Tecnologia de Detecção de Corpos Estranhos em Garrafas de Vidro: Identificação Precisa de Impurezas para Garantir a Qualidade e a Segurança do Produto

Nas indústrias alimentar, farmacêutica e cosmética, as garrafas de vidro são amplamente utilizadas como materiais de embalagem devido à sua elevada estabilidade química e excelentes propriedades de barreira. No entanto, durante a produção ou o enchimento, objetos estranhos, como fragmentos de metal, pedaços de vidro, cabelos ou fibras, podem misturar-se nas garrafas, afetando a qualidade do produto e representando uma potencial ameaça para a saúde do consumidor. Por conseguinte, a deteção de objetos estranhos em garrafas de vidro tornou-se parte obrigatória do controlo de qualidade nas linhas de produção modernas. Este artigo apresentará sistematicamente as principais tecnologias, inovações algorítmicas e aplicações industriais da deteção de objetos estranhos para o ajudar a escolher uma solução de deteção adequada.

I. Caminho Tecnológico Central da Detecção de Objectos Estranhos

A deteção de corpos estranhos em garrafas de vidro baseia-se principalmente em duas tecnologias: a inspeção por visão por computador e a inspeção por raios X. A primeira é adequada para recipientes transparentes ou semitransparentes, enquanto a segunda consegue penetrar diversos materiais e detetar corpos estranhos com densidades mais elevadas.

1. Inspeção por Visão por Computador: Imagens Dinâmicas e Análise de Algoritmos

A inspeção por visão computacional adquire imagens da garrafa de vidro através de uma câmara e utiliza algoritmos de processamento de imagem digital para identificar objetos estranhos. Os métodos de inspeção tradicionais (como a inspeção manual com iluminação) são suscetíveis à fadiga humana e à interferência da luz. Os sistemas de visão modernos melhoram a precisão através dos seguintes métodos:

• Detecção Dinâmica Rotacional: A garrafa de vidro é rodada em torno do seu eixo central, e uma câmara de alta velocidade capta continuamente múltiplos fotogramas de imagens. Comparando as mudanças de posição dos pontos de defeito em imagens adjacentes, é possível distinguir danos inerentes à garrafa (como riscos) e objetos estranhos no seu interior. Por exemplo, uma fissura no gargalo da garrafa move-se sincronizadamente com o corpo da garrafa durante a rotação, enquanto que objetos estranhos no seu interior apresentarão uma mudança de posição devido ao movimento relativo com o líquido.

• Imagem com múltiplas fontes de luz: A combinação de iluminação traseira e lateral aumenta o contraste entre objetos estranhos e o fundo. Por exemplo, para pequenos fragmentos de vidro no gargalo de uma garrafa, a iluminação lateral pode delinear claramente o gargalo, enquanto a iluminação traseira destaca as sombras dos objetos estranhos internos.

• Algoritmos adaptativos: Utilizando técnicas de deteção de bordos (como o operador de Robert), segmentação por limiar e análise de contornos, o tamanho e a forma dos objetos estranhos são localizados com precisão.

2. Inspeção por raios X: Reconhecimento de penetração e diagnóstico inteligente

A inspeção por raios X baseia-se na obtenção de imagens das diferenças na absorção de raios X por diferentes substâncias. Os objetos estranhos com maior densidade (como o metal, o vidro e as pedras) absorvem mais raios X e aparecem como áreas escuras em imagens em tons de cinzento, enquanto os líquidos ou as pastas aparecem como fundos claros. As vantagens desta tecnologia incluem:

• Detecção melhorada de embalagens transparentes: Para recipientes transparentes, como garrafas de vidro, os equipamentos de raios X podem integrar um módulo de fonte de luz com emissão lateral. Isto melhora a interface entre o contorno da garrafa e o seu conteúdo através de sinais de luz refletidos, evitando a deteção incorreta de objetos estranhos na interface (como fragmentos de vidro na abertura da garrafa).

• Redução de ruído para produtos líquidos: O fluxo de líquidos pode facilmente provocar flutuações de sinal e falsos alarmes. O novo aparelho de raios X reduz a taxa de fluxo através de um canal de amortecimento em forma de U e utiliza a transformada de Fourier para filtrar o ruído de fluxo de baixa frequência, retendo os sinais de alta frequência gerados por objetos estranhos, reduzindo significativamente a taxa de falsos alarmes.

• Aprendizagem profunda de IA: o equipamento treina dezenas de milhares de imagens de exemplo utilizando uma rede neural convolucional (CNN) para aprender a escala de cinzentos e as características morfológicas de objetos e produtos estranhos. Por exemplo, os objetos estranhos metálicos têm bordos regulares e tons de cinzento escuro, enquanto os fragmentos de vidro são irregulares e semitransparentes. O sistema compara a imagem com o modelo em tempo real, disparando um alarme quando o grau de correspondência excede um limiar (por exemplo, 95%).

II. Método inovador de deteção para produtos de elevada viscosidade

Para produtos de elevada viscosidade, como géis e cremes, o método tradicional de paragem por rotação falha porque o objeto estranho não consegue gerar um deslocamento relativo significativo com o frasco. Uma tecnologia recentemente patenteada propõe um algoritmo de análise dinâmica de imagens multiframe que resolve este problema de forma eficaz:

1. Aquisição e posicionamento da imagem: Rode a garrafa de vidro e adquira vários fotogramas de vistas frontais, selecionando dois fotogramas adjacentes (por exemplo, fotograma N e fotograma N+1).

2. Previsão da trajetória do defeito: Extraia as coordenadas do retângulo delimitador mínimo do defeito na primeira imagem. Com base no raio e ângulo de rotação da garrafa, preveja a sua posição no quadro seguinte.

3.º Determinação da Sobreposição: Calcule a área de sobreposição entre a posição prevista e a posição real do defeito. Se a sobreposição for inferior a um limite predefinido (por exemplo, 80%), isto indica que o defeito e a garrafa não se estão a mover de forma sincronizada e é considerado um objeto estranho dentro da garrafa; caso contrário, indica danos na garrafa.

Este método, ao quantificar o desvio de movimento, melhora a precisão da deteção de objetos estranhos em produtos de alta viscosidade para mais de 0,1 mm, reduzindo a taxa de falsos alarmes em mais de 30%.

III. Cenários de Aplicação Industrial e Requisitos de Desempenho

Os diferentes setores industriais têm requisitos variados em relação à precisão e velocidade de deteção, o que exige a seleção de tecnologias apropriadas com base nas características do produto:

• Indústria farmacêutica: Os líquidos orais, injetáveis ​​e outros produtos farmacêuticos exigem a deteção de corpos estranhos metálicos maiores que 0,08 mm ou fragmentos de vidro maiores que 0,1 mm. Os equipamentos de raios X com funções de compensação automática podem adaptar-se às alterações de temperatura e densidade do líquido, garantindo a estabilidade da deteção.

• Indústria Alimentar e de Bebidas: Os produtos líquidos, como os sumos e o leite, necessitam de soluções para lidar com a interferência das bolhas de ar. Os equipamentos de raios X eliminam os sinais de fluxo de baixa frequência através de módulos de filtragem e podem realizar a deteção contínua a uma taxa de 80 a 120 garrafas por minuto.

• Indústria cosmética: Produtos como cremes e géis faciais requerem a diferenciação entre os detritos no gargalo do frasco e o conteúdo. A combinação da deteção de rotação por visão computacional com a tecnologia de melhoramento da interface de raios X permite uma cobertura abrangente.

IV. Tendências e Desafios do Desenvolvimento Tecnológico

A futura tecnologia de deteção de objetos estranhos em garrafas de vidro evoluirá no sentido da inteligência e da integração:

• Sistemas de Aprendizagem Adaptativa: Os modelos de IA podem ser continuamente otimizados através de aprendizagem incremental, adaptando-se à identificação de novos tipos de objetos estranhos.

• Fusão multissensorial: A combinação de sinais de raios X, luz visível e infravermelho aumenta a robustez em cenários complexos.

• Desafios de normalização: As diferenças significativas nas especificações das garrafas de vidro em toda a China exigem o desenvolvimento de algoritmos flexíveis adaptados a vários tipos de garrafas.

Conclusão

A deteção de corpos estranhos em garrafas de vidro é um componente essencial para garantir a segurança do produto. A visão por computador e a tecnologia de raios X apresentam vantagens distintas; as empresas devem escolher a solução mais adequada com base no material do produto, no tipo de corpo estranho e na velocidade da linha de produção. Para produtos altamente viscosos ou embalagens transparentes, algoritmos de deteção inovadores que combinam análise dinâmica multiframe e melhoramento de sinal estão a tornar-se fundamentais para melhorar a precisão e a eficiência. Com a profunda integração da IA ​​e das tecnologias multissensoriais, a deteção de corpos estranhos continuará a evoluir para uma maior inteligência e fiabilidade, reforçando as defesas do controlo de qualidade.