Comment la vision industrielle redéfinit les normes d'inspection de la qualité des bouteilles en verre

Une faible lumière se reflète sur le corps transparent de la bouteille, et sous l'objectif d'une caméra à haute vitesse, une minuscule bulle est précisément identifiée et marquée – le tout en un centième de seconde.

Les bouteilles en verre, emballage ancestral, sont soumises à des exigences de qualité strictes dans la production industrielle moderne. Les méthodes d'inspection manuelles traditionnelles ne répondent plus aux exigences de la production actuelle à grande échelle et à haute cadence. Grâce à la maturation des technologies de vision industrielle, le contrôle qualité des bouteilles en verre connaît une transformation révolutionnaire.

Grâce à des capteurs CCD et CMOS avancés, à des algorithmes de traitement d'images professionnels et à la technologie d'intelligence artificielle, les systèmes d'inspection visuelle peuvent atteindre des vitesses d'inspection de plusieurs dizaines de milliers de bouteilles par heure, avec une précision atteignant des niveaux microniques inaccessibles à l'œil nu, offrant ainsi une assurance qualité solide aux industries alimentaires, pharmaceutiques et cosmétiques.

1. Limites et défis de l'inspection traditionnelle

Lors de la fabrication de bouteilles en verre, la complexité du processus engendre inévitablement divers défauts. Bulles, impuretés, fissures et variations dimensionnelles, par exemple, représentent des risques importants pour la qualité du produit.

Pour améliorer la qualité des produits sortant d'usine, les fabricants ont généralement recours à un contrôle manuel approfondi afin d'éliminer les produits défectueux. Cette méthode traditionnelle présente des inconvénients majeurs : lenteur du contrôle, exigences importantes en ressources humaines, matérielles et spatiales.

Après une utilisation prolongée, la fatigue oculaire et les erreurs d'appréciation peuvent survenir, rendant difficile la garantie constante de la qualité des produits. Les normes d'inspection sont complexes à harmoniser, en raison des différences d'appréciation subjective entre les inspecteurs qualité, et même les critères d'appréciation d'un même inspecteur peuvent varier selon les périodes.

Les lignes de production modernes à grande vitesse mettent encore davantage en évidence les limites du contrôle manuel. Prenons l'exemple de la production de bouteilles de bière : de nombreuses lignes actuelles atteignent des cadences de plus de 36 000 bouteilles par heure, ce qui dépasse largement les capacités du contrôle manuel.

Les caractéristiques propres aux bouteilles en verre complexifient leur inspection. La transparence du verre rend certains défauts difficiles à détecter à l'œil nu, et les caractéristiques de ces défauts varient selon les parties de la bouteille (goulot, épaulement, fond), ce qui exige une inspection sous plusieurs angles.

2. Principes de fonctionnement et avantages technologiques de la vision industrielle

Les systèmes d'inspection par vision industrielle convertissent la cible capturée en signaux d'image grâce à des produits de vision industrielle (CMOS et CCD), qui sont ensuite transmis à un système de traitement d'image dédié.

Le système convertit l'image en un signal numérique à partir d'informations telles que la distribution des pixels et la luminosité. Ces signaux sont ensuite traités par différents algorithmes pour extraire les caractéristiques cibles, et l'équipement sur site est piloté en fonction des résultats de la discrimination.

Un système complet d'inspection visuelle des bouteilles en verre comprend généralement plusieurs composants clés : un système d'éclairage optique, une caméra industrielle haute vitesse, une carte d'acquisition d'images, un logiciel de traitement d'images dédié et un actionneur.

Le système utilise différentes configurations de caméras et d'éclairages pour répondre aux besoins d'inspection des différentes parties de la bouteille en verre. Par exemple, l'inspection du corps de la bouteille peut faire appel à plusieurs caméras USB 3.0 de résolutions différentes, associées à un rétroéclairage ou à un éclairage par dôme ; l'inspection du goulot nécessite une caméra à plus haute résolution, combinée à une source lumineuse annulaire sans ombre pour mettre en évidence les détails.

En termes d'avantages techniques, la vision industrielle améliore d'abord la précision de l'inspection, normalise les normes d'inspection et élimine les différences individuelles dans l'inspection manuelle.

Deuxièmement, elle augmente considérablement la vitesse d'inspection, permettant un contrôle complet des produits en temps réel. Sur le plan économique, l'investissement initial se traduit par un coût moyen bien inférieur à celui de la main-d'œuvre manuelle.

Ces systèmes peuvent également synthétiser et analyser les données, facilitant ainsi l'identification des problèmes dans les processus en amont et fournissant des suggestions pour les processus suivants, permettant une optimisation continue du processus de production.

3. Mise en pratique : Application concrète de l'inspection visuelle des bouteilles en verre

En pratique, l'inspection visuelle des bouteilles en verre porte sur plusieurs indicateurs clés. Le contrôle des dimensions inclut des paramètres tels que la hauteur, le diamètre extérieur du corps et du goulot, ainsi que la hauteur du goulot, garantissant ainsi la conformité de chaque bouteille aux spécifications.

La détection des défauts est plus complexe et comprend les défauts d'aspect du corps de la bouteille (bulles, impuretés, rides, adhérences, fissures, rayures, empreintes digitales, etc.), les défauts du fond de la bouteille (irrégularités, pointes au fond, fond décentré, etc.) et les défauts de l'épaule de la bouteille (épaules inclinées, bouteilles tordues, etc.).

L'inspection du goulot est particulièrement cruciale car elle influe directement sur l'étanchéité de l'emballage. Outre la détection des défauts similaires à ceux présents sur le corps de la bouteille, elle requiert également un contrôle spécifique de problèmes tels que les encoches, les cassures et les ouvertures irrégulières.

Les équipements d'inspection avancés utilisent un mode de travail collaboratif multi-stations. Par exemple, un dispositif d'inspection entièrement automatisé basé sur la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle comprend une station frontale, une première station d'inspection, une station de caméra mobile, puis une cinquième station d'inspection, le tout associé à un mécanisme de convoyage alternatif pour le transport des bouteilles.

Chaque station est équipée d'un système de caméra matricielle et d'un éclairage dédiés permettant de photographier les bouteilles sous différents angles. Certains dispositifs utilisent jusqu'à 34 caméras, connectées via plusieurs cartes d'acquisition USB 3.0 à 4 ports, pour une couverture exhaustive.

4. Défis techniques et solutions innovantes

L'inspection visuelle des bouteilles en verre présente de nombreux défis techniques. Le premier est la détection précise des écarts minimes et la résistance aux interférences environnementales.

La détection du diamètre du goulot de la bouteille exige une grande précision, mais dans des scénarios réels, même de petits écarts dans le positionnement du produit peuvent entraîner des erreurs dans l'extraction des bords lors de l'ajustement circulaire en raison de la réflexion inégale de la surface du verre et d'une légère déformation de la bouteille.

Deuxièmement, se pose le problème des contours flous en niveaux de gris lors de la détection des taches. Certaines taches mineures peuvent présenter une différence de niveau de gris très faible par rapport au fond de la bouteille, ce qui peut facilement entraîner une erreur de classification (confondues avec le fond) ou une non-détection.

La translucidité du verre peut également provoquer un flou de perspective des taches, notamment celles situées à l'intérieur de la bouteille. La pénétration de la lumière entraîne une superposition des niveaux de gris, ce qui rend difficile la définition précise du seuil de gris entre la tache et le fond.

Les interférences dynamiques dues à la lumière ambiante et aux réflexions constituent également un facteur à ne pas négliger. La surface lisse des bouteilles en verre est sujette aux reflets, et de faibles variations d'intensité lumineuse dans l'environnement de détection peuvent entraîner des fluctuations des niveaux de gris des images capturées par la caméra, affectant ainsi les résultats de la détection.

Parmi les solutions innovantes figure l'adoption de modèles algorithmiques avancés. Certains systèmes utilisent l'intelligence artificielle, notamment des réseaux neuronaux profonds, pour encoder et extraire des caractéristiques des images de bouteilles en verre, ce qui permet d'obtenir des étiquettes de classification de qualité plus précises.

L'application de modules convolutionnels hybrides améliore encore les capacités d'extraction de caractéristiques. En utilisant des noyaux de convolution de différentes tailles et des noyaux de convolution dilatés avec différents taux de dilatation, le système peut capturer des caractéristiques multi-échelles et s'adapter aux besoins de détection de défauts de différentes tailles.

Pour répondre aux exigences de synchronisation, des sociétés comme Basler ont développé des solutions personnalisées, adaptant les signaux de sortie d'E/S de la caméra pour obtenir un contrôle synchrone de différentes sources lumineuses pendant que la caméra acquiert des images, améliorant ainsi les performances en temps réel du signal de déclenchement de la source lumineuse.

5. Tendances de développement futures et perspectives de l'industrie

Avec la maturation continue de l'intelligence artificielle et des technologies d'apprentissage profond, l'inspection visuelle des bouteilles en verre évolue vers une approche plus intelligente et adaptative. Les systèmes de vision industrielle traditionnels reposent sur le paramétrage manuel des seuils et des seuils de détection, tandis que les systèmes basés sur l'IA peuvent apprendre de manière autonome les caractéristiques des défauts à partir de grandes quantités de données.

L’essor des plates-formes low-code a abaissé le seuil d’application de la vision industrielle. Par exemple, la plateforme low-code de vision industrielle intelligente de Rectvision, centrée sur la technologie de l'intelligence artificielle, fournit aux développeurs une chaîne d'outils complète et unique pour l'acquisition d'images, l'annotation d'images, le développement d'algorithmes, le packaging d'algorithmes et l'intégration d'applications.

La programmation sans code et le fonctionnement visuel constituent de nouvelles tendances industrielles. Les logiciels d'inspection visuelle comme SGVision permettent aux utilisateurs de créer des processus d'inspection de bouteilles en verre sans programmation, en configurant rapidement les paramètres de détection par simple vision, pour une utilisation immédiate. Ce principe « configurer et utiliser » raccourcit considérablement le cycle de déploiement des processus d'inspection sur les lignes de production.

Le niveau d'intégration ne cesse de croître. Les systèmes d'inspection visuelle modernes ne se contentent plus de détecter les défauts ; ils collectent et analysent également les données du processus de production, assurant ainsi la traçabilité de la qualité et l'optimisation des processus, et offrant aux entreprises manufacturières un support de données plus complet.

Avec la popularisation de la technologie et la réduction des coûts, l'inspection des bouteilles en verre par vision industrielle s'étendra des grandes entreprises manufacturières aux petites et moyennes entreprises, et des produits haut de gamme aux produits ordinaires, favorisant ainsi une amélioration globale du niveau de qualité de l'ensemble du secteur.

L'expérience de Jinan Maotong Inspection Equipment Co., Ltd. montre que la coopération avec des fournisseurs professionnels de vision industrielle permet aux équipements d'inspection de maintenir un fonctionnement stable dans des environnements industriels à haute température et poussiéreux, et même de gagner en compétitivité sur le marché international.

À l'avenir, grâce à la maturation de l'intelligence artificielle, les systèmes d'inspection visuelle des bouteilles en verre pourront non seulement identifier les défauts, mais aussi prédire les tendances de qualité et ajuster proactivement les processus de production, permettant ainsi de passer d'une détection passive à une prévention proactive. Ce sera un axe majeur de l'intelligence industrielle et une manifestation concrète de la transformation et de la modernisation de l'industrie manufacturière chinoise.

Cette « vision intelligente » de la technologie d'inspection visuelle aide l'industrie manufacturière traditionnelle à trouver le chemin de la qualité, en garantissant que chaque bouteille en verre sortant de la chaîne de production puisse résister à un examen minutieux.