*מאמר זה מבוסס על כתבה שפורסמה במקור באתר Packaging Digest, ומסתמך על מידע שסופק על ידי Teledyne DALSA.
תעשיית המשקאות פועלת בקצבי ייצור גבוהים, שבהם כל סטייה קטנה עלולה להשפיע על אלפי מוצרים בזמן קצר. כאשר מדובר בבקבוקי זכוכית ממוחזרים, האתגר גדול אף יותר: לפני כל מילוי יש לוודא שכל בקבוק תקין, נקי ובטוח לשימוש חוזר.
מקרה בוחן שפורסם על ידי Packaging Digest מציג כיצד חברת Mingjia Packaging Inspection Technology שילבה טכנולוגיית Machine Vision של Teledyne DALSA כדי להחליף בדיקות ידניות במערכת אוטומטית לבדיקת בקבוקים.
המעבר מבדיקות ידניות לבקרה אוטומטית
בסין, שבה כ-90%–95% מבקבוקי הבירה מיועדים לשימוש חוזר, בדיקת איכות היא שלב קריטי בתהליך הייצור. במשך שנים רבות התבססו קווי המילוי על בדיקות ידניות שבוצעו על ידי צוותי עובדים לאורך המסוע.
לפי הנתונים שהוצגו במאמר, קווי ייצור רבים פעלו בקצב של 18,000–24,000 בקבוקים בשעה, כאשר כל קו דרש בין 18 ל-20 עובדים שביצעו בדיקות חזותיות לאורך שלוש משמרות. מעבר לעלויות כוח האדם, בדיקות מסוג זה עלולות לגרום לעייפות, לפספוס פגמים ולחוסר אחידות ברמת הבקרה.
בדיקה מלאה של כל בקבוק
מערכת ה-Vision שפותחה נועדה לבצע בדיקה מקיפה של כל בקבוק עוד לפני שלב המילוי.
לשם כך שולבו מספר מצלמות, שכל אחת מהן אחראית על אזור אחר בבקבוק. המערכת בודקת את דפנות הבקבוק, פיית הבקבוק, התחתית והמבנה הכללי, ומאתרת פגמים כמו סדקים, שריטות, שברים, לכלוך או גופים זרים.
כדי להבטיח כיסוי מלא של שטח הבקבוק, נעשה שימוש גם במראות, המאפשרות לצמצם את מספר המצלמות הנדרש מבלי ליצור "אזורים מתים" שאינם נסרקים.
האתגרים שמאחורי בדיקת בקבוקי זכוכית
בדיקת בקבוקי זכוכית מציבה מספר אתגרים טכנולוגיים. אחד מהם הוא בדיקת תחתית הבקבוק, שבה המרקם המובנה בזכוכית עלול ליצור רעשי רקע ולהקשות על האלגוריתמים להבחין בין לכלוך אמיתי לבין תבנית הזכוכית עצמה.
אתגר נוסף נובע מתנועת הבקבוקים על המסוע. במהלך ההובלה הם עלולים לסטות מעט ממיקומם או להטות את זוויתם, דבר שעלול לפגוע באיכות התמונה ואף לגרום לפסילות שווא.
על פי המאמר, שילוב נכון של תאורה, אופטיקה ותכנון מכני של מערכת ההובלה סייע להתמודד עם אתגרים אלו ולשפר את אמינות הבדיקה.
ביצועים ויכולת הרחבה
המערכת המקורית התבססה על בקר Vision מדגם VA41, תוכנת Sherlock וארבע מצלמות, ואפשרה לבצע בדיקות בקצב של עד 42,000 בקבוקים בשעה.
בהמשך תכננה החברה לשדרג את המערכת לבקר GEVA, המבוסס על ממשקי GigE מהירים יותר. לפי החברה, השדרוג היה צפוי להגדיל משמעותית את קצב הבדיקה, עד לטווח של 64,000–72,000 בקבוקים בשעה, תוך שמירה על אותה סביבת תוכנה.
מעבר לבקבוקי בירה
הפתרון לא נשאר רק בתחום בקבוקי הזכוכית. בהמשך הורחב השימוש במערכות ה-Vision גם לבדיקת מפלס מילוי, אימות מיקום תוויות, זיהוי תווים באמצעות OCR ולבקרת איכות בייצור בקבוקי PET.
סיכום
מקרה הבוחן ממחיש כיצד שילוב של Machine Vision בתהליך הייצור מאפשר להפוך את בקרת האיכות מתהליך ידני ואיטי למערכת אוטומטית, רציפה ועקבית. באמצעות שילוב של מצלמות, תאורה מתאימה ואלגוריתמים לעיבוד תמונה, ניתן לבצע בדיקה מלאה של כל מוצר, להפחית טעויות אנוש, לשפר את הפרודוקטיביות ולהבטיח רמת איכות גבוהה לאורך כל קו הייצור.
