức trong việc kiểm tra chai trong suốt là rất lớn, nhưng đó là một vấn đề đã được giải quyết. Thông qua ứng dụng thông minh của quang học đa góc, hình ảnh độ phân giải cao và quan trọng nhất là học sâu do AI hỗ trợ, các máy phát hiện hiện đại có thể cung cấp mức độ đảm bảo chất lượng mà trước đây không thể tưởng tượng được. Công nghệ này không còn là thứ xa xỉ nữa; nó là một công cụ thiết yếu để bảo vệ người tiêu dùng, duy trì danh tiếng thương hiệu và tối ưu hóa hiệu quả sản xuất trong một thị trường cạnh tranh.

Những câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Sự khác biệt chính giữa công nghệ thị giác máy truyền thống và công nghệ kiểm tra thị giác hỗ trợ AI là gì? Thị giác máy truyền thống hoạt động trên một hệ thống dựa trên quy tắc. Các lập trình viên con người phải xác định thủ công các đặc điểm cụ thể của một khiếm khuyết (ví dụ: "một vùng tối có độ tương phản thấp hơn 20% và kích thước lớn hơn 100 pixel"). Điều này cứng nhắc và không thành công với các khiếm khuyết phức tạp hoặc không lường trước được. Kiểm tra thị giác hỗ trợ AI sử dụng học sâu để học hỏi khiếm khuyết trông như thế nào từ hàng ngàn ví dụ. Nó có thể xác định các lỗi tinh vi, phức tạp và thích ứng với các thay đổi về ánh sáng hoặc hình thức sản phẩm, khiến nó mạnh mẽ hơn, chính xác hơn và giống con người hơn trong phán đoán của mình.

2. Máy kiểm tra chai xử lý các hình dạng và kích thước chai khác nhau như thế nào? Máy kiểm tra chai hiện đại được thiết kế để linh hoạt. Chúng thường có thanh dẫn hướng có thể điều chỉnh và các chương trình kiểm tra có thể được lưu dưới dạng "công thức". Khi thay đổi từ loại chai này sang loại chai khác, người vận hành chỉ cần chọn công thức tương ứng trên HMI (Giao diện người-máy). Sau đó, hệ thống tự động điều chỉnh tiêu điểm camera, thông số chiếu sáng và mô hình AI cho chai mới. Các điều chỉnh vật lý thường không cần dụng cụ, cho phép thay đổi chỉ trong năm phút.