化粧品の粘着ラベルの検査
貼付されたラベルの気泡、しわ、その他の欠陥を確認します
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ローションや軟膏、クリームといったパーソナルケア製品の多くは湾曲面のあるボトルや瓶といった容器に入れられて販売されています。ブランドや製品情報のラベルが容器に貼付されると、気泡や破れ、しわやその他の欠陥がないかどうか検査されます。
ラベルは湾曲しており、様々な角度でカメラに提示されます。印刷ミスなど様々な欠陥の可能性があり、ラベルのどこの場所にでもこのような欠陥が生じる恐れがあります。印刷済みラベルも紛らわしいパターンや色の背景があることもあり、欠陥検出が複雑になります。既存のルールベースの画像処理にあらゆる欠陥の可能性をプログラムすることは現実的ではありません。画像処理が背景パターンによって混乱することになりかねません。
その後の梱包工程に進む前に検出されなくても、欠陥のあるラベルの付いた容器はパレットに積載中に拒否されます。その時点でも検出されなければ、最終小売業者から製品が返品されることになり、それによって小売店の製品に対する信頼が損なわれかねません。
コグネックスのAIベースのビジョンシステムはエッジ学習テクノロジを利用し、どのようなラベルでも、また、ラベルがビジョンシステムに提示される角度にかかわらず、ラベル貼付の異常を検出することで、製品品質を改善できるようにします。ラベルデザインや容器の形状が変わっても、分類ツールに新しいラベルや容器の画像セットを迅速に再登録すると、最低限の中断で業務を再開することができます。直感的な開発環境によって、機械のダウンタイムを最小限に抑え、機器の全体的な有効性（OEE）を高めることができます。
メリット
- 高品質のラベルを徹底する
- 視覚的なブランド価値を維持する
- OEEを高めるために変更時間を最小限に抑える
