Technologie d'inspection visuelle pour le codage des fonds de boîtes : zéro défaut sur les lignes de production à grande vitesse

Inspection de 72 000 canettes par heure avec un taux de précision allant jusqu’à 99,99 % : comment la technologie de vision industrielle révolutionne le contrôle qualité dans l’industrie agroalimentaire

Dans l'industrie agroalimentaire en plein essor actuelle, les lignes de production de canettes atteignent des cadences de 72 000 canettes par heure, soit l'équivalent de 20 canettes par seconde. Dans cet environnement de production à grande vitesse, le contrôle qualité du codage du fond des canettes est devenu une étape cruciale pour garantir la qualité des produits. En tant que vecteur d'information produit, le codage est directement lié à la traçabilité et au contrôle qualité des produits.

L'inspection visuelle traditionnelle ne répond plus aux exigences de la production à grande vitesse. L'introduction de la technologie de vision industrielle a révolutionné cette situation, permettant une inspection automatisée efficace et précise.

1. Causes et défis des défauts de qualité du codage des boîtes de conserve

Dans le processus de production de boissons en canettes, divers facteurs peuvent entraîner des défauts de qualité de codage. Un souffleur d'eau est généralement installé en amont de l'imprimante à jet d'encre afin d'éliminer les gouttes d'eau de la zone de codage du fond de la canette. Un réglage ou un déplacement incorrect de ce dispositif peut entraîner une élimination incomplète des gouttes d'eau du fond de la canette, ce qui entraîne des codes flous ou manquants. L'imprimante elle-même peut également dysfonctionner. L'obstruction des buses d'encre est un problème courant, souvent dû à une utilisation prolongée ou à un nettoyage négligé. Non détecté rapidement, ce problème peut entraîner des accidents de production tels que des codes manquants. De plus, le déplacement du capteur de déclenchement ou de la tête d'impression de l'imprimante peut entraîner des problèmes tels que des caractères, des codes manquants, des codes manquants ou des codes mal positionnés.

Le fond concave des boîtes métalliques présente des difficultés supplémentaires pour l'inspection visuelle. Comparé aux matériaux transparents classiques, la nature réfléchissante des surfaces métalliques complique l'imagerie, nécessitant des solutions d'éclairage spécialisées pour obtenir des images stables et nettes.

2. Objectifs de conception et paramètres techniques clés du système d'inspection

Pour répondre aux exigences des lignes de production à grande vitesse, le système d'inspection du code du fond de la boîte doit répondre à une série de spécifications techniques strictes.

Des performances en temps réel à haute vitesse constituent l'exigence la plus fondamentale. Le système doit effectuer l'acquisition, l'analyse et le jugement des images instantanément, dès que la canette traverse la zone d'inspection à grande vitesse, ce qui nécessite des vitesses de traitement de l'ordre de la milliseconde.

La précision du rejet est tout aussi cruciale. Le système doit distinguer précisément les produits qualifiés des produits non qualifiés, en ne rejetant que les produits défectueux afin d'éviter les pertes dues aux faux rejets. L'évolutivité du système est également cruciale. Des interfaces d'E/S flexibles facilitent l'intégration avec divers capteurs ou actionneurs pour répondre aux divers besoins de mesure et de contrôle sur site.

Les statistiques de données et les capacités de communication sont des caractéristiques essentielles des systèmes d'inspection modernes. Le système doit pouvoir enregistrer, compiler et afficher les données d'inspection en temps réel, tout en permettant l'échange et la transmission à distance de données via des interfaces Ethernet ou série.

3. Architecture du système et composants matériels de base

Un système complet d'inspection par jet d'encre du fond d'une canette se compose de trois composants principaux : une source lumineuse et un système de traitement de la vision, un système de contrôle électrique et d'interface homme-machine et un dispositif de rejet défectueux.

Configuration de la source lumineuse

En raison de la surface concave et des propriétés réfléchissantes des fonds de canettes en aluminium, le système utilise généralement une source lumineuse sphérique intégrée. Cette source lumineuse présente une surface intérieure hémisphérique qui réfléchit uniformément la lumière émise par le fond sur 360 degrés, assurant un éclairage uniforme sur toute la zone d'acquisition et améliorant considérablement la qualité et la stabilité de l'image.

Sélection de caméra intelligente

La caméra intelligente est au cœur du système. Avec son format compact (seulement 30 mm x 30 mm x 60 mm) et ses fonctionnalités performantes, la caméra intelligente Cognex In-Sight Micro1400 est particulièrement adaptée aux applications sur chaînes de montage à grande vitesse. Intégrant des algorithmes de vision industrielle sophistiqués, elle assure des fonctions telles que la détection de présence/absence, l'inspection des défauts de surface, la mesure dimensionnelle et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Elle nécessite une programmation utilisateur minimale, ce qui accélère considérablement le développement du système.

Configuration de l'unité de traitement

Les systèmes utilisent généralement une combinaison d'un ordinateur industriel et d'un automate programmable industriel (API). Par exemple, l'ordinateur industriel à écran tactile Advantech 1261H, associé à un API Siemens S7-200 (avec processeur 224 bits), garantit vitesse et stabilité tout en maintenant un bon rapport qualité-prix.

4. Évolution des algorithmes de traitement d'images et de reconnaissance de caractères

Avec les progrès technologiques, les algorithmes de reconnaissance de caractères pour l’impression jet d’encre sur le fond des boîtes de conserve ont connu une évolution significative, passant des méthodes traditionnelles aux techniques avancées d’apprentissage en profondeur.

Positionnement de la zone de caractère

Le positionnement des zones de caractères constitue la première étape du processus de reconnaissance. Sur les lignes de production, les boîtes de conserve sont sujettes à la rotation pendant l'impression, ce qui rend impossible la définition d'une zone d'intérêt fixe. La méthode MSER (Most Stable Extrema Region) permet une localisation approximative des zones de caractères en binarisant l'image et en appliquant différents seuils de gris. Associée aux méthodes de dilatation morphologique et de surface, cette méthode permet une localisation fine, en utilisant le rectangle englobant minimal pour déterminer la zone de caractères et l'orientation de rotation.

Technologie de segmentation des personnages

En raison des caractéristiques des caractères matriciels à jet d'encre, les techniques traditionnelles de segmentation par projection peinent souvent à les segmenter avec précision. L'algorithme de segmentation des caractères matriciels utilise la méthode de dilatation de forme d'onde, améliorant ainsi la segmentation par projection. En définissant des seuils de segmentation et en gérant les caractères superposés, il relève efficacement le défi de la segmentation des caractères matriciels.

Reconnaissance de caractères

Les algorithmes de reconnaissance de caractères ont évolué, passant de l'extraction traditionnelle de caractéristiques à l'apprentissage profond. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) extraient de manière autonome des caractéristiques jet d'encre de haute qualité grâce à l'apprentissage automatique, évitant ainsi le processus manuel complexe d'extraction de caractéristiques. Ils offrent une excellente tolérance aux pannes et des capacités de traitement parallèle, améliorant considérablement la précision de la reconnaissance.

5. Flux de travail du système et contrôle qualité

Le flux de travail du système d’inspection par jet d’encre du fond des canettes est un processus hautement collaboratif.

Lors du passage des canettes dans le système d'imagerie, un détecteur de proximité métallique déclenche une source lumineuse stroboscopique et une caméra industrielle intelligente pour capturer des images du fond de la canette en mouvement à grande vitesse. La caméra intelligente analyse et traite ensuite l'image, détermine si la qualité d'impression jet d'encre est conforme aux normes et transmet les résultats au système de contrôle électrique.

Dès que des produits défectueux sont détectés, le système active un mécanisme de rejet pour les retirer automatiquement de la ligne de production. Ce processus entièrement automatisé ne nécessite aucune intervention humaine, garantissant ainsi un fonctionnement continu et efficace de la ligne.

Le système enregistre et compile également diverses données d'inspection en temps réel, fournissant ainsi un support de données pour la gestion de la qualité de la production. Les opérateurs peuvent surveiller l’état de fonctionnement du système via l’interface homme-machine et ajuster les paramètres rapidement pour garantir une efficacité optimale de l’équipement.

6. Résultats des candidatures et perspectives d'avenir

Les applications pratiques ont démontré que le système d’inspection d’impression à jet d’encre du fond des canettes basé sur la vision artificielle présente des avantages significatifs.

Comparés à l'inspection manuelle, les systèmes de vision industrielle sont non seulement plus rapides, mais aussi nettement plus précis, atteignant une précision de reconnaissance de 99,99 %. La méthode d'inspection sans contact évite toute contamination pendant le processus et réduit les coûts de main-d'œuvre.

Avec l'automatisation croissante du secteur agroalimentaire et la hausse constante des coûts de main-d'œuvre, la promotion et l'utilisation de systèmes d'inspection par vision industrielle gagnent en importance. Cette technologie a également des implications positives pour briser le monopole des équipements étrangers. À l'avenir, grâce au développement des algorithmes d'apprentissage profond et à l'amélioration des capacités de traitement du matériel, les systèmes d'inspection par codage de fond de boîte évolueront vers des vitesses, une précision et une adaptabilité accrues, offrant ainsi un support technique encore plus performant pour le contrôle qualité dans le secteur agroalimentaire.

À l’avenir, grâce aux progrès continus de la technologie de l’intelligence artificielle, les systèmes d’inspection par codage de fond deviendront encore plus intelligents et adaptatifs. L'introduction d'algorithmes d'apprentissage profond permettra au système de gérer des types de défauts de codage plus complexes, tandis que l'application de la technologie 5G permettra la surveillance et la maintenance à distance, réduisant ainsi davantage les coûts opérationnels.

Pour les fabricants de produits alimentaires et de boissons, investir dans des systèmes d'inspection visuelle avancés est non seulement un moyen indispensable de contrôle qualité, mais aussi un choix stratégique pour renforcer la valeur de la marque et la compétitivité sur le marché. Dans la quête du zéro défaut, la technologie de vision industrielle devient un outil indispensable.