Thermoseal & Label Inspector von Inndeo

Mit Deep Learning gegen Fehler

Hohe Geschwindigkeit und hohe Erkennungsraten sind die Anforderungen an die Qualitätskontrolle in der Verpackungsbranche. Wie diese Anforderungen erreicht werden können, zeigt das Unternehmen Inndeo mit einem Automatisierungssystem auf Basis von industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning.

 (Bild: Inndeo Prroyectos Industriales S.L.)

(Bild: Inndeo Prroyectos Industriales S.L.)

Inndeo aus Saragossa bietet mit seiner Marke Inspectra Bildverarbeitungslösungen für die Automatisierung von Qualitätsprüfungen in der Lebensmittelindustrie an. Der Thermoseal & Label Inspector soll nun auch Verpackungen inspizieren und Etiketten lesen. Das Gerät vereint Technologien wie Hochgeschwindigkeits- und Verarbeitungserfassung mit der hauseigenen HSP-Technologie, hyperspektraler Bildverarbeitung, Deep Learning und RGB.

Durchgängig automatisieren

Ziel ist es, ein durchgängig automatisiertes System für die Verpackungsbranche zu entwickeln. Die Effekte eines solchen Machine-Vision-Systems sind: höhere Erkennungsraten von Defekten der Verpackungen, Kostenersparnis sowie die Digitalisierung der Produktionsprozesse. Doch wie sieht das Setup des Thermoseal & Label Inspector aus? An verschiedenen Stellen innerhalb der Inspektionsumgebung positionierte Kameras nehmen Bilder der zu prüfenden Objekte auf. Diese werden von der integrierten Machine-Vision-Software Halcon des Münchener Unternehmens MVTec verarbeitet.

Für die versiegelten Bereiche ermittelt die Software auf Grundlage verschiedener Parameter den relevanten Prüfbereich (Region of Interest/ROI) des Bildes. Dazu verwendet Inndeo hochauflösende RGB-Vision-Technologie, um einfache Fehler auf versiegelten Flächen zu finden – wie etwa Schinkenstücke, deren Farbe in einer transparenten Schale leicht zu erkennen ist. Darüber hinaus setzt das Unternehmen hyperspektrale Bildverarbeitungstechnologie für komplexere Fehler ein. So können beispielsweise Fehler in undurchsichtigen oder bedruckten Schalen erkannt werden. Unter Einsatz von Deep Learning interpretiert die Software die Bilder mit einer höheren Erkennungsgeschwindigkeit und -effizienz und erkennt etwa Falten in Siegelfolien oder Fehler in der Zusammensetzung des Produkts in der Schale.

Optische Zeichenerkennung

Ein weiteres Anwendungsszenario ist die Inspektion der Etikettierung sowie die Prüfung, ob sich Falten unterhalb des Etiketts gebildet haben. Um das Etikett zu erkennen, sucht ein konfigurierbares Werkzeug nach einem bestimmten Muster. Ist dieses gefunden, erfolgen die Prüfprozesse. Dabei nutzt die Applikation die in die Halcon-Software integrierten Technologien zur optischen Zeichenerkennung wie OCR (Optical Character Recognition) oder Deep OCR, die Texterkennungsfunktionen mit Deep-Learning-Algorithmen kombinieren. So lassen sich verschiedene Arten der Etiketteninspektion konfigurieren. Zur Erkennung von Anomalien der aufgebrachten Etikettierung kommen ebenfalls Deep-Learning-Technologien sowie ein Musterabgleich von Farbtönen zum Einsatz.

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