Klassifizierung von Verpackungsmängeln

Lokalisierung und Klassifizierung der Mängel an Zigarettenpackungen

Bildverarbeitungssystem erfasst Bilder von Zigarettenverpackungen zur Identifizierung und Klassifizierung von Mängeln

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Zigarettenpackungen werden auf einem sich mit hoher Geschwindigkeit drehenden Rad zusammengesetzt, wobei gelegentlich Mängel wie Risse oder kleine Löcher auftreten. Traditionell werden verschiedene Mängel einfach als „nicht gut“ behandelt und die Packungen werden entweder repariert oder ausgesondert, da es für einen Menschen aufgrund der hohen Arbeitsgeschwindigkeit schwierig ist, bestimmte Mängel zu erkennen und manuell nachzuverfolgen. Jede Art von Mangel kann auf ein Problem im Herstellungsprozess oder bei den Rohstoffen zurückzuführen sein. Die Abwesenheit digitaler Klassifizierungs- und Ergebnisdaten erschwert jedoch die zeitige Diagnose und Behebung der Grundursache des Problems. Der Hersteller muss höhere Ausschusskosten sowie Zeit und Geld aufwenden, um die Ursache des Qualitätsproblems zu ermitteln und zu beheben.

Die KI-basierte Technologie von Cognex lokalisiert und klassifiziert Verpackungsmängel, wie z. B. Risse oder kleine Löcher, an Zigarettenpackungen und hilft so, potenzielle Produktionsprobleme zu erkennen, die die Qualität beeinträchtigen.

Mit dem Klassifizierungstool trainiert ein Ingenieur die Software sowohl mit „guten“ als auch „nicht guten“ Bildern, die die verschiedenen erwarteten Mängelarten repräsentieren. Während der Betriebszeit identifiziert das Modell die verschiedenen Mängel und verfolgt, wie viele von ihnen jeweils identifiziert wurden. Dank des beim Training entwickelten Modells kann Cognex-Edge-Learning die Zigarettenpackungen während der Betriebszeit genau klassifizieren. Wertvolle defektspezifische Daten von dieser Lösung ermöglichen es den Teams für Qualitätsverbesserung und Betrieb, das Problem zu diagnostizieren und zu beheben, was wiederum die Produktqualität verbessert, die Ausschusskosten senkt und die Gesamteffizienz der Anlagen erhöht.

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