Obowiązkowe wprowadzenie przytwierdzanych nakrętek miało daleko idące konsekwencje dla producentów butelek i napojów w UE. Zmuszeni byli znaleźć nowe rozwiązania, aby nadal spełniać wysokie wymagania dotyczące jakości i ochrony produktów. Wpłynęło to również na technologię kontroli, wyjaśnia Nikita Wall z działu wsparcia produktu Labeling and Inspection Technology w KHS. „Przytwierdzanych nakrętek rzadko używano przed wejściem w życie dyrektywy UE. Konwencjonalne systemy często osiągają granice swoich możliwości, jeśli chodzi o kontrolę nakrętek”. Co więcej, duża liczba przetwarzanych wariantów projektów butelek i nakrętek oraz rosnące przepustowości linii stwarzają dodatkowe wyzwania.
Zoptymalizowana kontrola nakrętek dzięki sztucznej inteligencji
Dzięki opartemu na sztucznej inteligencji systemowi wykrywania usterek dla przywiązanych nakrętek, dostawca gotowych rozwiązań z Dortmundu zapewnia teraz inteligentną inżynierię, która identyfikuje potencjalne wady podczas kontroli nakrętek. Nowy moduł wykorzystuje algorytmy objęte zgłoszeniem patentowym do analizy obrazów zamknięć butelek w czasie rzeczywistym. Kamery rejestrują nakrętkę w wysokiej rozdzielczości, podczas gdy modele sztucznej inteligencji oceniają te dane. Dzięki zastosowaniu głębokiego uczenia modele dostosowują się, aby uwzględnić wszelkie nowe rodzaje wykrytych wad.
System KHS wspomagany sztuczną inteligencją zwiększa zarówno dokładność, jak i wydajność inspekcji. „Nasi klienci stawiają niezwykle wysokie wymagania w zakresie zapewnienia jakości. W intensywnych testach terenowych nasz detektor usterek oparty na sztucznej inteligencji udowodnił, że w pełni spełnia te wymagania” — podkreśla Wall.
Podwaliny pod dalsze projekty
KHS opracował nowy system specjalnie dla swojego sprawdzonego i przetestowanego inspektora nasadek Innocheck TSI . Może być on wdrożony zarówno na nowych, jak i istniejących maszynach.
W przyszłości KHS chce również używać AI do dalszego sprzętu technologicznego do inspekcji. Wall mówi: „W zespole ds. rozwoju obecnie dyskutujemy, dla których systemów miałoby to sens. Rozwiązania AI są praktyczne tylko tam, gdzie wymagania są złożone – i jeśli dają naszym klientom wyraźne korzyści”.
