3 دقائق لبدء عملية الكشف الشاملة عن أغطية الزجاجات

وفقًا للإحصاءات، ظل معدل نمو الإنتاج في صناعة المشروبات عمومًا بين 10% و20% منذ عام 2001. وقد جلب الطلب القوي في سوق المشروبات فوائد كبيرة لصناعة أغطية الزجاجات. وفقًا لتقرير صادر عن Market Research Future، من المقدر أن يصل سوق الحد الأقصى والإغلاق العالمي إلى حوالي 91.7189 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، من عام 2022 إلى عام 2030.

بالنسبة للعديد من شركات أغطية الزجاجات، التي تواجه مثل هذا السوق الواسع، تتطور خطوط الإنتاج تدريجيًا نحو الرقمنة والمعلوماتية. ومن بين هذه التطورات، توفر معدات الإنتاج والمعالجة الذكية دعمًا فنيًا حاسمًا لتحقيق أغطية زجاجات "غير مدمرة" و"دقيقة".

يحتاج فحص الجودة في صناعة أغطية الزجاجات إلى تمكين الذكاء الاصطناعي
مع التطور التدريجي لخطوط الإنتاج الذكية في شركات أغطية الزجاجات، أصبح الطلب على تكنولوجيا الرؤية الآلية شائعًا بشكل متزايد.

أثناء عملية إنتاج أغطية الزجاجات، تكون العيوب مثل البقع السوداء والفجوات والوميض والتشوه أمرًا لا مفر منه. إن الاعتماد على الفحص اليدوي أو الفحص البصري التقليدي يجعل من الصعب تلبية متطلبات الجودة المتزايدة للشركات. غالبًا ما يكون من الصعب اكتشاف الخدوش الصغيرة أو الفجوات الصغيرة الموجودة على الأغطية. أثناء عملية الفحص اليدوي، تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً ومكلفة، ولكنها غالبًا ما تفشل في تلبية معايير الكشف. ويؤدي هذا بشكل مباشر إلى عدم اتساق جودة المنتج عند التسليم، مما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة. ولذلك فإن فحص الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي لقد أصبح اتجاهًا حتميًا للشركات لتوفير التكاليف وتحسين الإنتاجية.

تمكين الذكاء الاصطناعي يجعل فحص غطاء الزجاجة أكثر كفاءة
على الرغم من أن أغطية الزجاجات صغيرة الحجم، إلا أنها تلعب دورًا حاسمًا في تغليف المواد الغذائية والمشروبات. فهي لا تجعل المنتجات أسهل في الحمل وتمنع التعرض المباشر للهواء الخارجي فحسب، بل تعمل أيضًا بمثابة "حراس الذوق" في عالم المشروبات الغازية - مما يضمن عدم هروب ثاني أكسيد الكربون. وبالتالي، يعد اكتشاف العيوب في الأغطية أمرًا مهمًا بشكل خاص، حيث تؤثر جودة الفحص بشكل مباشر على جودة عمليات تعبئة المشروبات اللاحقة.

تظهر أغطية الزجاجات التي تنتجها آلات القولبة بالحقن حتماً عيوبًا مثل البقع السوداء، واختلافات اللون، والشوائب، والخيوط، وحلقات الختم، والحلقات المكسورة، والفجوات، والوميض، والأزيزات، والتشوه، والأبعاد، والحشيات، والأختام الداخلية، وأرقام القالب، وما إلى ذلك. يمكن أن تختلف هذه العيوب، وقد تظهر على أجزاء مختلفة من الغطاء، مثل الجوانب أو الجزء العلوي أو المناطق المقعرة. ولذلك الاعتماد على الرؤية اليدوية التفتيش وحده يمكن أن يؤدي بسهولة إلى الكشف المفقود أو غير الصحيح.

توظف KeyeTech فحص رؤية الصورة بالذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لخصائص المنتج ومتطلبات الكشف عن العملاء، وإنشاء خطط فحص مخصصة. قبل الاختبار، يتم جمع عينات من أغطية الزجاجات ووضع علامات عليها واستخدامها لتحسين نماذج التدريب. بناءً على احتياجات العملاء الفعلية، يتم إنشاء نماذج نشر الخوارزمية. أثناء عملية التفتيش، تقوم الإضاءة الموحدة والكاميرات الصناعية بالتقاط وتحديد المظهر الخارجي، بينما يقوم النظام البرمجي بالتصنيف واتخاذ القرارات.

عندما يدخل غطاء الزجاجة إلى منطقة التفتيش من خلال أ جهاز تغذية الغطاء، يتم تشغيل مصدر الضوء والكاميرا لالتقاطه والتعرف عليه. سيقوم نظام البرمجيات بتصنيف وتحديد الحد الأقصى بناءً على النموذج المُدرب. إذا تم اكتشاف منتج غير مطابق، فسوف يظهر "NG" (غير جيد) ويصدر أمر الإزالة؛ إذا كان منتجًا مطابقًا، فسوف يعرض "موافق" ويحسبه للفرز في الصناديق.

الجودة تحدد تطور الشركة، وجودة المنتج الجيدة تعزز كفاءة الشركة. تلتزم KeyeTech بتنفيذ الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة للمؤسسات، لتصبح حارسًا للجودة في الصناعات المتخصصة.