На современной промышленной производственной линии маркировка продукта, как и его « идентификация», несет ключевую информацию, такую как дата производства, номер партии, срок действия и серийный номер. Эти символы и QR - коды, напечатанные на упаковке или корпусе продукта, являются не только важной основой для отслеживания качества и управления логистикой внутри предприятия, но и необходимым звеном для защиты прав и интересов потребителей и удовлетворения требований законодательства. Тем не менее, в высокоскоростном, непрерывном производственном процессе, содержимое струйного кода имеет неправильную печать, утечку печати, размывание, смещение и другие проблемы неизбежны. Как обеспечить точность « идентификационной информации» каждого продукта? Появилась система визуального обнаружения распыления, которая стала « глазным глазом» в области интеллектуального производства.
Система визуального обнаружения струй - это, по сути, автоматизированное устройство обнаружения, которое интегрирует оптические изображения, обработку изображений и распознавание образов. Его рабочий процесс эффективен и точен: когда продукт проходит через зону обнаружения, промышленная камера в сотрудничестве с конкретным источником света быстро захватывает распылительные изображения поверхности продукта. Затем эти изображения передаются в систему обработки изображений, которая предварительно обрабатывает изображения, позиционирует символы, делит символы и распознает их с помощью заданных алгоритмов и, наконец, сравнивает результаты идентификации со стандартными шаблонами, установленными в системе. Весь процесс был завершен в миллисекундное время, что позволило полностью проверить качество струи на 100%.
Основным преимуществом этой системы является ее высокая точность и эффективность. По сравнению с традиционной ручной выборочной проверкой система визуального обнаружения не имеет усталости, колебаний настроения и других факторов, может с экстремальным разрешением и стабильностью распознавать тонкие дефекты, которые трудно обнаружить человеческому глазу, такие как точка останова символа, сцепление, недостаточная контрастность или локальное повреждение QR - кода, низкая контрастность и другие проблемы. В то же время скорость обнаружения синхронизирована со скоростью производственной линии, может удовлетворить потребности в тестировании сотен или даже тысяч продуктов в минуту, что значительно повышает эффективность производства и избегает узких мест в производстве, вызванных медленной скоростью ручного тестирования.
Что еще более важно, система визуального обнаружения струй привела к революционным улучшениям в управлении качеством предприятий. Он может обнаруживать и удалять неквалифицированные продукты в режиме реального времени, устраняя серьезные проблемы, такие как смешивание продуктов из - за ошибок распыления, поток на рынок и т. Д., Эффективно снижая риск качества и стоимость отзыва для предприятий. Детальные данные тестирования, генерируемые системой, включая тип дефекта, время возникновения, местоположение и т. Д., обеспечивают ценную основу для анализа качества для менеджеров производства. Благодаря извлечению этих данных можно проследить такие фундаментальные причины, как износ струйного оборудования, колебания качества чернил или небольшие вибрации производственных механизмов, что обеспечивает непрерывную оптимизацию производственных процессов.
С развитием Industry 4.0 и интеллектуального производства система визуального обнаружения струй движется в направлении более интеллектуального и интегрированного. Это больше не изолированный блок обнаружения, а важный узел для заводского Интернета вещей (IIoT), который беспрепятственно стыкуется с такими системами, как MES (система реализации производства), ERP (план корпоративных ресурсов). Данные тестирования загружаются в облако в режиме реального времени, обеспечивая управление на протяжении всего жизненного цикла и дистанционный мониторинг качественных данных. Внедрение технологий искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, дает системе возможность самообучаться и оптимизироваться, справляться с более сложным фоном распыления и более разнообразными типами дефектов.