Prüfung von Glasbehälterhälsen

Fehler im Gewinde von Glasbehälterhälsen erkennen

Vision-System prüft Glasfläschchenhälse auf Beschädigungen

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Gewinde von Glastiegeln und anderen Nahrungsmittelbehältern mit Schraubverschluss können auf viele Arten beschädigt werden. Viele Abplatzungen, Risse, Einschlüsse oder andere Mängel können ein Hinweis darauf sein, dass sich im Glas möglicherweise ein Splitter befindet, das Gefäß bei aufgesetztem Deckel nicht richtig abdichtet oder eine Gefahr für Endverbraucher*innen besteht. Jedes Glas muss vor dem Befüllen und Abdichten von oben auf Mängel geprüft werden. Sogar kleine Mängel an einem Nahrungsmittelbehälter können zur Unzufriedenheit der Kundschaft führen, vor allem weil Glasverpackungen häufig für teurere und in kleineren Mengen verkaufte Luxusprodukte verwendet werden.

Mit einem herkömmlichen Bildverarbeitungssystem ist es fast unmöglich, einerseits die vielen Arten und Stellen möglicher Schäden zuverlässig zu erkennen, noch dazu durch das unterschiedlich transparente, spiegelnde und helle Glas, und gleichzeitig annehmbare Glasbehälterhälse weiterzuleiten.

Cognex Deep Learning ist eine ausgezeichnete Lösung zur Erkennung winziger Mängel in Gewindehälsen aus Glas. Es wird anhand eines Bildsatzes annehmbarer Glasbehälterhälse trainiert. Anschließend erkennt das Defekterkennungstool Abweichungen wie Abplatzungen, Einschlüsse und Risse, während es viele mögliche Erscheinungsbilder von Glashälsen akzeptiert und dabei Glanz, Hot Spots sowie Brechungen ignoriert.

Die Tiegel und anderen Glasbehälter kommen bei den Verbraucher*innen mit dichten Verschlüssen an und weisen ein viel geringeres Risiko von Glassplittern oder anderen gefährlichen physikalischen Verunreinigungen auf.

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