"Percetivo" em Linhas de Produção Automatizadas: Uma Análise da Tecnologia de Inspeção Visual para Etiquetas Distorcidas

Nesta linha de produção de alta velocidade, cada produto que passa é capturado com precisão. Os sistemas inteligentes conseguem um posicionamento preciso a velocidades de milissegundos, excedendo o alcance do olho humano.

Nas linhas de produção automatizadas, centenas ou mesmo milhares de produtos passam a cada minuto. Um pequeno e aparentemente insignificante desvio de rótulo pode tornar-se um problema crítico que afeta a estética do produto e até leva a uma identificação incorreta. A inspeção manual tradicional é há muito inadequada para a produção a alta velocidade. A moderna tecnologia de inspeção visual, com a sua precisão e eficiência, tornou-se uma barreira crucial para garantir a qualidade do produto.

Os sistemas de inspeção visual podem analisar com precisão a posição da etiqueta numa fração de segundo, identificando problemas prontamente e rejeitando automaticamente produtos defeituosos, melhorando significativamente a eficiência da produção e o controlo de qualidade.

1. Ponto problemático da linha de produção: porque é que a deteção de etiquetas distorcidas é crucial

Enquanto portadores da identidade de um produto, os rótulos influenciam diretamente as primeiras impressões dos consumidores. Um rótulo distorcido não afeta apenas a estética, mas também pode dificultar a identificação da informação do produto e até mesmo causar problemas de qualidade.

Em setores como o alimentar e o farmacêutico, a conformidade dos rótulos está diretamente relacionada com a segurança do produto.

Os métodos tradicionais de inspeção manual apresentam limitações significativas. Os inspetores repetem frequentemente a mesma tarefa durante longos períodos, o que pode levar à fadiga visual e a uma redução significativa da precisão da inspeção. Estudos demonstram que a inspeção manual de etiquetas pode apresentar erros até 5% a 8%, e os padrões variam entre inspetores, resultando em resultados de inspeção inconsistentes.

A incompatibilidade entre as linhas de produção de alta velocidade e a eficiência da inspeção é outro grande desafio. As modernas linhas de produção alimentar podem embalar e transportar centenas de produtos por minuto. Os métodos de inspeção tradicionais não conseguem acompanhar estes fluxos de alta velocidade, fazendo com que a inspeção de qualidade se torne facilmente um estrangulamento no processo produtivo.

O impacto negativo das etiquetas distorcidas vai muito além das questões estéticas. Em casos extremos, se as etiquetas forem aplicadas incorretamente ou distorcidas, podem cair e enroscar nos equipamentos, causando falhas na linha de produção. Para produtos que exijam rastreabilidade, as etiquetas distorcidas podem tornar os códigos de barras ilegíveis, comprometendo a transparência em toda a cadeia de abastecimento.

2. Princípios técnicos: como a inspeção visual identifica etiquetas tortas

O processo pelo qual os sistemas de inspeção visual identificam rótulos distorcidos é sofisticado e complexo, consistindo em três etapas principais: aquisição, processamento e análise de imagens e saída de julgamento. A aquisição de imagens é fundamental. O sistema utiliza uma câmara de nível industrial com uma resolução ≥1920×1080, emparelhada com um sensor de imagem de alta taxa de fotogramas para acomodar o funcionamento a alta velocidade da linha de produção. O design do sistema de iluminação é também crucial para a obtenção de imagens de alta qualidade. A iluminação adequada melhora significativamente a qualidade da imagem, estabelecendo a base para as análises subsequentes.

Durante a fase de processamento e análise, o sistema extrai características do rótulo utilizando um algoritmo de deteção de bordos. Este processo envolve o pré-processamento da imagem através da conversão em escala de cinzentos, redução de ruído e binarização. O operador Canny é então utilizado para extrair as arestas e calcular os valores dos pixéis e os ângulos das arestas dentro do contorno.

Um algoritmo avançado de deteção da inclinação da etiqueta é o seguinte: o sistema captura primeiro a metade superior da imagem, localiza dois pontos na borda da metade superior da etiqueta e calcula o ângulo de inclinação com base nesses pontos. Utilizando operações adaptativas de extração, erosão e dilatação de arestas Canny, o sistema encontra o contorno com o perímetro mais longo, determinando assim a posição e o ângulo precisos da etiqueta.

Durante a fase de determinação da saída, o sistema compara o ângulo de inclinação calculado com um limite predefinido. Se o limite for excedido, o produto é considerado defeituoso e é enviado um sinal para o controlador PLC, acionando um mecanismo de rejeição para remover o produto defeituoso da linha de produção. Os modernos sistemas de inspeção visual não só determinam se as etiquetas estão enviesadas, como também calculam com precisão o ângulo e a direção do enviesamento, fornecendo feedback em tempo real às linhas de produção para ajustar os parâmetros do equipamento e mitigar o enviesamento na fonte.

3. Evolução do Algoritmo: Do ​​Processamento Tradicional de Imagens à Aprendizagem Profunda

A evolução dos algoritmos de inspeção visual de rótulos reflete os avanços tecnológicos contínuos. Os métodos de deteção precoce baseavam-se principalmente em técnicas tradicionais de processamento de imagens, como a correspondência de modelos e a deteção de bordos.

Os métodos tradicionais de correspondência de modelos identificam etiquetas distorcidas comparando a imagem a inspecionar com um modelo padrão. Embora simples e direto, este método é sensível às alterações ambientais e tem uma precisão de reconhecimento limitada. A investigação mostra que a precisão da correspondência tradicional de modelos para a deteção de distorção de rótulos é de aproximadamente 91%, enquanto que para a deteção de anomalias de caracteres é de apenas 72%.

Com os avanços tecnológicos, os métodos melhorados de correspondência de modelos melhoraram significativamente o desempenho da deteção. Baseado no algoritmo tradicional, este novo método adiciona o cálculo da média de pixéis dentro da área coberta pelo kernel correspondente, reduzindo efetivamente a interferência de ruído e aumentando a precisão da deteção de anomalias de caracteres para 92%, elevando a precisão global da deteção para 96%.

Nos últimos anos, a aplicação da tecnologia de aprendizagem profunda, particularmente as redes neuronais convolucionais (CNNs) e a família YOLO de algoritmos de deteção de objetos, elevou a deteção de etiquetas a novos patamares. Treinados em grandes quantidades de amostras rotuladas, os modelos de aprendizagem profunda são capazes de identificar defeitos em rótulos numa variedade de cenários complexos, incluindo ambientes desafiantes, como iluminação irregular e fundos complexos.

A fusão de características multinível é outra inovação tecnológica importante. Os sistemas de deteção avançados analisam simultaneamente as características de bordo, textura e domínio de frequência numa imagem, atribuindo pesos diferentes a cada característica para formar um limite de julgamento abrangente. Esta abordagem proporciona uma avaliação mais abrangente do estado do rótulo e melhora a fiabilidade da deteção.

Os resultados experimentais mostram que os sistemas de inspeção baseados em aprendizagem profunda conseguem mais de 95% de precisão na identificação de defeitos de embalagem e mais de 90% de precisão na identificação de pequenos desalinhamentos de rótulos (≥1 mm). Estes sistemas são também imunes à subjetividade humana, superando significativamente os métodos tradicionais.

4. Cenários de aplicação: Práticas de inspeção de rótulos em vários setores

A tecnologia de inspeção visual desempenha um papel vital na inspeção de rótulos em vários setores, especialmente nos setores alimentar e das bebidas, farmacêutico e de fabrico de eletrónica.

Na indústria alimentar e de bebidas, a inspeção de rótulos garante que a aparência do produto está em conformidade com as normas, além de garantir a rastreabilidade. Tomando como exemplo a linha de produção de água a granel da Jingtian, o sistema utiliza tecnologia de inspeção visual para analisar com precisão a posição e o ângulo das tampas das garrafas, identificando e rejeitando tampas tortas. Estão instalados vários sensores de imagem do tipo split em cada linha de produção para inspecionar completamente os rótulos, tanto na parte frontal como na traseira das garrafas, garantindo a correta aplicação dos rótulos.

A indústria farmacêutica impõe exigências extremamente rigorosas à precisão dos rótulos, dado que a informação do rótulo está diretamente relacionada com a segurança dos medicamentos. Os sistemas de inspeção visual não só detetam distorções nos rótulos, como também verificam informações importantes, como números de lote e datas de validade, para evitar confusões e utilização indevida. A inspeção de instruções de caixas de medicamentos é uma aplicação típica. O sistema pode inspecionar as instruções mesmo quando são rodadas 360 graus, rejeitando automaticamente a embalagem se esta estiver em falta ou de cabeça para baixo.

O setor de fabrico de eletrónica também beneficiou da tecnologia de inspeção visual. No processo de fabrico de elétrodos de baterias de lítio, os sistemas de visão substituíram os sensores tradicionais codificados por cores, detetando não só a presença de etiquetas, mas também a sua posição afixada e se estão distorcidas. Isto é particularmente importante, uma vez que as etiquetas distorcidas podem soltar-se e enroscar-se no elétrodo, causando falhas na linha de produção.

Com a diversificação dos formatos de embalagens, a tecnologia de inspeção está em constante adaptação e inovação. Para a inspeção de códigos de barras em etiquetas transparentes, é utilizado um anel de luz UV especial para realçar o contraste. Para embalagens curvas, o sistema utiliza um algoritmo de retroprojeção para corrigir as áreas distorcidas, garantindo uma inspeção precisa.

5. Desafios técnicos: limitações dos sistemas atuais e contramedidas

Apesar dos avanços significativos na tecnologia de inspeção visual, as aplicações práticas ainda enfrentam inúmeros desafios.

A interferência ambiental é um dos principais fatores que afetam a estabilidade da inspeção. Variações de iluminação, poeira, vibração e outras condições na área de produção podem afetar a qualidade da imagem. Para enfrentar este desafio, os sistemas avançados utilizam algoritmos de melhoramento de imagem (como a normalização da luz, o desfoque e o processamento de desreflexão) para melhorar a qualidade da imagem e empregam tecnologia de ajuste dinâmico de limiar para permitir que o sistema se adapte a diferentes condições ambientais em tempo real.

A inspeção em fundos complexos apresenta outro grande desafio. Quando a cor do rótulo e do fundo do produto são semelhantes ou o padrão é complexo, a identificação precisa da margem do rótulo torna-se difícil. Para resolver este problema, as tecnologias de imagem multiespectral e de visão 3D estão a ser cada vez mais adotadas em sistemas de ponta, melhorando a fiabilidade do reconhecimento através da aquisição de dados de imagem de múltiplas dimensões.

Equilibrar a velocidade e a precisão da inspeção é também um desafio técnico. As linhas de produção de alta velocidade exigem que os sistemas completem as inspeções em milissegundos, o que pode entrar em conflito com o tempo de processamento de algoritmos complexos. As estratégias de otimização incluem o emprego de algoritmos de seguimento leves e algoritmos de posicionamento baseados na média de pixéis para melhorar a velocidade de processamento e, ao mesmo tempo, garantir a precisão.

Para fazer face aos desafios de adaptação a novos materiais de embalagem, a indústria propôs a tecnologia de "extração modular de características", que permite aos sistemas alternar rapidamente a lógica de deteção para diferentes tipos de embalagem, adaptando-se a novos materiais e formatos de embalagem sem substituir o hardware principal.

6. Perspetivas futuras: Tendências de desenvolvimento na inspeção visual inteligente

A tecnologia de inspeção visual está a desenvolver-se rapidamente para uma maior inteligência e integração, trazendo novas possibilidades para a inspeção de etiquetas.

A integração profunda da inteligência artificial e da aprendizagem profunda é uma grande tendência futura. Através de algoritmos continuamente otimizados, os sistemas terão capacidades mais robustas de reconhecimento e análise de defeitos, permitindo-lhes lidar com tarefas de deteção de defeitos mais complexas e subtis. As capacidades de autoaprendizagem das redes neuronais profundas permitirão que os sistemas se adaptem a ambientes de produção em constante mudança, reduzindo a necessidade de ajuste manual dos parâmetros.

A Internet das Coisas e as tecnologias de big data estão a integrar-se intimamente nos sistemas de inspeção visual. Ao aprender e analisar grandes quantidades de dados de inspeção, o sistema consegue não só identificar defeitos atuais, mas também prever potenciais riscos para a qualidade, permitindo a manutenção preditiva e a otimização da qualidade. Esta abordagem de inspeção baseada em dados ajudará as empresas a migrar da pós-inspeção para a prevenção preventiva.

O desenvolvimento de hardware embebido tornou os sistemas de visão mais compactos e inteligentes. Os sistemas de visão baseados em IA incorporada podem realizar inspeções em tempo real sem depender da cloud, tornando-os mais adequados para a implementação distribuída em linhas de produção. Além disso, o aparecimento de circuitos integrados específicos para aplicações (ASICs) aumentará significativamente a velocidade de processamento de imagens, atendendo às exigências das linhas de produção de altíssima velocidade.

A aplicação da tecnologia de visão 3D é outra importante direção de desenvolvimento. Ao adquirir informações tridimensionais sobre etiquetas, o sistema pode detetar saliências e irregularidades difíceis de detetar com a visão 2D tradicional, expandindo significativamente o alcance da inspeção. Esta tecnologia é particularmente eficaz para a inspeção de rótulos em embalagens curvas e produtos com formatos irregulares.

O conceito de plataformas de inspeção flexíveis está a emergir, através do qual um único sistema de inspeção pode ser configurado através de software para se adaptar aos requisitos de inspeção de rótulos de diferentes produtos, permitindo a troca rápida da linha de produção e atendendo ao modelo de produção flexível de pequenos lotes e produtos de alta variedade.

Com os contínuos avanços tecnológicos, as capacidades dos sistemas de inspeção visual estão em constante expansão. Desde a simples deteção de presença/ausência nos seus primórdios até à medição precisa de ângulos hoje, e aos sistemas inteligentes de alerta precoce no futuro, a tecnologia de inspeção visual está a tornar-se um componente essencial indispensável da manufatura inteligente.

É previsível que os futuros sistemas de inspeção visual não servirão apenas como "guardiões" da qualidade, mas também se tornarão "coletores" de dados de produção e "consultores" da otimização de processos. Terão um papel ainda mais crítico na transformação digital e inteligente da indústria transformadora global, protegendo continuamente cada rótulo na linha de produção e garantindo que os produtos são apresentados aos consumidores em perfeitas condições.