チョコレート包装検証
Cognex Deep Learning を使用してパッケージングおよび組み立ての外観を検証し、チョコレートを識別、計数、検証
関連製品
ディープラーニング採用 In-Sight ViDi 画像処理ソフトウェア搭載
ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境
特定の食品包装アプリケーションでは、最終包装の品質を確保するため、メーカーは目視検査を行う必要があります。食品に視覚的なばらつきがあると、食品/飲料検査自動システムが複雑になる可能性があります。このチョコレートを例にすると、異なる構成で包装された箱が到着します。検査システムは、各箇所にチョコレートが存在し、それが正しいタイプであることを正常に確認する必要があります。
クリスマスやバレンタインデーなどの休日をテーマにしたチョコレートの箱は、さらに課題を増やします。同じチョコレートの製品でも、箱のテーマによって位置が変わる場合があります。製造元は、各チョコレートの位置を確認し、それが正しい種類で正しい向きにあるか確認する必要があります。
同様に、2つのチョコレートの箱には同じ包装（6個入りなど）が使われていても、味が異なる（ミルク、ダークなど）場合があります。この場合、メーカーはチョコレートを計数して、正しいチョコレートが選択されていることを確認する必要があります。
コグネックスのディープラーニングは、2つの画像内に存在する複数の特徴を検出し、識別するタスクを自動化します。Cognex Deep Learning は、サイズ、形状、表面の特徴に基づいて、チョコレートの様々な特徴を一般化することができます。
ユーザは、位置決めツールで、対象となるチョコレートをサーチするようにツールをトレーニングすることができます。ユーザは、位置決めツールが検出できるようにさまざまな種類のチョコレートをデータベース化し、パッケージング検証に使用できます。
トレーニング後には、位置決めツールがチョコレートの有無とその種類が正しいかを確認するために、画像を個別に分割することができます。1 つのラインでパッケージにばらつきがある場合は、複数の構成を作成することもできます。このようにして、ユーザーは1つのツールを使用してチョコレート包装の検証を自動化することができます。
