3 minutos para iniciar el proceso integral de detección de tapas de botellas

Según las estadísticas, la tasa de crecimiento de la producción en la industria de bebidas se ha mantenido generalmente entre el 10% y el 20% desde 2001. La fuerte demanda en el mercado de bebidas ha traído importantes beneficios a la industria de tapas de botellas. Según un informe de Market Research Future, se estima que el mercado mundial de límites y cierres alcanzará aproximadamente los 91.7189 millones de dólares en 2030, de 2022 a 2030.

Para muchas empresas de tapas de botellas, que se enfrentan a un mercado tan amplio, las líneas de producción están evolucionando gradualmente hacia la digitalización y la informatización. Entre estos avances, los equipos inteligentes de producción y procesamiento brindan soporte técnico crucial para lograr tapas de botellas "no destructivas" y "precisas".

La inspección de calidad en la industria de tapas de botellas necesita potenciación de la IA
Con el desarrollo gradual de líneas de producción inteligentes en las empresas de tapas de botellas, la demanda de tecnología de visión artificial se ha vuelto cada vez más común.

Durante el proceso de producción de tapas de botellas, son inevitables defectos como puntos negros, espacios, rebabas y deformaciones. Depender de la inspección manual o la inspección visual tradicional dificulta satisfacer las crecientes demandas de calidad de las empresas. Los pequeños rayones o pequeños huecos en las tapas suelen ser difíciles de detectar. El proceso de inspección manual lleva mucho tiempo y es costoso, pero a menudo no cumple con los estándares de detección. Esto da como resultado directamente una calidad inconsistente del producto en el momento de la entrega, lo que lleva a una baja eficiencia. Por lo tanto, el Inspección de calidad impulsada por IA se ha convertido en una tendencia inevitable para que las empresas ahorren costos y mejoren la productividad.

La potenciación de la IA hace que la inspección de tapas de botellas sea más eficiente
Aunque las tapas de las botellas son pequeñas, desempeñan un papel crucial en el envasado de alimentos y bebidas. No sólo hacen que los productos sean más fáciles de transportar y previenen la exposición directa al aire externo, sino que también actúan como "guardianes del sabor" en el ámbito de las bebidas carbonatadas, asegurando que el dióxido de carbono no se escape. En consecuencia, detectar defectos en las tapas es especialmente importante, ya que la calidad de la inspección impacta directamente en la calidad de los procesos posteriores de llenado de bebidas.

Las tapas de botellas producidas por máquinas de moldeo por inyección inevitablemente presentan defectos como puntos negros, diferencias de color, impurezas, roscas, anillos de sellado, anillos rotos, espacios, rebabas, deformaciones, dimensiones, juntas, sellos internos, números de molde, etc. Estos defectos pueden variar y pueden aparecer en diferentes partes de la tapa, como los lados, la parte superior o las áreas cóncavas. Por lo tanto, apoyándose en visión manual La inspección por sí sola puede conducir fácilmente a una detección omitida o incorrecta.

KeyeTech emplea Inspección de visión de imagen AI adaptados a las características del producto y requisitos de detección del cliente, creando planes de inspección personalizados. Antes de realizar las pruebas, se recolectan, etiquetan y utilizan muestras de tapas de botellas para optimizar los modelos de entrenamiento. En función de las necesidades reales del cliente, se establecen modelos de implementación de algoritmos. Durante el proceso de inspección, iluminación uniforme y cámaras industriales capturan e identifican la apariencia externa, mientras el sistema de software clasifica y toma decisiones.

Cuando una tapa de botella ingresa al área de inspección a través de un dispositivo de alimentación de tapas, la fuente de luz y la cámara se activan para capturarlo e identificarlo. El sistema de software clasificará y decidirá el límite según el modelo entrenado. Si se detecta un producto no conforme, mostrará "NG" (no es bueno) y emitirá un comando de eliminación; si es un producto conforme, mostrará "OK" y lo contará para clasificarlo en cajas.

La calidad determina el desarrollo de una empresa y la buena calidad del producto mejora la eficiencia corporativa. KeyeTech se compromete a implementar IA para garantizar la calidad de las empresas, convirtiéndose en guardián de la calidad en industrias especializadas.