이 애플리케이션은 제품의 안전성, 수명, 품질 및 브랜드를 손상시킬 수 있는 결함을 찾아내기 위한 단단한 플라스틱 포장 검사에 중점을 둡니다.
식품용기는 어떻게 제조되나요?
플라스틱 식품 용기 제조에는 최종 제품의 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤 제작된 여러 공정이 포함됩니다. 이러한 일반적인 제조 공정 중 하나는 사출 성형으로, 용기, 뚜껑 및 기타 단단한 용기와 같이 균일한 제품을 대량으로 생산하는 데 적합합니다. 사출 성형은 용융 플라스틱을 고압으로 금형에 주입하는 방식으로 작동합니다. 플라스틱이 냉각되어 응고되면 금형이 열려 부품을 꺼냅니다.
어떤 제조상의 결함이 발생합니까?
사출 성형 과정에서 용기의 품질, 기능, 그리고 미관에 영향을 미치는 다양한 결함이 발생할 수 있습니다. 일반적인 결함은 다음과 같습니다.
이러한 결함은 구조적 무결성을 저하시켜 사용 중 용기가 파손되거나 고장날 수 있습니다. 이러한 용기는 식품 포장에 사용되므로 이러한 결함은 내용물의 누출, 오염 또는 부패로 이어질 수 있습니다. 이는 용기의 안전 또는 규정 준수를 저해하여 소비자의 건강 위험을 초래하고 잠재적으로 법적 및 규제적 결과를 초래할 수 있습니다. 제조업체는 사출 성형 공정을 신중하게 관리하여 이러한 결함을 최소화하는 것이 매우 중요합니다.
그러나 이러한 결함은 감지하기 어려울 수 있습니다. 플라스틱 소재는 투명한 부분이 항상 충분한 대비를 생성하지 않고 예측할 수 없는 방식으로 빛을 반사 및 굴절시켜 눈부심이나 왜곡을 발생시키기 때문에 검사하기 어렵습니다.
컨테이너는 크기와 종류가 다양하며, 각기 다른 검사 기준이 필요합니다. 기존의 머신 비전 시스템은 수백 개의 수작업 규칙을 프로그래밍해야 하므로, 프로그래밍된 매개변수와 일치하지 않는 새로운 부품이나 가변 부품, 또는 결함을 감지하지 못합니다.
대량 생산 환경에서는 생산 속도에 맞춰 컨테이너를 신속하게 검사해야 합니다. 기존의 머신 비전 제품은 필요한 사이클 타임을 따라가지 못할 수 있습니다.
솔루션
UnitX의 AI-powered 검사를 통해 다른 솔루션이 실패하는 식품 용기 플라스틱 사출 성형 결함을 효과적으로 감지할 수 있습니다.
첫째, OptiX 이미징 시스템은 용기를 조명하고 이미징합니다. 그런 다음 CorteX Central AI 플랫폼은 플라스틱 사출 성형 결함에 대해 학습됩니다. 마지막으로, 이러한 AI 모델은 CorteX Edge 결함을 인라인으로 감지하고 분류하는 추론 시스템입니다.
UnitX 용기 플라스틱 사출 성형 검사를 위해서?
OptiX 반사율은 최소화하고 결함 가시성은 극대화하여 뛰어난 이미지를 제공합니다. 32개의 독립적으로 제어 가능한 조명 광원을 갖추고 있으며, 소프트웨어를 통해 다양한 투명 플라스틱 표면과 결함에 맞게 최적화할 수 있습니다. 또한, 조명 돔 디자인은 매우 날카로운 입사각의 투사광을 지원하여 아주 작은 결함에도 그림자를 드리워 가시성을 높여줍니다.
CorteX는 무작위적이고 복잡한 결함을 정확하게 감지합니다. 위치 및 방향의 변동성을 자동으로 정규화하고 픽셀 수준까지 결함을 인식합니다. 불량품 및 제품 낭비로 이어지는 오탐(false positive)을 줄여줍니다.
CorteX는 빠른 AI 모델 개발, 배포 및 반복을 지원합니다.CorteX AI 모델은 샘플 효율성이 뛰어납니다. 즉, 새로운 결함 유형에 대해 학습하는 데 몇 개의 이미지만 필요합니다.
UnitX 수율을 최적화합니다. CorteX에서는 품질 기준을 조정하고 수율에 미치는 영향을 시각화한 후 생산에 적용할 수 있습니다. 모든 검사 데이터는 제조업체가 하나의 중앙 플랫폼에서 참조할 수 있으며, 공정 개선 영역을 분석 및 파악하고 과거 기록을 활용하여 리콜 범위를 제한하고 필요시 사기성 청구를 방지할 수 있습니다.
UnitX 100% 인라인 검사를 신속하게 제공합니다. OptiX 밝은 LED와 1m/s의 빠른 파리 포획 속도를 갖춰 고속 이미징이 가능합니다. CorteX Edge 최대 100MP의 높은 추론 속도를 지원하여 OK/NG 결정을 빠르게 출력하고, 모든 주요 PLC, MES, FTP 시스템과 통합하여 해당 결정을 원활하게 전달합니다.
사용하는 제조업체 UnitX 주사기 구성품 사출 성형 검사를 자동화하려면 다음이 가능합니다.
- 소비자 안전을 위협하는 품질 유출을 방지하세요
- 기존 머신 비전에서 흔히 발생하는 잘못된 거부율을 최소화하여 폐기물을 줄입니다.
- 생산 및 품질 데이터를 분석하여 프로세스 개선 기회를 찾아 수율을 향상시킵니다.
- 생산 속도에 맞춰 검사를 자동화하여 제조 처리량을 늘립니다.
UnitX 검사 예시 심층 분석
이 예에서 우리는 플라스틱 사출 성형 공정 후 플라스틱 식품 용기를 검사하여 화상과 흩어짐을 확인했습니다.
영상
첫째, 우리는 OptiX 용기 이미지를 촬영하기 위해 불량품과 정상품 모두를 촬영해야 했습니다. 이를 위해 상단 조명과 후면 조명을 모두 사용하고, 용기의 모든 면을 촬영하기 위해 부품을 회전해야 했습니다.
트레이닝
다음으로 우리는 다음을 사용했습니다. CorteX Central 모델을 훈련시키기 위해 두 가지 결함, 즉 화상과 스플레이(splay)에 대한 레이블을 만들었습니다. 그런 다음 촬영한 이미지에서 해당 결함에 레이블을 지정했습니다. OptiXNG 부분의 이미지 7장과 OK 부분의 이미지 3장만 사용했습니다.
CorteX의 사용자 친화적인 인터페이스와 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 이미지 수가 적어서 이미지의 결함에 레이블을 지정하는 데 몇 분밖에 걸리지 않았습니다.
Detection System
그런 다음 우리는 해당 AI 모델을 배포했습니다. CorteX Edge 새로운 용기의 결함을 감지하여 화상과 스플래시를 정확하게 감지하고 분류합니다.
