Aplicação da tecnologia de inspeção visual inteligente no controlo de qualidade de fugas em saquetas de óleo para temperos.

As saquetas de óleo para temperos são um componente indispensável da indústria alimentar moderna, e a integridade e a qualidade da sua vedação afetam diretamente a segurança do produto e a experiência do utilizador. Os métodos tradicionais de deteção de fugas baseiam-se principalmente na inspeção visual manual ou em tecnologias de deteção simples, que apresentam uma baixa eficiência, elevadas taxas de falsos negativos e dificuldade na localização precisa da fuga. Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da visão por computador e das tecnologias de deteção inteligente, as soluções de deteção de fugas baseadas na visão tornaram-se essenciais para a solução deste problema. Este artigo, combinando as mais recentes pesquisas de patentes e soluções técnicas, apresenta sistematicamente os princípios, métodos e tendências de desenvolvimento da inspeção visual para deteção de fugas em saquetas de óleo para tempero.

1. Desafios técnicos e limitações dos métodos tradicionais de deteção de fugas

No processo de produção de saquetas de óleo para temperos, podem surgir problemas de fugas devido à selagem inadequada da embalagem, danos no material ou defeitos no processo de enchimento. Os métodos de deteção tradicionais, como os de absorção em cartão ou a deteção por sensores pontuais, apresentam limitações significativas: o primeiro depende da observação manual de marcas de humidade no cartão, o que é ineficiente e propenso a falhas na deteção; o segundo, como os sensores fotoelétricos ou as cordas de deteção, apenas consegue cobrir um único ponto ou linha, não captando de forma abrangente a localização e a extensão da fuga. Além disso, a viscosidade, as propriedades reflexivas ou a semelhança de cor com o fundo do óleo aumentam ainda mais a complexidade da inspeção visual. Por exemplo, em ambientes de produção com iluminação irregular, os vestígios de óleo podem ser confundidos com sombras ou padrões da embalagem, levando a falsos positivos ou falsos negativos.

2. Tecnologias Essenciais para a Detecção de Fugas Baseada em Visão por Computador

2.1 Sensor multirregional e tecnologia de etiquetas RFID

Um sistema avançado de deteção de fugas divide a plataforma de deteção em múltiplas regiões independentes, cada uma com uma unidade sensora contendo materiais eletricamente responsivos (como etiquetas de identificação por radiofrequência). Quando ocorre uma fuga numa região específica, as características elétricas da etiqueta alteram-se. Um leitor RFID recolhe esta informação, localizando com precisão a fuga e calculando parâmetros como o volume e a taxa de fuga. Esta solução oferece uma cobertura completa de toda a superfície de deteção e melhora a precisão na determinação da causa da fuga, treinando um modelo de deteção com dados históricos.

2.2 Processamento de Imagens e Análise de Espectro Duplo de Fluorescência/Luz Azul

Para analisar as características físicas do óleo, pode ser utilizada a tecnologia de imagem multiespectral para aumentar a sensibilidade da deteção. Por exemplo, a área de deteção é iluminada com uma fonte de luz ultravioleta (comprimento de onda de 360 ​​​​nm) para induzir fluorescência no líquido, enquanto uma fonte de luz azul (380–500 nm) é utilizada para adquirir imagens auxiliares. O processamento diferencial das imagens de fluorescência e de luz azul separa eficazmente o sinal do líquido do ruído ambiental. O processo específico inclui:

1. Pré-processamento de imagem: A filtragem gaussiana é utilizada para a redução de ruído, e os algoritmos de melhoramento de imagem (como a multiplicação e o ajuste da escala de cinzentos) são utilizados para reforçar as características.

2. Análise do canal: A imagem RGB é convertida para o espaço de cor YUV e a diferenciação do canal (por exemplo, YU, YV) é utilizada para destacar a área líquida.

3.º Segmentação por limiar e cálculo da área: A situação de fuga é determinada comparando a área de fuga com um limiar pré-definido, reduzindo os erros de julgamento humano.

2.3 Segmentação Semântica Baseada na Aprendizagem Contrastiva

Para a deteção de microfugas em fundos complexos, a aprendizagem contrastiva oferece um esquema de extração de características auto-supervisionado. Através de uma estrutura codificador-descodificador, o modelo pode aprender as características comuns da área de fuga sem uma grande quantidade de dados rotulados. Por exemplo, combinando imagens RGB e infravermelhas como entrada para a rede, são extraídas características multiescala através do módulo SD-Block e mecanismos de atenção (como o CBAM), e por fim, o resultado da segmentação é obtido através de sobreamostragem. Este método apresenta uma boa adaptabilidade a líquidos à temperatura ambiente ou a fugas de baixa intensidade e tem uma maior capacidade de resistência a interferências do que a deteção por imagem térmica tradicional.

3. Implementação do sistema e aplicações integradas

Um sistema completo de inspeção visual inclui, normalmente, os seguintes módulos:

• Unidade de aquisição de imagem: As câmaras industriais de alta definição com fontes de luz específicas (como módulos de luz ultravioleta ou azul) garantem a nitidez da imagem.

• Plataforma de processamento: Um controlador baseado em FPGA ou processadores embebidos realiza a fusão de dados de sensores e a análise em tempo real.

• Dispositivos auxiliares: Módulo de limpeza automática (para remoção de líquido residual da placa de deteção), robô de manipulação (para ajuste da posição de deteção) e dispositivo de injeção de líquido (para simulação de condições de fuga).

• Mecanismo de alarme e feedback: Quando é detetada uma fuga, o sistema marca automaticamente a localização e dispara um alarme, sobrepondo simultaneamente a área da fuga à imagem original para auxiliar a verificação manual.

4. Vantagens Técnicas e Tendências Futuras

A tecnologia de inspeção visual apresenta vantagens significativas no controlo de qualidade de fugas de líquidos:

• Detecção sem contacto: Evita a contaminação secundária da embalagem. • Análise quantitativa: O sistema pode calcular com precisão a área, a localização e até a taxa de fuga.

• Capacidade adaptativa: Através de modelos de aprendizagem profunda, o sistema pode adaptar-se a diferentes viscosidades de óleo, materiais de embalagem e condições de iluminação.

No futuro, com a popularização da fusão de sensores multimodais (como a combinação de imagens infravermelhas e de luz visível) e da computação de bordo, os sistemas de inspeção visual evoluirão para uma maior eficiência e um menor consumo de energia. Ao mesmo tempo, espera-se que os modelos baseados na aprendizagem autossupervisionada reduzam ainda mais a dependência de dados rotulados, diminuindo os custos de implementação para as empresas.

Conclusão

A tecnologia de inspeção visual para deteção de fugas em saquetas de óleo para condimentos, que combina imagens multiespectrais, sensores inteligentes e algoritmos de inteligência artificial, permite a localização precisa e eficiente de problemas de fugas. Isto não só melhora o nível de controlo de qualidade das embalagens alimentares, como também oferece um apoio crucial para a transformação inteligente de toda a indústria alimentar. No futuro, com a otimização contínua de algoritmos e hardware, espera-se que esta tecnologia desempenhe um papel fundamental numa gama ainda maior de cenários de embalagens de líquidos.