품질 관리를 위한 OEM 종이 플라스틱 컵 자동 멀리 있는 점등 검사 시스템

감지 기준은 다음과 같습니다.

감지제품

밀크티와 같은 음료는 대량 소비재에 속하며, 많은 소비자가 있으며, 밀크티는 체인 경쟁에서 브랜드의 가장 치열하고 경쟁적인 범주입니다. 밀크티의 외관 포장은 종종 브랜드의 홍보 및 판매에서 중요한 형태이므로, 밀크티 주스의 종이컵 생산에서 컵의 색상, 모양 및 로고 위치 등은 모두 중요합니다. 일회용 종이컵 바닥에는 다양한 디지털 식별이 있을 수 있으며, 감지 범주에 포함될 수 있습니다. Keye Tech는 이러한 음료 포장 감지 산업에서 다양한 종이컵과 호환될 수 있는 많은 감지 사례를 보유하고 있습니다.

감지 원리

도킹 컨베이어 장치를 통해 (제품은 입구가 위를 향하도록 일직선으로 출력되어야 하며, 제품 간 간격은 컵 입구의 반경 이상으로 유지되어야 함), 제품은 안정적이고 질서 정연한 방식으로 특정 스테이션으로 이송된 다음, 산업용 카메라로 촬영한 고화소 샘플 이미지를 이미지 처리 소프트웨어로 전송하고, 표준 샘플을 비교 및 분석하여 양품과 불량품을 결정하고, 해당 공압 장치를 제어하여 불량품을 제거하고 최종적으로 합격품을 수집합니다.

소프트웨어는 샘플 비교 표준을 열 것이며, 고객 현장의 생산 인력은 비교 정확도를 제어하고 자체 생산 조건에 가장 적합한 정확도 표준을 선택하여 제품 불량률을 제어할 수 있습니다.

- 실제 감지에서 특정 감지 항목 데이터의 임계 변동 상태로 인해 제품 오류가 발생할 수 있으며, 시스템 소프트웨어의 매개변수 설정을 통해 조정하여 실제 감지 효과를 얻을 수 있습니다.

참고:

- 검은 반점, 얼룩, 머리카락, 불순물 (다양한 색상)은 검은 점 감지 지수에 따라 분석되며, 40보다 크면 효과적으로 감지할 수 있습니다. 샘플에 투명한 색상의 오일 또는 옅은 색상의 검은 반점이 있는 경우, 회색조 비교 차이가 낮으면 (40 이하), 예상되는 감지 효과를 얻을 수 없습니다.

- 제품 구조적 특성을 고려하여, 실제 감지에서 평면 렌즈의 구조적 중첩 영역은 매우 작은 범위의 감지 사각 영역을 가질 수 있으며, 이미지 획득이 이 사각 영역보다 작으므로 효과적으로 감지할 수 없습니다.

카메라 적용 지침:

컵 평면, 제품 바로 위에 산업용 카메라 1 세트를 추가하고, 시각 광원을 사용하여 컵 입구, 컵 내부 벽 및 컵 바닥 평면 이미지를 수집하여 분석합니다.

컵 몸체의 외부 측면 영역은 컵 몸체의 높이가 단일 카메라 범위를 초과하므로, 컵 식별을 두 부분으로 나누어야 하며, 각 부분은 4 세트의 카메라 링 레이아웃을 사용하고, 총 8 세트의 카메라를 사용하여 시각 광원으로 컵 몸체의 외부 측면 이미지를 수집하여 분석합니다. 컵 식별을 두 부분으로 나누고, 각 부분은 4 세트의 카메라 링 레이아웃을 사용하며, 총 8 세트의 카메라를 사용하여 컵 몸체의 외부 측면 영역을 감지합니다.

컵 바닥은 진공 흡착 벨트를 통해 부유하며, 제품 아래에 산업용 카메라 1 세트가 설치됩니다. 시각 광원과 함께 사용하여 컵 바닥 이미지를 캡처하여 분석합니다.

완제품이 감지된 후 카운트 기능을 실현할 수 있으며, 감지 장치는 사용 중 정기적으로 유지 관리해야 합니다 (예: 컨베이어 벨트 청소, 카메라 청소 등).

실제 기계로 수집한 이미지

컵 내부 벽, 컵 바닥 예시 이미지

컵 바닥 예시 이미지

컵 외부 측면 예시 이미지