机器视觉系统如何解决包装中常见的质量问题

作者:Tigervs    发布时间:2019-07-19    浏览量:

在高速包装作业中,使用机器视觉技术进行自动质量检查可以轻松解决最常见的质量问题。最常见的三个是:

1、缺少瓶盖

2、缺少产品标签

3、产品标签不正确

机器视觉系统是专门的质量控制工具,它将机器视觉相机与针对光学检测任务优化的板载智能相结合。

机器视觉系统如何解决包装中常见的质量问题

缺少瓶盖或打开的容器

带液体的容器必须加盖或密封,否则可能发生泄漏。泄漏可能导致生产问题,污染内容和不满意的客户。关键时刻是盖子或盖子在装满后连接到容器上。消除问题的一种经济有效的方法是自动验证生产线上盖子的完整性并拒绝任何有缺陷的产品,机器视觉系统可以提供简单且经济高效的解决方案。为了检查未密封或损坏的容器,可以教导机器视觉系统查看容器的整体尺寸和形状。如果容器未损坏且密封良好,则尺寸和形状将在已知良好容器的公差范围内。如果不是,结果将触发输出以拒绝容器。

检测丢失或误应用的标签

产品的品牌标识通常在标签上。确保满足期望的经济高效的方法是自动检查丢失或误用标签。为了检查缺失的标签,机器视觉系统能够计算感兴趣区域中正确灰度级别的像素数。如果标签丢失或位置不正确,则像素计数将关闭。

检测错误的标签

同样,为了检查标签是否不正确,机器视觉系统不需要光学字符识别来区分标记为“APPLE”的一盒早餐糕点和标记为“BLUEBERRY”的早餐糕点之间的区别。更简单,更快速,更容易编程的测试会做。使用先进的模式匹配工具,用户可以检查标签,确保其与生产的糕点类型相匹配。在处理可能含有过敏原的产品时,这种检查非常重要。标签错误的产品可能对客户造成健康风险。

相关新闻推荐

关注官方微信

微信二维码
版权所有 深圳市如虎科技有限公司 Copyright © 2018-2019 Tigervs.Com All Rights Reserved 粤ICP备19029139号-1