硬质塑料包装注塑检测案例

此应用专注于刚性塑料包装的缺陷检测，旨在识别可能损害产品安全性、耐用性、质量及品牌形象的各类瑕疵。通过UnitX的智能视觉检测技术，实现对包装质量的严格把控，确保产品完美呈现于市场。

食品容器是如何制造的？

塑料食品容器的制造涉及多个工艺，可根据最终产品的具体要求进行量身定制。一种常见的制造工艺是注塑成型，非常适合制造大量统一的物品，例如桶、瓶盖和其他硬质容器。它的工作原理是在高压下将熔融的塑料注入模具中。一旦塑料冷却并凝固，模具就会打开以释放部件。

出现哪些制造缺陷？

注塑过程中可能会出现各种缺陷，影响容器的质量、功能和美观。常见缺陷包括：

这些缺陷会降低结构完整性，使容器在使用过程中容易破裂或损坏。由于这些容器用于食品包装，这些缺陷可能会导致内容物泄漏、污染或变质。这可能会损害容器的安全性或合规性，给消费者带来健康风险，并可能导致法律和监管后果。制造商必须通过仔细控制注塑工艺来尽量减少这些缺陷。

然而，这些缺陷很难被发现——塑料材料很难检测，因为透明部件并不总是产生足够的对比度，并且可以以不可预测的方式反射和折射光，产生眩光或扭曲。 

容器的尺寸和类型也各不相同，每个容器都需要不同的检查标准。传统的机器视觉需要编写数百条手工规则，这导致它们无法检测与编程参数不匹配的新零件或可变零件或缺陷。 

在大批量生产环境中，必须快速检查容器才能跟上生产速度。传统机器视觉产品可能无法跟上所需的生产节拍。

解决方案

UnitX 的人工智能检测可以有效检测出其他解决方案无法解决的食品容器塑料注塑缺陷。 

首先，OptiX 成像系统照亮容器并对其进行成像。然后，CorteX Central AI 平台针对塑料注塑缺陷进行训练。最后，将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 推理系统以在线检测和分类缺陷。

为什么选择 UnitX 来进行容器塑料注塑成型检测？

OptiX 提供出色的图像，可最大限度地降低反射率，同时最大限度地提高缺陷的可见度。 它有 32 个独立通道可控的光源，可通过软件针对各种透明塑料表面和缺陷进行优化。其穹顶打光系统设计支持投射光的非常锐利的入射角，即使是非常微小的缺陷也会投射阴影，从而提高其可见度。

CorteX 可准确检测随机、复杂的缺陷。 它可自动标准化位置和方向的变化，并识别像素级缺陷。 它可减少导致废品和浪费产品的误报。

CorteX 支持快速 AI 模型开发、部署和迭代。 CorteX AI 模型支持小样本量训练——它们只需要少量图像即可针对新缺陷类型进行训练。

UnitX 可优化生产良率。 在 CorteX 中， 可以在将这些更改投入生产之前调整质量标准并可视化对产量的影响。  所有检查数据都可以在一个平台上查看，制造商可以分析和确定需要改进的工艺流程，并调出历史记录以限制召回范围并在必要时打击欺诈性索赔。

UnitX 提供快速、100% 在线检查。 OptiX具有高亮的 LED 和 1m/s 的快速飞拍能力，可实现高速成像。CorteX Edge 支持高推理速度（高达 100 MP），可快速输出 OK/NG 决策，并通过集成到所有主要 PLC、MES 和 FTP 系统无缝传达该决策。

使用 UnitX 实现注射器组件注塑检测自动化的制造商能够：

• 防止质量问题危及消费者安全
• 通过最大限度地降低传统机器视觉常见的误拒率来减少废品
• 通过分析生产和质量数据来寻找流程改进机会，从而提高良率
• 按照生产速度自动进行检查，以提高制造产量

UnitX检测案例深度剖析

在这个案例中，我们在塑料注塑成型过程之后检查了塑料食品容器是否有烧伤和裂纹。

成像环节

首先，我们使用 OptiX 捕捉容器图像，确保捕捉到有缺陷和正常的部件。这需要顶部和背光，以及旋转部件以从各个侧面对容器进行成像。 

训练阶段

接下来，我们使用 CorteX Central 来训练我们的模型。我们为两种缺陷创建了标签：烧伤和裂纹。然后，我们在从 OptiX 捕获的图像中标记了这些缺陷，仅使用了 7 张 NG 部件图像和 3 张 OK 部件图像。

由于 CorteX 的用户友好界面和训练其 AI 模型所需的图像数量较少，我们只需几分钟即可标记图像中的缺陷。

缺陷检测

然后，我们将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 来检测新容器上的缺陷，从而准确检测和分类烧伤和裂痕。