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Konsumgüterbehälter auf Förderband

Konsumgüter

Prüfsystem für Tuben-Versiegelungen

Bestätigung der Unversehrtheit der unteren Versiegelung bei Tuben aus Kunststoff oder Aluminium

Bildverarbeitungssystem, das die Versiegelungen an den Tubenenden auf Defekte überprüft, während sie auf einem Hochgeschwindigkeits-Transportsystem vorbeilaufen.

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Einzelhändler verkaufen eine umfangreiche Auswahl an Körperpflegeprodukten wie Kosmetika, Cremes und Salben in Tuben, die sich von Verbrauchern einfach verwenden lassen. Eine Tube wird über den Boden befüllt und das Ende wird dann verschlossen. Es gibt viele Möglichkeiten, das Ende zu versiegeln, darunter Heißluft, Heißklemmen und Ultraschall, die auch die Tube erwärmen. Die Wahl der Versiegelungsmethode hängt vom Tubenmaterial, der gewünschten Geschwindigkeit und der Art des Produkts ab. Das weich gemachte Tubenmaterial wird durch eine Falzung verschlossen oder auf andere Weise zusammengepresst, um das offene Ende zu verschweißen, bevor es abkühlt.

Wenn die resultierende Kunststoff- oder Aluminiumschweißnaht einen Defekt aufweist, ist die Tube undicht. Dies kann zu einer Verunreinigung des Inhalts, einer Verunreinigung anderer Gegenstände durch freigesetzte Inhaltsstoffe oder einer verkürzten Produktlebensdauer führen; dies ist dann entweder unangenehm oder schmutzig oder die Wirksamkeit des Produkts wird verringert.

Es gibt eine Vielzahl von Erscheinungsbildern sowohl für gute als auch für schlechte Versiegelungen und diese Bereiche überschneiden sich. Einige Versiegelungen sind funktionsfähig, weisen jedoch geringfügige kosmetische Unregelmäßigkeiten auf. Herkömmliche regelbasierte industrielle Bildverarbeitung könnte diese ablehnen. Einige Versiegelungen weisen winzige Defekte auf, die bei einer Standardprüfung möglicherweise übersehen werden.

Die auf Deep Learning basierende Technologie von Cognex kann zwischen zulässigen und nicht zulässigen Versiegelungen unterscheiden, selbst wenn sie nahezu gleich aussehen.

Das Defekterkennungstool lernt durch eine Reihe gelabelter Bilder von zulässigen und fehlerhaften Verpackungsversiegelungen. Diese Mängel werden durch Verbraucherrückläufe oder Reklamationen des Händlers möglicherweise erst nach längerer Zeit entdeckt. Bilder von nur scheinbar korrekten Falzungen, bei denen später dennoch Undichtigkeiten aufgetreten sind, sind besonders wertvoll für das Trainieren des Deep-Learning-Systems.

Anhand dieser vielfältigen Beispiele können die Deep-Learning-Anwendungen von Cognex gute von schlechten Versiegelungen unterscheiden und kleine Abweichungen erkennen, die menschlichen Prüfern entgehen würden. Dieses Prüfsystem für Versiegelungen erkennt auch scheinbar gute Versiegelungen, die später undicht werden.

Vorteile

  • Verhinderung undichter Versiegelungen von Tuben
  • Verhinderung der Verunreinigung des Inhalts von Tuben
  • Sicherstellung einer hohen Produktlebensdauer

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