Alimentos e Bebidas

Inspeção de Defeitos Estéticos

Capture defeitos em superfícies de embalagens de alimentos e bebidas desafiadoras

Cosmetic inspection

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Um dos maiores desafios ao lidar com defeitos cosméticos ou de superfície em embalagens de alimentos e bebidas deve-se ao fato de que esses defeitos são dinâmicos, normalmente causados pelo processo de formação. Defeitos comuns como batidas, arranhões ou manchas podem ser indiscerníveis durante a fase preliminar de produção. Esses defeitos se tornam visíveis apenas com o recurso de condições específicas de iluminação em uma fase mais avançada do processo de produção. Embora o custo de uma detecção de defeitos tardia possa ser bastante dispendioso, as falsas rejeições podem ser igualmente onerosas. Esta inspeção é especialmente importante em indústrias reguladas, nas quais embalagens de baixa qualidade podem levar a eventos de recall ou reclamações de consumidores.

A tecnologia de visão convencional pode frequentemente deixar passar defeitos cosméticos complexos em embalagens como bolhas nas etiquetas, degradação de cores, arranhões, rachaduras, superimposição e problemas de sobre-embalagem ou sub-embalagem. Estes tipos de defeitos ou variações imprevisíveis são facilmente detectados por inspetores humanos, mas muito difíceis para um programa com algoritmos de visão baseado em regras.

O software de análise de imagem Deep Learning da Cognex detecta defeitos cosméticos em superfícies com tanta confiança quanto inspetores humanos o fariam, mas com a velocidade de um sistema computadorizado. A ferramenta de detecção de defeitos detecta defeitos em materiais ásperos com iluminação padrão, até mesmo quando a qualidade da imagem é baixa, por meio da formação de um modelo confiável da textura e da forma, com base em imagens de treinamento. Em seguida, identifica desvios na textura da superfície como anomalias e os classifica como batidas ou arranhões.

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