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机器视觉检验:包装商减少浪费和提高投资收益的好方案

供稿:653A294E-B5E1-4E23-9DC7-BFE7D2FF483E 2007/6/1 17:34:00

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来源:automation
Packagers Choose Machine Vision Inspection to Reduce Waste and Boost ROI
Food and beverage packagers can choose from many solutions to help them achieve greater productivity and profits without investing in capital equipment to increase capacity. An increasingly popular solution is to reduce the acceptable waste threshold and boost return on investment (ROI) using machine vision to perform quality inspections. Recent technological improvements have made machine vision accessible to small- and medium-size packagers so they can achieve improved results and even pursue brand risk avoidance to maintain consumer and retailer confidence.摘要
在没有进行固定设备投资的情况下,食品和饮料包装商可选用多种解决方案以增加产量,从而实现更高的生产力和更多的利润。越来越流行的方案是利用机器视觉完成质量检验以减少可接受的浪费上限并且提高投资收益(ROI)。目前科技的进步已经使机器视觉的使用在中小型包装商中变为现实,由此他们达到了更好的效果并且努力追求品牌风险规避,并且已经已取得消费者和零售商的信赖。



绪论
为了避免采用固定资产投资的方法提高产量,生产过程的优化对于食品和饮料公司而言意义重大,为此他们做出了不断的大量的投入。与其它行业相比,微薄的利润率以及来自于消费者、零售商和管理机构对产品的质量和种类越来越高的要求是他们采用这种改良后的方法的主要原因。考虑到对投资收益的影响,每一项投资计划都将得到详细的审查,只有对投资收益影响最大(提高ROI)的和最紧急的方案才会被实施。通过采用目前这种得到更多关注的和更能担负得起的机器视觉方案,许多包装商正在降低生产过程中的浪费上限并且提高了包装质量。这样就提高了投资收益并且使得更多的资金密集型生产向技术密集型生产转化,在质量提高的同时,也得到了消费者和零售商更多的信赖。投资收益促成三种不同减少浪费的方案
包装商通常会认为没有必要去修复没有破损的东西,比如,制造商在可接受水平的浪费和不能忍受严重浪费概念之间一般会有一个阈值,通常,某种检验(人工的或者半自动的)将会协助鉴别可接受浪费和不可忍受的浪费,这种检验通常在生产过程中或者末级包装阶段进行。人工检查在很多情形下可以对多种缺点进行可靠的检测,但其只能是轮班进行的在低水平下达到较高的但不能再提高生产率,这样就大大限制了检验产品的数量。在很多情况下,机器视觉系统能够显著提高检验产品的数量,减少人为过失、视觉疲劳和反复性动作损伤,提高生产速度和精确度。以下是最普遍的三种预防浪费的方案:1.将机器视觉作为一种诊断工具来监测贵重机器中需要修复的问题;
2.在液位过高或者过低,标签倾斜或者打码系统打出的不是字母而是乱码的情况下,通过机器视觉检验来限制生产、包装和喷码过程中原料的浪费;
3.利用机器视觉排除供应链中不适合销售的产品。
即使将浪费阈值向下作一个微小的调整,所节省的大量的成本说明机器视觉检验系统的投资的合理性,并且可以提高底线盈利能力。


检验生产日期批号和标签质量采集数据以诊断机器问题
包装问题的出现常常是机器可检查到的特定元件需要维修或者更换的征兆。维修部分设备的费用只是更换整个机器费用的一小部分,需要的停机时间也比较短。大多数的包装机器的使用将会持续很多年,除非出现了持续的问题。机器视觉系统能够通过人机接口提供实时的录像来监视生产过程,也可以在上传图像到数据采集系统时以位图的形式对图像进行存储和计时打印。用这样的录像和图像进行诊断可以缩短故障检修期和减少废品带来的损失。减少浪费和泄漏
按照规定,在符合标准的未装满的情况下,瓶装液位允许的公差范围是很窄的。然而,企业利益要求装瓶时外溢保持到最小限度。机器视觉系统能够对液位进行检验以达到符合标准的装瓶时所需产品的最低要求并在外溢导致过多的产品泄漏时发出警报。


监视装瓶时的外溢和未满另一种情况中,喷码系统可能会出现用墨过量导致喷码污浊而看不清字母。在高速的包装线上,看起来极少的过量用墨累计起来每星期会造成好几百美元的浪费。排除掉有标签缺陷的不适合销售的产品


视觉传感器检测破损的标签标签破损、污染或位置不当的产品往往会对产品品牌造成不良的影响还会引起人们对产品的质量提出质疑。当这样的产品没有售出仍然摆放在货架上时,问题就更严重了。如果标签问题影响到一些柜台的销量,零售商可能会返货以挽回声誉或者将产品作为试用品牌,这样的情况会对零售商作出是否促销新产品或维持现有商品的在架的决定时起到消极的作用。将视觉传感器安在标签后面或者纸盒前面进行监测,可以防止有标签缺陷的产品进入供应链。机器视觉成为主流
更多的使用者可承受的视觉系统解决方案在过去的五年里,由于科技的进步,机器视觉硬件的价格不断下降,其操作系统也更容易安装。这样硬件与软件的结合使厂内系统设计师将视机器觉检验添加到生产过程各个阶段成为可能。2003年四月,Control Engineering杂志发表了他们最近对机器视觉系统用途的调查并且记录了其发展趋势:
•从2003年到2004年初,受访者中,有33%的人期望视觉系统的需求增加,而多数人(62%)认为需求应该保持到原水平。
•受访用户普遍表示购买六套视觉系统共计花费59925美元。
•在多种通讯平台中,受访者中赞成使用基于TCP/IP协议的Ethernet的占73%,而赞成使用DeviceNet的也上升到46%。
机器视觉行业的专家Mark Sippel说,“一个关于机器视觉系统的新的复合型市场在美国发展起来了,旨在实现视觉系统向更小的体积,更低成本和简洁操作。”他还说,“这个市场虽然在以PC机为基础的数据采集装置上取得了一些销量,然而这个市场中仍然有很多人不习惯使用价格在12,000美元以上的比较复杂的机器视觉系统,现如今他们愿意在这方面投资,因为许多系统仅需要7,000美元或者更少,这样他们将很快得到投资回报。”任务导向型解决方案
大多数机器视觉产品适用于单条生产线或者单个机器系统,完成一些特殊的任务。直到最近,机器视觉系统制造商设计出了一种适合完成多种任务通用的产品,因此生产方法完全改变,在系统编程、通讯和重新设置方面也增加了很多的复杂性。正如Sippel所说的,“现在的趋势是朝着任务导向型机器视觉产品发展,而这些产品将很多部件集中于一个区域内,能够发挥优良性能。”视觉产品的简要回顾
第一批任务导向型视觉产品的例子出现在市场大约在五年以前,它采用单一的视觉传感器来处理模式匹配或简单的像素计算,这些产品将光源、照相机、透镜和处理工具集中到一个需要最小配置的紧凑的装置中,后来制造商对这样的产品进行了彻底的改进,他们提供消费者担负得起的产品使之得到普遍应用,同时充分减少工程方面的要求使系统能够工作。



第二代视觉产品
Sippel说,“人们对包括食品饮料、制药和保健美容产品在内的基础包装业的的越来越浓厚的兴趣,充分说明了市场对高水平机器视觉系统功能和设置简易性的需求。其中的一种新型的任务导向型视觉传感器专门用来检验日期码。”这些系统在照相机、光源和透镜等的选择上更具广泛性和灵活性,与第一代产品相比主要的不同点是将检验设置缩减到最少步骤。日期码检验专用传感器比具有日期码检验功能的多用视觉系统更加有效,比如, Omron公司生产的F210 CF型日期码检验器及四大重要特点于一身:1.内置字库:省略对传感器的文字的教授过程;
2.高级检验算法:可以在有印刷缺陷的情况下保证检验精确性;
3.自动日历升级:初始设置后可以自动升级到相关日期;
4.常用码模板:可以减少设置步骤,比如“生产”日期,“最佳使用”日期,“终止使用”日期。具有光学特性验证的视觉系统
现在的包装上都带有大量与消费者和制造商相关的重要信息:日期码/批号/厂家和保质期/食用期。为了确保打印信息正确性和数据的完整性,许多包装商采用机器视觉系统来完成光学特性检验(OCV)和光学字符识别(OCR)。OCV/OCR技术的发展

近年来OCV/OCR方面取得的巨大进步简化了设置步骤并且提高了检验的可靠性。一个主要的进展就是创造内置字库使视觉系统能够识别常用文字,在此之前,用户不得教传感器每次读一个所用字符,设置过程冗长而且单调乏味。Omron公司通过使用以获得专利的QUEST算法使检验更具可靠性,这种算法能够检测和校验文字错误。典型的标记错误包括缺点或文字缺少笔划、线条宽度不一致、倾斜、大小不一和污点,这样标记不完整的产品在进入零售商的供应链之前就可以被排除出去。 更有效的协调
“分布式智能意味着机器视觉装置将能检验生产过程中的每一个位置,来帮助系统作出排除或取出这个位置上不符合标准部分的决定,而不是一直等到其离开生产线。”Sippel说,“增强的网络功能意味着对单个检验的数据采集的改良,更好的质量监测和走向辨别。”目前北美地区最

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