Esta aplicación se centra en la inspección de envases de plástico rígido para detectar defectos que puedan comprometer la seguridad, la longevidad, la calidad y la marca del producto.
¿Cómo se fabrican los envases de alimentos?
La fabricación de envases de plástico para alimentos implica varios procesos, diseñados para satisfacer las necesidades específicas del producto final. Uno de estos procesos comunes es el moldeo por inyección, ideal para fabricar grandes volúmenes de artículos uniformes como envases, tapas y otros recipientes rígidos. Este proceso consiste en inyectar plástico fundido en un molde a alta presión. Una vez que el plástico se enfría y solidifica, el molde se abre para liberar la pieza.
¿Qué defectos de fabricación ocurren?
Durante el moldeo por inyección pueden producirse diversos defectos que afectan la calidad, la funcionalidad y la estética del envase. Entre los defectos más comunes se incluyen:
Estos defectos pueden reducir la integridad estructural, haciendo que los envases sean susceptibles a roturas o fallos durante su uso. Dado que estos envases se utilizan para el envasado de alimentos, estos defectos pueden provocar fugas, contaminación o deterioro del contenido. Esto puede comprometer la seguridad o la conformidad del envase, lo que supone riesgos para la salud de los consumidores y puede acarrear consecuencias legales y regulatorias. Es fundamental que los fabricantes minimicen estos defectos mediante un control riguroso del proceso de moldeo por inyección.
Sin embargo, estos defectos pueden ser difíciles de detectar: el material plástico es difícil de inspeccionar porque las partes transparentes no siempre producen suficiente contraste y pueden reflejar y refractar la luz de formas impredecibles, creando reflejos o distorsión.
Los contenedores también pueden variar en tamaño y tipo, y cada uno requiere criterios de inspección diferentes. La visión artificial tradicional requiere la programación de cientos de reglas personalizadas, lo que impide la detección de piezas nuevas o variables, o defectos que no se ajustan a los parámetros programados.
En entornos de fabricación de alto volumen, es necesario inspeccionar los contenedores con rapidez para mantener el ritmo de producción. Los productos de visión artificial tradicionales pueden no cumplir con los tiempos de ciclo requeridos.
La Solución
UnitX, AI-powered La inspección detecta eficazmente defectos en el moldeo por inyección de plástico de contenedores de alimentos donde otras soluciones fallan.
En primer lugar, la OptiX El sistema de imágenes ilumina y captura imágenes de los contenedores. Luego, CorteX Central La plataforma de IA se entrena en defectos de moldeo por inyección de plástico. Finalmente, esos modelos de IA se implementan en... CorteX Edge Sistema de inferencia para detectar y clasificar defectos en línea.
Por Qué UnitX ¿Para la inspección de moldeo por inyección de plástico de contenedores?
OptiX Proporciona imágenes superiores que minimizan la reflectividad y maximizan la visibilidad de los defectos. Cuenta con 32 fuentes de iluminación controlables de forma independiente, optimizadas mediante software para diversas superficies de plástico transparente y defectos. Su diseño de domo de iluminación permite un ángulo de incidencia muy agudo de la luz proyectada, lo que permite que incluso los defectos más diminutos proyecten sombras que aumentan su visibilidad.
CorteX detecta con precisión defectos aleatorios y complejos. Normaliza automáticamente la variabilidad en posiciones y orientaciones y reconoce defectos a nivel de píxel. Reduce los falsos positivos que generan desperdicio y desperdicio de producto.
CorteX admite el desarrollo, la implementación y la iteración rápidos de modelos de IALos modelos de IA de CorteX son eficientes en el uso de muestras: solo requieren unas pocas imágenes para entrenarse en nuevos tipos de defectos.
UnitX optimiza el rendimiento. En CorteX, puede ajustar los criterios de calidad y visualizar el impacto en el rendimiento antes de implementar dichos cambios en la producción. Todos los datos de inspección se pueden consultar en una plataforma central para que los fabricantes los analicen e identifiquen áreas de mejora de procesos y consulten registros históricos para limitar el alcance de las retiradas de productos y combatir las reclamaciones fraudulentas cuando sea necesario.
UnitX Proporciona una inspección rápida, 100% en línea. OptiX Tiene LED brillantes y velocidades de captura de moscas de 1 m/s para imágenes de alta velocidad. Y CorteX Edge Admite altas velocidades de inferencia (hasta 100 MP) para emitir rápidamente una decisión OK/NG y comunicar sin problemas dicha decisión mediante la integración con todos los principales sistemas PLC, MES y FTP.
Fabricantes que utilizan UnitX Para automatizar la inspección del moldeo por inyección de componentes de jeringas, podemos:
- Prevenir fugas de calidad que pongan en riesgo la seguridad del consumidor
- Reducir los desechos al minimizar las tasas de rechazo falso comunes en la visión artificial tradicional
- Mejore el rendimiento analizando los datos de producción y calidad para encontrar oportunidades de mejora de procesos.
- Automatizar la inspección a la velocidad de su producción para aumentar el rendimiento de fabricación.
UnitX Ejemplo de inspección en profundidad
En este ejemplo, inspeccionamos contenedores de alimentos de plástico después del proceso de moldeo por inyección de plástico para detectar quemaduras y salpicaduras.
Proyección de imagen
Primero usamos OptiX Para capturar imágenes de los contenedores, asegurándonos de capturar tanto las piezas defectuosas como las correctas. Esto requirió iluminación superior y posterior, así como la rotación de la pieza para obtener imágenes del contenedor desde todos los lados.
Capacitación
A continuación, utilizamos CorteX Central Para entrenar nuestros modelos, creamos etiquetas para dos defectos: quemaduras y desviaciones. Luego, etiquetamos esos defectos en las imágenes que capturamos de OptiX, utilizando solo 7 imágenes de piezas NG y 3 imágenes de piezas OK.
Gracias a la interfaz fácil de usar de CorteX y a la baja cantidad de imágenes que requiere para entrenar sus modelos de IA, solo nos tomó unos minutos etiquetar los defectos en las imágenes.
Detección
Luego implementamos esos modelos de IA en CorteX Edge para detectar defectos en contenedores nuevos, dando como resultado la detección y clasificación precisa de quemaduras y salpicaduras.
