在上篇文章中,我們了解了食品行業(yè)在外觀缺陷檢測時的現(xiàn)有難點,并分享了阿丘科技對鵪鶉蛋進行外觀缺陷檢測時的典型場景案例,詳細內(nèi)容可查看《鵪鶉蛋的外觀缺陷檢測是怎么做的?》。
本文作為食品行業(yè)的另一篇內(nèi)容,將圍繞方便面面餅外觀檢測這一典型案例展開講述。
01
方便面面餅外觀檢測缺陷類型多樣
在方便面面餅的外觀檢測過程中,時常面臨多樣化缺陷類型這一挑戰(zhàn)。
1、顏色異常:如發(fā)黃、黑點等顏色不均勻現(xiàn)象
正常生產(chǎn)的面餅在色澤上相對均勻,在檢測過程中,有些機器視覺系統(tǒng)會將面餅表面劃分為不同區(qū)域,分別檢測每個小區(qū)域的亮度、色度等色彩參數(shù),若某個區(qū)域與其他區(qū)域色彩差異過大,則推斷可能存在色澤瑕疵。
另外,油溫不同,面餅的色澤情況也不同。油炸面餅一般呈金黃色,非油炸面餅顏色相對較淺。檢測時需要考慮不同工藝對面餅色澤的影響,制定不同的色澤標(biāo)準(zhǔn)。比如,油炸面餅的色澤如果過深可能是油炸時間過長或油溫過高導(dǎo)致的;色澤過淺則可能是油炸不充分。
2、形狀缺失或變形:如面餅邊緣不規(guī)則、破損或部分缺失
方便面面餅通常是圓形、方形等較為規(guī)則的幾何形狀,在檢測時,可以利用形狀的幾何特征進行判斷。例如,對于圓形面餅,可以通過計算其相關(guān)參數(shù)(如周長與直徑的比例)來判斷是否變形;對于方形面餅,則可以檢測邊長是否相等、角度是否為直角等。
同時,每種品牌和類型的面餅都有相對固定的尺寸規(guī)格,檢測時可以通過設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)尺寸范圍來篩選出形狀合格的面餅。比如,某品牌圓形面餅直徑標(biāo)準(zhǔn)為100——102mm,超出這個范圍的就可能會被判定為形狀瑕疵品。
3、表面紋理問題:如表面有劃痕、裂紋、毛刺等
面餅表面有一定的紋理,正常情況下這些紋理是比較規(guī)則且一致的。例如,通過高分辨率的工業(yè)相機拍攝面餅表面紋理,利用系統(tǒng)對比紋理的粗細、走向等特征,如果出現(xiàn)局部紋理紊亂、有凹陷或凸起等情況,可能表示存在外觀瑕疵。
而且,優(yōu)質(zhì)的面餅表面應(yīng)該是干凈的,沒有異物附著。在檢測時,系統(tǒng)可以識別出與面餅本身顏色、質(zhì)地不同的物體,如生產(chǎn)過程中混入的小顆粒雜質(zhì)、面餅碎渣等。
02
方便面面餅外觀檢測時的常見難點
1、面餅個體差異
原材料差異導(dǎo)致的外觀變化。由于面粉的產(chǎn)地、品質(zhì)等因素不同,即使在相同生產(chǎn)工藝下,面餅的色澤和質(zhì)地也可能會有細微差異。例如,使用不同品種小麥磨制的面粉制作的面餅,其顏色可能從淺黃色到深黃色不等,這增加了色澤瑕疵判斷的難度。
生產(chǎn)過程中的個體波動。在面餅制作過程中,如壓制、切割等環(huán)節(jié),由于機器的微小振動、模具的磨損等原因,每個面餅的形狀和尺寸可能會出現(xiàn)一些個體差異。這些差異可能處于合格范圍的邊緣,難以準(zhǔn)確判定是否為瑕疵。
2、檢測環(huán)境因素
光照條件的影響。光照強度、角度等因素對外觀檢測結(jié)果影響很大,方便面面餅表面帶有弧度,這對光源和相機的設(shè)置提出了更高要求。例如,不均勻的光照可能導(dǎo)致面餅表面產(chǎn)生陰影,使機器視覺系統(tǒng)誤判為表面有凹陷或凸起;不同顏色的光照會改變面餅的視覺色澤,干擾色澤檢測的準(zhǔn)確性。
3、檢測設(shè)備的局限性
分辨率和精度限制。對于一些微小的瑕疵,如非常細小的異物附著或輕微的色澤變化,一些檢測系統(tǒng)無法準(zhǔn)確檢測到。例如,一些微小的黑點雜質(zhì)如果直徑小于設(shè)備的最小分辨率,就會被遺漏。
設(shè)備穩(wěn)定性和校準(zhǔn)問題。檢測系統(tǒng)需要定期校準(zhǔn)和維護,以保證其穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。然而,在實際生產(chǎn)環(huán)境中,設(shè)備可能會因為溫度、濕度變化等因素出現(xiàn)性能波動。如果沒有及時校準(zhǔn),可能會導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差。
4、不可控因素
在生產(chǎn)過程中,會有各種不可控的因素,如小調(diào)料包或餐叉掉落在兩個面餅之間,則可能導(dǎo)致瑕疵品的產(chǎn)生。
03
方便面面餅外觀檢測案例
阿丘科技在幫助某方便面生產(chǎn)企業(yè)進行面餅外觀檢測時,具體情況如下。
在方便面的油炸過程中,面餅表面可能會產(chǎn)生油渣和燒糊面渣,雙面均有可能產(chǎn)生缺陷。由于生產(chǎn)線的高速運轉(zhuǎn),約達到約10pcs/1.5s,即每1.5秒就有10個面餅通過,且最小需要檢測0.5mm2的缺陷,檢測工作量和難度都很大。
為了提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,同時降低客戶投訴,該方便面生產(chǎn)企業(yè)迫切需要對面餅進行高效準(zhǔn)確的外觀檢測。傳統(tǒng)的人工目檢方法只能識別明顯的缺陷,對于細微的缺陷往往難以察覺,這也導(dǎo)致了許多客戶投訴的發(fā)生。
針對這一場景,阿丘科技利用基于AIDI技術(shù)的面餅視覺檢測系統(tǒng),在生產(chǎn)線上設(shè)置2個工位,共配備10個相機,分別用于檢測面餅的正面和反面。系統(tǒng)利用先進的AI算法,能夠識別包括黑點、燒糊等在內(nèi)的低對比度缺陷,以及那些在復(fù)雜背景下難以辨認的缺陷,這些是傳統(tǒng)檢測方法難以解決的問題。

此外,系統(tǒng)還構(gòu)建了通用模型,結(jié)合傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢,對面餅進行一致性預(yù)處理,實現(xiàn)模型的通用性和共用性,從而提高了檢測的效率和準(zhǔn)確性。通過這種方式,面餅的視覺檢測系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確識別0.5mm2的細微缺陷,還能排除縫隙對檢測結(jié)果的干擾。
通過阿丘科技的部署,使得最終過檢率小于0.05%,漏檢率幾乎為零,顯著提升了檢測效果,也有效解決了傳統(tǒng)人工檢測的局限性。這不僅幫助客戶減少了90%的客戶投訴,還提升了食品安全和品牌形象,為企業(yè)帶來了長遠的利益。而且,通過構(gòu)建通用模型,阿丘科技能實現(xiàn)快速批量部署,進一步降低了企業(yè)的運營成本,提高了生產(chǎn)效率。
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