Bouteilles de produits de consommation sur tapis roulant

Produits de consommation

Inspection à grande vitesse d'emballages réfléchissants

Détecter les erreurs dans l’emballage des rasoirs, têtes de brosses à dents électriques et autres petits objets

Système de vision aérienne inspectant les emballages transparents des rasoirs personnels pour détecter les défauts lorsqu’ils passent sur un tapis

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L’emballage en plastique rigide de nombreux petits produits de soins personnels, tels que les rasoirs ou les têtes de brosse à dents électriques de rechange, est souvent transparent et réfléchissant, ce qui rend difficile l’inspection de l’emballage tout en confirmant le contenu de l’emballage. Le contenu peut varier en nombre, en type et en disposition.

Lorsqu’il est éclairé, l’emballage crée des reflets brillants, laissant d’autres parties de l’image nettement plus sombres. Le fait d’augmenter la luminosité pour faire ressortir les détails dans les zones sombres provoque une sursaturation des parties réfléchissantes. La création d’une image uniformément éclairée pour effectuer une inspection précise peut demander beaucoup d’efforts et d’expertise.

Sans un éclairage aussi sophistiqué, la vision industrielle traditionnelle a de grandes difficultés avec les images qui ont des parties hautement réfléchissantes. Souvent, ces emballages doivent être inspectés manuellement, ce qui signifie des vitesses plus lentes. Si la vitesse de production ne permet que l’inspection d’un échantillon de la production, des erreurs peuvent être manquées.

Les contenus variables, tels que les différents nombres, types et couleurs de têtes de brosse à dents, rendent la programmation de la vision industrielle traditionnelle basée sur des règles très longues pour inspecter avec précision chaque nouvelle variante. Les erreurs détectées plus loin dans la chaîne entraînent une augmentation des déchets, tandis que les produits présentant des erreurs non détectées peuvent entraîner l’insatisfaction des consommateurs. .

Les systèmes de vision Cognex qui intègrent des outils de Deep Learning et la technologie HDR+ (High Dynamic Range Plus) sont spécialement conçus pour gérer l’inspection d’objets réfléchissants.

La technologie HDR+ utilise un algorithme avancé qui optimise le contraste dans des zones localisées avec une seule image, plutôt que les multiples images requises par la technologie HDR standard. HDR+ traite avec aisance les reflets lumineux et changeants de l’emballage pour créer une image plus uniforme, rendant les défauts plus visibles. Comme HDR+ ne nécessite pas d’images multiples, il s’agit d’une technologie particulièrement précieuse pour les vitesses de ligne élevées.

Même avec HDR+, la combinaison de motifs imprimés, de plastique réfléchissant et de contenu visible derrière les parties transparentes du plastique peut créer un champ visuel trop complexe pour la vision industrielle traditionnelle.

La technologie basée sur le Deep Learning de Cognex apporte la puissance de la technologie de Deep Learning à l’atelier et facilite l’automatisation des tâches de production complexes. Le Deep Learning est entraîné avec un petit nombre d’images, parfois aussi peu que deux, pour classer les pièces inspectées comme acceptables et inacceptables, quelles que soient la complexité et l’ambiguïté du champ visuel. Le réentraînement afin d’ajouter une nouvelle variante de contenu pour contrôler la présence des composants et vérifier l’assemblage est tout aussi simple et ne prend que quelques secondes.

Avantages

  • Détecter les défauts dans des conditions d’éclairage difficiles
  • Compenser de manière fiable les reflets brillants et changeants
  • Veiller à ce que seuls les produits emballés de façon satisfaisante parviennent aux consommateurs

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