Система машинного зрения для контроля качества печенья

116
views

Клиент — крупный производитель продуктов питания, известный выпуском высококачественного печенья и закусок. Занимая прочные позиции на азиатском рынке закусок, компания стремится поддерживать высокое качество своей продукции, чтобы соответствовать ожиданиям потребителей.

Производство печенья включает в себя различные процессы, от приготовления теста и формовки до выпечки и упаковки. На каждом этапе крайне важны строгие стандарты внешнего вида. Даже незначительные изменения размера, формы или цвета могут повлиять на качество печенья. Постоянный контроль качества необходим для обеспечения соответствия каждой партии этим высоким стандартам, что позволяет сохранить репутацию бренда и удовлетворенность потребителей.

До внедрения технологий искусственного интеллекта компания полагалась на ручной визуальный осмотр для выявления дефектов внешнего вида печенья. Однако этот процесс оказался сложным из-за ограничений человеческого фактора, таких как длительная концентрация внимания, субъективная оценка и усталость. В то время как очевидные дефекты, такие как несоответствие размера или формы, было легче обнаружить, незначительные проблемы, такие как небольшие цветовые вариации или мелкие аномалии формы, часто оставались незамеченными. Это приводило к непоследовательным результатам проверки, когда некоторые дефекты либо пропускались, либо выявлялись с избытком, что снижало эффективность производства и общее качество продукции.

Заказчик интегрировал нашу систему машинного зрения  в свою производственную линию. Алгоритмы глубокого обучения обеспечивают автоматизированный контроль в режиме реального времени, точно выявляя дефекты, такие как отклонения в размерах, неправильные формы и несоответствия цвета, на высоких скоростях. Эта система исключает человеческие ошибки и субъективные оценки, обеспечивая стабильные и надежные результаты. Благодаря улучшению обнаружения дефектов компания повысила как качество продукции, так и эффективность производства, сократив количество дефектов и минимизировав отходы. Кроме того, данные, собранные SolVision, позволяют постоянно оптимизировать процессы, подтверждая стремление компании поддерживать высокие стандарты качества и удовлетворять растущий рыночный спрос.

Результат

  • Сокращение времени проверки, повышение общей эффективности производства.
  • Стабильное качество продукции, исключение человеческих ошибок и обеспечение единообразия.
  • Достижение высокой точности обнаружения при минимальном обучении, оптимизация процессов контроля.