黄金城

食品/医药品行业的视觉系统导入案例(典型案例)

保障食品安全,实现检测高效化的视觉系统

随着经济的不断发展,黄金城获得了丰富多彩的餐饮生活。与𒊎此同时,生产及流通的环节也日趋复杂化,诸如“产地是哪里?”“有没有农药残留和放射性物质的问题?”等诸多课题,也摆在了黄金城面前。近年来,“食品安全”又一次受到了关注,由卫生部、农业部、食药监管局等部门也开始推进检测标准的强化,敦促建立可追溯性体系。

保质期、异物混♊入、包装不良等检测项目,一直以来都不得不依赖于人眼和经验,成本和工时居高不下。但对于医药品的药片等,难以进行目视判断,仅靠肉眼检测存在精度限制。药片只是其中的一个小例子,为了减少此类费时费力的工时,提高生产性,为消费者提供更加安全放心的食品,近年来,在检测工序中导入视觉系统的企业越来越多。下面将就食品/医药品行业视觉系统的典型导入案例进行介绍。

有无/品种辨别检测

利用视觉系统,检测方便面有无调料包等内含物。

检测的要点

利用视觉系统,检测方便面有无调料包和汤包。可以用1台控制器控制多台视觉系统🉐,因此还能应对多列生产线,提升了实用性。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,对纸箱内装有的塑料瓶数量进行计数。

检测的要点

通过使用2100万像素相机,即使在宽广视野下也能进行高精度检测。除计数之外,仅用1台相机即可检测字符或颜色的细微区🥀别,分辨瓶盖是𝔉否为同一品种等。

2100万像素视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测盒装果汁有无吸管。

检测的要点

盒装果汁的吸管有无检测,会受到背景形状、位置变化的影响,难以实现稳ꦗ定检测。只要利用“LumiTrax功能”,就能免受背景及位置偏移的影响,实现稳定检测。

视觉系统+LumiTrax辨别结果
当前图像
LumiTrax™图像

外观检测

这是传送带搬送的树脂盖外观检测。

检测的要点

检测污点等外观时,由于产品图案、背景🌳颜色,污点检测可能变得不稳定。꧙使用蓝色照明,可以稳定检测想捕捉的污点。

基于通常发光模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是在搬送中途检测外观的实例。

检测的要点

检测污点等的外观时,会出现因污点与产品本身的微弱色差而导致检测不稳定的情况。ꦯ使用多光谱模式,甚至连轻微的颜色差别也能抽取,可以只正确检测想捕捉的污点。

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是装箱工艺的外观检测。

检测的要点

按照传统*的照明条件,有字符、箱子的色韵与污点部分的差别难以分清的案例。如果使用多光谱模式,甚至轻微的污点部位也能抽取,可进行稳定的检测。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是吸塑包装内的片剂检测。

检测的要点

片剂的颜色与箔膜的对比*度差别小,以前*不能进行稳定的检测。点亮IR照明,可以只正确检测片剂的缺损。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于通常发光模式的判断结果
NG图像
NG图像(处理后图像)

利用视觉系统,检测塑料瓶标签破损及瑕疵等外观不良。

检测的要点

检测塑料瓶的收缩包装是否有损坏。采用高速处理,适用于速度较快的饮料行业各生产线。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测食品托盘的脏污及瑕疵等。

检测的要点

检测食品用容器的脏污或褶皱等。高像素相机也可以进行高速处理,还可满足未来更高🌠的检测要求及生产线的高速化。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测面条的脏污、穿孔等外观不良。

检测的要点

因面条脏污、穿孔的检测范围较广,在使用传统的面型相机时,因其难以达成均匀的照明条件,难以实现稳定的判定。而利用黄金城的线型扫描相机,就可以在均匀的照明条件下,进行稳定的检测。

线型扫描相机辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测饮料罐等的凹陷、瑕疵等。

检测的要点

因罐体已有印꧋刷,过去很难进行针对罐头侧面凹陷等的外观检测。使用线型扫描相机,可♈以忽略罐体印刷,直接抽取出凹陷或瑕疵。

线型扫描相机辨别结果
OK图像
NG图像

尺寸检测

利用视觉系统,检测注射器针头切面的尺寸。

检测的要点

为减轻使用时的疼痛感,注射器的针头需要斜着切割2次。黄金城则依靠照明条件的细致调整,实现了2个针头切面的高精度测量及管理。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测容器标签的粘贴错位。

检测的要点

检测包裹在容器上的标签的错位情况。除了检测标签是否错位之外,还能同时检测翻卷等外观不良。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测包装袋的封口宽度。

检测的要点

在传统的包装袋封口宽度🎃检测中,因图案、凹凸、光晕等,难以实现稳定检测。利用“LumiTrax功能”,可根据封口部分的凹凸信息创建形状,实现检测。

视觉系统+LumiTrax辨别结果
当前图像
LumiTrax™图像

定位/对准

利用视觉系统,检测罐头图案,辨别其方向。

检测的要点

批量包装罐头时,先检测图案,使其按统一的方向对齐。将标记🦩的位置信息输出到装置中,对产品进行旋♔转补正,从而节省包装等的工时。

视觉系统对齐结果
对齐前
对齐后

利用视觉系统,为零食装箱机械手进行定位。

检测的要点

以往零食装箱是大多由人工完成的代表性工序,导入视觉系统和机械手后,自动化生产实现了进一步发展。

视觉系统定位
装箱前
装箱后

识别检测

这是医疗用包装盒的刻印文字检测。

检测的要点

这是医疗用包装盒的刻印文字检测案例,以往因背景与字符颜色类似导致检测困难。使用LumiTrax&tr💞ade;模式,可以只正确抽取字符部分的凹凸,因此可进行稳定的检测。

基于LumiTrax™模式的判断结果
NG图像
NG图像(形状图像)

这是铝包装箔的外观检测。

检测的要点

由于工件的光泽、背景色的影响,以前*有字符识别困难的案例。使用LumiTrax™模式,可以只正确抽取字符部分的凹凸,因此可进行稳定的检测。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于LumiTrax™模式的判断结果
NG图像
NG图像(处理后图像)

利用视觉系统,辨别食品/医药品上打印的保质期字符。

检测的要点

检测是否有印刷错误、字符缺损等印刷不良。检测数据可以与图像一同记录,并长期保存,以备不时之需。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测医药品说明书中的字符、条码。

检测的要点

在医药品行业,对可追溯性的需求越来越强烈。只要使用视觉系统,仅需1台检测系统,即可进行字ܫ符、条码、标签等多种检测。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

3D视觉系统

利用3D图像测量仪,检测巧克力的个数/缺陷。

检测的要点

使用3D测量仪LJ-V7000系列,不仅可以计算工件个数,还可同时检测工件上的凹陷或异物等。

3D图像辨别结果
3D图像
处理后图像

凹陷

利用3D图像测量仪,检测吸塑包装的外观。

检测的要点

过去受表面光泽和弧度影响,难以稳定地进行吸塑包装破损等外观检测。只要利用3D视觉系统,即可排除表面状态的影响,准确检测出不良情ꦑ况。

3D图像辨别结果
传统图像
3D图像

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