對于現有餅干生產商來說，制作餅干的相關尺寸和管理過程仍存在著低效、高成本、難監管等問題，數字化的匱乏嚴重阻礙了關鍵數據的采集與分析，無法及時有效進行優化管理與決策，餅干制造廠的數智轉型是解決這些問題的關鍵。

項目背景

奧利奧餅干作為一種廣受歡迎的夾心餅干，其標準直徑和厚度尺寸對于產品的品質、口感、外觀等方面有著至關重要的影響。但在實際生產過程中想要精準的把控檢測直徑和厚度尺寸并不容易。傳統的檢測方法采用人工目測或者卡尺測量，效率低下，而且容易受到人為誤差的影響，已無法滿足生產需求。

項目需求

相機、點激光走到相應點位時進行拍攝，獲取到餅干相應的長、寬、高之后判斷。

該餅干是OK/NG品，同步記錄相對應通道餅干的尺寸并保存，如果是OK品，那就繼續往下流，如果是NG品，會提示人員進行處理。最后把相關數據上傳到MES系統。

項目實施

1、高幀率萬兆網相機

2、高分辨率鏡頭

3、高速率傳感器

4、研華1245L軸卡

5、定制環形白光

6、研華工控機IPC-610

7、研華1730板卡

8、自主研發軟件

系統說明

本項目采用高幀率萬兆網相機、高分辨率的FA鏡頭、高速率傳感器、研華1245L軸卡、定制環形白光、研華工控機IPC-610以及研華的1730板卡作為數據采集裝置。

研華的1245L軸卡進行運動，到相應點位時，高幀率萬兆網相機與高速率傳感器進行拍攝，獲取到的數據進行本地存儲并給到現場交換機，再由交換機將數據上傳給MES系統。

系統架構

系統架構

硬件架構

方案價值

1、檢測精度高

視覺檢測設備采用高分辨率工業相機，能夠對人體肉眼看不到的地方進行檢測。

2、檢測效率高

機器視覺設備檢測速度比工人快得多，尤其是檢測高速運動物體時，設備高速拍照，迅速分析產品的NG/OK情況。人無法長時間保持高度精力工作，檢測效率比較低下。

3、檢測結果客觀穩定

工人檢測的結果會受到主觀標準、個人情緒以及精力狀況等因素的影響，但是設備是嚴格按照設定的標準執行，檢測結果自然更穩定可靠。

4、機器視覺檢測可實現數字化統計管理

機器視覺工作期間生成的所有測量數據都可以獨立復制或通過網絡連接復制出來，便于生產過程統計和分析。

5、視覺檢測設備的總體成本比人工檢測低

如今人工和管理成本都在不斷上漲，而人工檢測又是長期、持續的成本投入。機器視覺檢測的投入主要是早期，一次性投入確保長期產出。從長遠來說，機器視覺檢測的成本更低。

審核編輯 黃宇