西克应用 | SICK Inspector8512智能相机+AI助力模具上糖果残留检测

糖果生产完成后，模具上糖果残留检测是品质管控的关键环节。传统的视觉算法调试繁琐，落地成本高。SICK Inspector8512智能相机凭借高分辨率成像、灵活的集成能力及搭配强大内置AI检测工具，为模具糖果残留检测提供了稳定精准的专业解决方案。

01 行业痛点

在糖果生产制造过程中，模具上糖果残留检测是保障产品品质、脱模效果与食品安全的重要环节。然而模具结构特殊、产线工况复杂，传统视觉算法在实际应用中面临诸多挑战：

1.产品与模具形态多样

模具结构复杂、糖果品类多样，传统算法通用性差，难以适配多场景，调试繁琐、适配成本高。

2.颜色与纹理接近难识别

糖果与模具材质颜色相近、对比度低，传统视觉算法易出现误判、漏检，无法稳定识别残留糖果。

3.设备集成与兼容性不足

需兼容多种工业通讯协议，传统设备通信能力有限；系统配置复杂，部署与维护难度大、成本高。

4.现场可靠性要求高

检测结果直接影响质量管理与生产追溯，车间温湿度、光照等环境变化易导致传统方案稳定性下降。

02 SICK Inspector8512 解决方案

检测需求

1.检测模具上残余的糖果，糖果的位置在模具上随机。

2.结果通过PROFINET通讯发送给PLC。

检测难点

1.视野范围大，但待检测的残留糖果体积小，属于大视野下的小目标检测。

2.残留糖果的颜色、尺寸存在差异。

方案选型

检测步骤

1、搭建好相机和光源位置后，通过浏览器进入相机软件界面，设置合适的曝光时间、焦距、对比度、亮度等参数采集出一张清晰的图片。

清晰的图片

2、添加 AI 物体检测工具，针对模具不同位置的残留糖果样本进行模型预训练，以实现对模具表面残余糖果的识别。Inspector8512智能相机采用Nova图像处理软件内置了丰富的图像处理算法可供客户快速搭建适合自己的处理流程。

丰富的图像处理算法

未检测到糖果的OK图像

检测到糖果的NG图像

3、根据需要采用通讯方式将结果传输到PLC或上位机，如数字输出IO信号，TCP/IP、PROFINET、EtherNet/IP；也可通过FTP把采集图像保存到上位机供后期追溯查询。

通讯工具

03 方案优势

1.1200万高分辨率成像：搭载12MP高清CMOS传感器，搭配外置高性能照明，清晰捕捉模具缝隙、边缘处的残留糖果。

2. 网页可视化极简配置：基于SICK Nova平台的Web操作界面，无需专业编程，专业与非专业人员均可快速完成参数设置与检测方案搭建。

3. AI智能检测能力：使用AI物体检测工具，无需复杂规则编程，通过实例训练即可精准识别模具上残留糖果，检测稳定可靠。

4. 灵活光学适配：标准C-Mount镜头接口，支持手动可调焦距，可自由搭配外置镜头与照明组件，适配多种模具检测安装需求。

5. 工业级便捷集成：支持双端口EtherNet/IP、PROFINET等主流工业总线，搭配高速I/O，可快速对接产线PLC与控制系统。

04 相机基本参数