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柑橘類パッキングのPTI コンプライアンス達成を支えるマシンビジョン

Saber Engineering

Industry:
食品&飲料品
    Location:
    Pasadena, California, USA
      Customer Objectives:
      • Recognize case designs and hand stamps regardless of varying case positions and orientations or changes in ambient lighting
      • Better track where fresh produce comes from and where it goes
      • Identify and prevent contamination of produce
      Key Results:
      • Advanced machine vision technology to distinguish between different types of packaging and stamps
      • Recognize and verify attributes such as type of shipping container, commodity, and size
      • Trace-back, trace-forward, and production data for better supply chain reporting and on-demand traceability
      • Easy process for operators to train the system to recognize new case designs and stamps
      Cognex Solution:

      生産業は、生鮮食品の仕入先と出荷先を密接に追跡する系統的な業界規模の実装を進めています。この取り組みで最も難しい課題は、現在使用されている幅広いパッケージデザインとハンドスタンプを自動認識して生産物に関する情報を提供することです。米国で柑橘類果物を生産、梱包、マーケティングを手がける大手企業 Sun Pacific 社は最近、HarvestMark のProduct Traceability Initiative (PTI) ソリューション並びに Saber Engineering 社のVR-3000 画像処理検査システムを複数のパッキング工場に導入することでこの課題を克服しました。この画像処理検査システムは、コグネックスの PatMax® パターン認識技術を採用して、ケースの位置や向き、周辺照明などの変化にかかわらずケースのデザインとハンドスタンプを常に認識します。

      生鮮食品サプライチェーンの安全性を守る

      生産業は、米国で毎年60億個以上の製品ケースを処理しています。まれに、サプライチェーンに汚染された製品が紛れ込みます。PTI は、汚染された製品の出所を従来の方法よりさらに早く正確に特定するよう設計されています。第一の利点は、汚染された製品を可能な限り早い段階でサプライチェーンから取り除くことによって消費者へのリスクを減らすことです。PTI には、リコールの可能性による影響を最小限に抑え、サプライチェーンが今まで以上に早く通常の運転を再開できるようにすることによって大幅にコストを削減できる可能性があります。

      PTI は、あらゆるレベルのパッケージング(品物、ケース、パレットなど)品目を特定するために GTIN (Global Trade Item Number) を採用しています。管理者は、ベストプラクティスにもとづき、14桁の GTIN を可能な限りすべてのケース(商品、サブタイプ、サイズ、数量、生産地、生産者、梱包業者)に割り当てています。GTIN とロット番号は、人間が認識可能な形式で提供され、各ケースにはバーコードに暗号化されます。その後の処理では、各段階において製品ケースのGTINおよびロット番号を読み取り、保管する機能が必要です。問題が発生した場合、この方法なら、生産者まで、製品の各ステップを素早くたどることができます。

      PTI コンプライアンスの課題

      生産業は、PTI コンプライアンスの達成における課題に直面しています。通常、梱包業者は、さまざまな種類のパッケージを扱うため、生産ラインにはそれらが混在します。顧客は、会社独自のケースデザインを持っていることが多く、パッキング工場では、異なる顧客のケースを使って梱包しなければなりません。通常パッキングラインの作業員が、商品、サブタイプ、サイズ、数量などの仕様をゴム製のスタンプでケースの横にスタンプします。ここで一番のPITの課題は、ゴムスタンプを自動的に読み取り、パッケージのデザインに関連する製品を特定し、これらすべての情報を含むラベルを人が読める形式と二次元バーコードの形式で自動生成して、ケース側面に貼り付けることです。

      Saber Engineering 社は、異なるタイプのパッケージとスタンプをほぼ完璧に区別することができる高度なマシンビジョン技術を採用した自己完結型 VR-3000 システムを開発しました。この VR-3000 は、輸送コンテナの種類、商品、サイズなどの属性を認識して検証し、この情報を HarvestMark のデータベースに転送して処理します。トレース用データや生産データは、HarvestMark のプラットフォームに安全に管理され、サプライチェーンにレポートを提供し、サプライチェーンのあらゆる段階でオンデマンドのトレーサビリティーを可能にします。

      ケースのデザインとスタンプの認識

      Saber Engineering 社の画像処理ソリューションは、Visual Basic によりカスタマイズしたヒューマンマシンインタフェース (HMI) をコグネックスの VisionPro® 画像処理ソフトウェアと統合させて、パッケージのデザインとスタンプを認識します。部品および特徴の場所を認識するために使用する主要ツール PatMax は、高度な幾何学パターンマッチングテクノロジを採用して正確かつ確実にパターンを特定し位置決めできます。

      対象物が画像処理システムに撮影される方向などが異なるため、パターンマッチングはかなり困難となる場合があります。従来のパターンマッチング技術では、一般的に正規化相関と呼ばれるピクセルグリッド分析に依存していました。この方法では、対象物のグレーレベルモデル(または基準画像)と比較した統計的な類似性を探し、対象物のX/Y位置を決めます。この方法は特定の状況では効率的であっても、対象物の角度、大きさ、影などが変化するような外観が異なる生産ラインでは対象物を探す機能と確実に検索する精度の両方に限界があります。

      一方、PatMax 技術は、ピクセルグリッドに結合されていない一連の境界曲線を使って対象物の幾何学性質を学習し、特定のグレーレベルに依存することなく画像から類似する形状を探します。その結果、角度、サイズ、影などが変化しても、対象物を正確に見つける機能が飛躍的に向上しました。Saber Engineering の社長 Dennis Hopkins は次のように述べています。「私たちは市場で可能なすべてのパターン認識ツールを試しました。PatMax は最高で、これに勝るツールは他にありません。」

      画像処理アプリケーションが成功するためには、照明とカメラの角度を正しく設定することも重要です。それは、一般的なパッキング工場では簡単ではありません。周辺照明は、太陽や雲の位置によって変化します。ボックスがライン上に正しく配置されていないと、カメラに近すぎる、または遠すぎたり、向きが違っていたりします。ほとんどの場合、カメラはボックスの複数の側面を読み取ることができます。たとえば、ボックスのある側面上のハンドスタンプを読み取り、別の側面上にあるパッケージタイプの情報を読み取ります。この場合、カメラの角度をボックスの向きに設置することで複数の側面を読むことができます。

      VR-3000 は、120 ワット LED ストロボ発光のイーサネットカメラを使用します。「照明が非常に明るく拡散しているため、ボックスの違いに対応できる」と、Hopkins は述べています。システムは、工業向けに設計され、32インチの幅で縦方向に調整が可能なハンドクランクが付いています。通常、精度に影響を与えることなく最大6インチのずれに対応できます。プログラマブルロジックコントローラ (PLC) とイーサネット出力のための入出力と、プリンタと HarvestMark システムと通信するための入出力は別々になっています。

      新製品を理解するための学習

      Packers では、さまざまなパッケージとスタンプをラインに追加し続けています。VR-3000 によって、ヒューマンマシンインタフェース (HMI) 、オペレータがシステムに新しいケースデザインやスタンプを教える作業が簡単になっています。ボックスの写真が HMI に表示されます。重ね合わせた3つのウィンドウに、PatMax 検査ツールが探査するボックスのエリアが表示されます。オペレータは、ツールを調整して検査が必要なエリアがカバーされるようにします。ケースのデザインの特徴を示す箇所、製品のサブタイプ、サイズ、数などの示すスタンプを区別するためのエリアに合わせます。Saber Engineering 社と HarvestMark が新システムを設置したとき、Saber 社は設置段階で VR-3000 を現在処理しているすべてのケースおよびスタンプを登録し、HarvestMark の担当者が設置とトレーニングを行いました。さらに、Saber 社は顧客の新入社員に対して、生産ラインに新しいケースやスタンプが追加された場合の処理の仕方について訓練も提供しています。

      Sun Pacific 社は最近、パッキング作業における PTI コンプライアンスを達成するための活動を率先して始めました。Saber Engineering 社と別のケース自動認識やラベリング・ソリューションを提供するサプライヤーとの間で競争できる環境を整え、2ヶ月間平行運転させました。いずれのソリューションも、製品ボックスの図柄、スタンプ、マークを自動認識し、毎時3100個のボックスが流れるライン上を移動するボックスに関連する GTIN を区別する機能が備わっています。このソリューションは、正しいラベルを自動生成し、移動するボックスに貼り付けます。

      この競争で、VR-3000 は、99.5% 以上の読み取り率で顧客のボックスとスタンプを読み取りました。読み取れなかったケースは、スタンプがない、またはひどく損傷しているものでした。この競争の結果、Sun Pacific 社は現在合計で15台の VR-3000 システムを導入し、カリフォルニアの中央部および南部のパッケージ工場で使用しています。「お客様からは、画像処理システムの性能はすばらしいという称賛を受けています。」と、Hopkins は述べています。

      We have tried all of the popular pattern recognition tools available. PatMax works the best and none of the others even come close.

      ―Dennis Hopkins, President
      Saber Engineering
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