Tecnologia de Inspeção Visual de Garrafas PET Completas: Composição do Sistema, Princípios do Algoritmo e Tendências de Desenvolvimento

1. Importância e histórico da inspeção completa das garrafas PET

As garrafas PET são embalagens amplamente utilizadas nas indústrias alimentar, alimentar e farmacêutica. Nas linhas de produção de enchimento de alta velocidade, defeitos como níveis de líquido excessivamente altos ou baixos e uma selagem inadequada da tampa podem ocorrer devido a fatores como erros nos equipamentos de enchimento, variações nas garrafas ou flutuações na linha de produção. Níveis de líquido excessivamente elevados podem provocar a expansão ou mesmo a rutura do produto durante o transporte ou mudanças de temperatura, enquanto níveis excessivamente baixos podem violar as especificações do rótulo, afetando a imagem da empresa e acarretando riscos regulamentares. Defeitos nas tampas, como tampas altas, tortas, ausentes ou anéis de segurança partidos, podem facilmente levar a fugas de líquido ou contaminação microbiana. Por conseguinte, a inspeção automatizada de qualidade das garrafas cheias no final da linha de produção tornou-se uma etapa crucial para garantir a qualidade dos produtos finais.

A inspeção tradicional baseia-se principalmente na inspeção visual manual, mas este método é ineficiente, propenso à fadiga e suscetível a fatores subjetivos, tornando-o inadequado para linhas de produção de alta velocidade que processam dezenas de milhares de garrafas por hora. Tecnologias como a inspeção por raios X, ultrassons e infravermelhos também têm sido utilizadas, mas cada uma apresenta os seus próprios problemas, como riscos para a saúde, suscetibilidade a interferências ou precisão insuficiente. Nos últimos anos, a tecnologia de inspeção de garrafas inteiras baseada em visão por computador tornou-se gradualmente a solução predominante devido às suas vantagens de operação sem contacto, alta precisão e alta velocidade. Esta tecnologia capta imagens da garrafa com uma câmara e utiliza algoritmos de processamento de imagem para analisar indicadores-chave, como o nível de líquido, a tampa e o rótulo, permitindo uma avaliação de qualidade online rápida e objetiva.

2. Composição de um Sistema de Inspeção Visual de Garrafa PET Completa

Um sistema completo de inspeção visual de garrafas PET é normalmente constituído por uma unidade de imagem, uma fonte de luz, uma unidade de processamento e um atuador. Estes componentes devem funcionar em conjunto para satisfazer os requisitos de inspeção de alta velocidade e alta precisão.

2.1 Unidade de Imagem

A unidade de imagem é responsável pela aquisição de imagens da garrafa. O seu componente principal é uma câmara industrial (como uma câmara CCD ou CMOS). Para melhorar a cobertura da inspeção, o sistema utiliza frequentemente várias câmaras ou combina-as com refletores para captar imagens simultaneamente de diferentes ângulos. Por exemplo, uma solução típica utiliza três câmaras CCD de matriz de área, espaçadas a 120 graus ao longo da linha de produção, para obter uma deteção de 360 ​​graus sem pontos cegos da tampa da garrafa e do nível do líquido. Outra solução inovadora utiliza apenas uma câmara CCD industrial, mas com cinco espelhos refletores (incluindo o primeiro ao quinto espelho), adquirindo imagens multiangulares da frente, esquerda, direita e topo da garrafa através da reflexão nos espelhos, reduzindo efetivamente o custo e a complexidade do sistema. A lente da câmara está geralmente nivelada com o fundo da garrafa para garantir uma imagem nítida da linha do nível do líquido.

2.2 Sistema de Fonte de Luz

Uma iluminação estável é crucial para a qualidade da imagem. O sistema utiliza frequentemente fontes de luz LED de área ou anel para destacar as bordas da garrafa e os contornos do nível do líquido. A fonte de luz está normalmente configurada para o modo de iluminação constante, não necessitando de um controlador complexo e oferecendo uma elevada estabilidade. Dependendo das características da garrafa (como a transparência e a cor do conteúdo), pode-se selecionar a iluminação traseira (que ilumina a garrafa por trás para criar uma silhueta e destacar a linha do nível do líquido) ou a iluminação frontal (que ilumina a garrafa pela frente para realçar os detalhes da superfície). Por exemplo, na inspeção de tampas de garrafa, a iluminação traseira ajuda a captar os contornos da tampa e do anel de suporte, enquanto na deteção do nível do líquido, a combinação da iluminação frontal e traseira compensa eficazmente a interferência causada pela espuma. O posicionamento da fonte de luz deve evitar reflexos e sombras e adaptar-se ao ambiente de vibração da linha de produção.

2.3 Unidade de Processamento e Atuador

A unidade de processamento (como um computador de controlo industrial) executa algoritmos de processamento de imagem para analisar as imagens captadas e determinar se o nível do líquido é aceitável e se a tampa da garrafa está em boas condições. Esta unidade comunica com a unidade de controlo PLC, que controla o mecanismo de rejeição (como um ejetor acionado por válvula solenóide) com base nos resultados da deteção, para remover automaticamente os produtos defeituosos da linha de produção. O sistema também integra sensores fotoelétricos, encoders rotativos e outros componentes para rastrear a posição da garrafa e acionar a câmara para tirar fotografias, garantindo que a deteção está sincronizada com a velocidade da linha de produção.

3. Algoritmos-chave na deteção de garrafas cheias

Os algoritmos são o núcleo da inspeção visual e devem cumprir os requisitos de alta precisão e tempo real. A seguir são apresentados algoritmos típicos para deteção de nível de líquido e deteção de tampas de garrafas.

3.1 Algoritmo de Detecção do Nível do Líquido

O objetivo da deteção do nível do líquido é identificar com precisão a fronteira entre o líquido e o gás (ou espuma) no interior da garrafa. Os algoritmos mais comuns incluem o método de gradiente de projeção e o método de difusão de gradiente de projeção em escala de cinzentos. O seu processo envolve normalmente três etapas: pré-processamento da imagem, localização do nível do líquido e avaliação.

• Pré-processamento da imagem: Primeiro, a imagem a cores é convertida para escala de cinzentos e, em seguida, binarizada (o limiar é geralmente definido em torno de 200 para uma imagem em escala de cinzentos de 256 níveis) para separar a garrafa do fundo. Na imagem binarizada, o ruído pode ser removido através de operações como a erosão e a dilatação, e a área da garrafa pode ser localizada de forma aproximada através da análise de componentes ligados.

• Localização do Nível do Líquido: O método do gradiente de projeção é comummente utilizado. Em primeiro lugar, é calculada a soma dos valores da escala de cinzentos para cada linha ao longo da direção vertical da imagem para formar uma curva de projeção. Devido à mudança abrupta da escala de cinzentos no nível do líquido, o valor do gradiente de projeção aumentará significativamente. Ao digitalizar a curva de gradiente, pode ser encontrada a linha que contém o valor máximo de gradiente, determinando assim a posição do nível do líquido. Para melhorar a precisão, pode ser combinada uma estratégia de difusão de gradiente para melhorar o sinal de gradiente utilizando características prévias do nível do líquido, tornando a localização mais estável. As experiências mostram que o erro de localização do nível do líquido por este método pode ser controlado dentro de 0,68 mm, e o tempo de processamento para um único fotograma é de aproximadamente 23,8 ms, atendendo aos requisitos de imagens de alta velocidade. Para imagens multiangulares (como as vistas esquerda e direita obtidas através de um espelho), o sistema calcula a posição do nível do líquido separadamente. Se ambas estiverem dentro do intervalo padrão, é considerado válido (qualificado). Se o nível estiver demasiado alto, demasiado baixo ou se o nível do líquido não puder ser detetado (por exemplo, numa garrafa cheia), é considerado 不合格 (não qualificado).

3.2 Algoritmo de Detecção de Tampas de Garrafa

A deteção de tampas de garrafa necessita de identificar defeitos como tampas altas, tampas inclinadas, ausência de tampas e anéis de segurança partidos. Os algoritmos baseiam-se principalmente na relação geométrica entre a tampa da garrafa e o anel de suporte.

• Localização do Eixo de Simetria: Primeiro, é realizada a deteção de bordos na imagem da garrafa. O eixo de simetria da garrafa é determinado ajustando os pontos de contorno esquerdo e direito para corrigir a inclinação da garrafa.

• Localização do Anel de Suporte: O anel de suporte (anel adaptador) está relativamente fixo ao corpo da garrafa e aparece como uma linha reta na imagem. O anel de suporte pode ser localizado contando o número de pixéis pretos em cada linha e encontrando a linha de pico; ou utilizando a deteção de cantos, os dois pontos finais do anel de suporte são determinados pelo ponto de curvatura máxima do contorno e, em seguida, é ajustada uma linha reta.

• Deteção de Defeitos: Com base num algoritmo de ajuste de linha reta, são calculadas a inclinação e a distância entre a linha reta no topo da tampa da garrafa e a linha reta do anel de suporte. Se a diferença de inclinação entre as duas linhas retas exceder um limite (por exemplo, 0,005), considera-se que a tampa está torta; se as inclinações forem paralelas, mas a distância exceder o intervalo de calibração (por exemplo, 20 pixéis), considera-se que a tampa está alta; se a zona da tampa não puder ser detectada, considera-se que a garrafa está sem tampa. Para anéis de segurança partidos, a folga entre o anel de suporte e o anel de segurança pode ser detetada: se não existir folga, isto indica que o anel de segurança pode estar partido ou solto. Este tipo de algoritmo tem uma precisão superior a 99% e uma velocidade de processamento de 100 ms/imagem.

4. Integração do processo de inspeção com a linha de produção

A estação de inspeção de garrafas cheias é geralmente instalada após o enchimento e fecho, mas antes da rotulagem e do enchimento. O processo de inspeção é o seguinte:

1. Aquisição por disparo: A garrafa entra na estação de inspeção através de um tapete transportador. O sensor fotoelétrico aciona a câmara e a fonte de luz para adquirir simultaneamente imagens de múltiplos ângulos.

2.º Processamento de Imagem: O computador de controlo industrial executa o algoritmo para extrair o nível do líquido e as características da tampa.

3. Avaliação e Execução do Resultado: O sistema emite um sinal de "aprovado/reprovado" com base na verificação se o nível do líquido está dentro do intervalo padrão e se a tampa está em conformidade. Após receber o sinal, a unidade de controlo PLC remove imediatamente as garrafas defeituosas na estação de rejeição utilizando um ejetor.

O sistema necessita de se adaptar a linhas de produção de alta velocidade (até 36.000 garrafas/hora), pelo que a eficiência do algoritmo e o desempenho da sincronização de hardware são cruciais. Além disso, para lidar com interferências causadas pela agitação das garrafas, gotas de água e reflexos, o algoritmo precisa de incorporar um design robusto, como a utilização de estratégias de julgamento em cascata de múltiplas caixas retangulares e filtragem de imagem.

5. Aplicações industriais e tendências de desenvolvimento

A tecnologia de inspeção visual tem sido amplamente aplicada em linhas de produção de embalagens PET nas indústrias de bebidas, cerveja e farmacêutica. Como se pode observar na Figura 2, uma linha de enchimento típica integra múltiplos sistemas de inspeção em estações-chave: inspeção de garrafas pré-enchidas antes do sopro (verificação de defeitos na boca, ombro e fundo), inspeção de garrafas cheias após o enchimento (nível de líquido, tampa e codificação), inspeção de rótulos após a rotulagem (rotulagem incorreta, danos e cantos deformados) e inspeção de embalagens após o enchimento (garrafas em falta, verificação de peso). Este sistema de monitorização de qualidade de ponta a ponta melhora significativamente a automatização da produção e a consistência do produto.

As tendências de desenvolvimento futuro incluem:

• Algoritmos inteligentes: Integração da tecnologia de aprendizagem profunda para treinar modelos que identificam defeitos complexos (como erros de impressão de rótulos ou pequenos danos em garrafas), melhorando a adaptabilidade e a precisão do sistema.

• Fusão Multissensorial: Combinação de sensores de peso, espectroscopia de infravermelhos próximos, etc., para monitorizar a qualidade interna, como a qualidade do conteúdo e das impurezas, enquanto deteta os níveis de líquido e tampas de garrafa.

• Design flexível: O equipamento necessita de suportar mudanças rápidas na produção, adaptando-se às necessidades de deteção de diferentes tipos de garrafas e líquidos através de fontes de luz ajustáveis, suportes para câmaras e software paramétrico.

• Otimização de custos: Desenvolvimento de soluções de imagem multiangular com uma única câmara (como sistemas de combinação de espelhos) para reduzir os custos de hardware, garantindo o desempenho e promovendo a adoção da tecnologia por pequenas e médias empresas (PME).

6. Resumo

A tecnologia de inspeção visual de garrafas PET, através de sistemas de imagem avançados e algoritmos eficientes, permite a deteção automatizada online de aspetos-chave da qualidade, como os níveis de líquidos e as tampas, substituindo eficazmente a inspeção manual tradicional, garantindo a qualidade do produto e melhorando a eficiência da produção. Com o avanço das tecnologias de visão computacional e inteligência artificial, os sistemas futuros irão evoluir para uma maior precisão, velocidade e adaptabilidade, fornecendo um suporte tecnológico essencial para a modernização inteligente de indústrias como a das bebidas, alimentar e farmacêutica.