Kamera- und Bildverarbeitungssystemen in Fertigungs- und Verpackungslinien

  • Jede FQ2 Smart Kamera liest, was der Lasermarkierer geschrieben hat und sendet diese Informationen als String via Ethernet an die SPS.

In allen Fertigungs- und Verpackungslinien ist die Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung. Die Möglichkeit, fehlerhafte Produkte zu erkennen, bevor sie an die Kunden ausgeliefert werden, bringt erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen. Dadurch lassen sich kostspielige Produktrückrufe, Produktionsausfälle und möglicherweise hohe Rechtskosten vermeiden. Bei automatisierten Kontrollen sind Bildverarbeitungssysteme, die in Echtzeit auf Fehler reagieren, essenzielle Komponenten. Auch Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger.

Der Qualitätsüberprüfung der Verpackung kommt eine immens hohe Bedeutung zu. Bereits ein nicht lesbarer Barcode oder ein falsches Ablaufdatum können dazu führen, dass einwandfreie Produkte entsorgt werden müssen. Die folgenden Ausführungen beschäftigen sich mit dem Thema der Qualitätskontrolle sowie innovativen Kamera- und Bildverarbeitungssystemen, die Prozesse auf diesem Gebiet signifikant unterstützen und verbessern.

Komplette Systemlösung für effiziente Qualitätskontrolle

Für Unternehmen, die sich zukunftsorientiert und regelkonform aufstellen und dabei auch das Thema Qualitätskontrolle strategisch und umfassend angehen wollen, ist es empfehlenswert, ein ganzheitliches System zu wählen, das alle Aufgaben von Fertigungslinien einschließlich der Qualitätskontrolle abdeckt. Unabhängig davon, ob es sich um eine komplett neue Lösung oder die teilweise Nachrüstung einer bestehenden Anlage handelt, sollten hierbei alle Komponenten eine optimale Qualitätskontrolle gewährleisten. Dies beinhaltet sehr kompakte Bildverarbeitungssysteme, die die Produktion in Echtzeit überwachen und sofort auf jeden Fehler reagieren können.
Ein Beispiel sind die Systeme von Omron: Bei ihnen werden die von einem Bildverarbeitungssystem übertragenen Daten vor Ort verarbeitet und über die Cloud für detaillierte Analysen zentral zur Verfügung gestellt, sodass geeignete Maßnahmen ergriffen werden können. Die vollständige Vernetzung dieser Systeme sorgt für eine bessere Verbindung zwischen den Maschinen einer Fertigungslinie und damit sowohl für eine präzisere Qualitätskontrolle als auch eine höhere Effizienz. Wenn ein Fehler erkannt wird, kann das System diesen häufig automatisch kompensieren, weshalb die Produktion nicht beeinträchtigt wird.

Worauf ist zu achten? Intelligente Automatisierungslösungen sollten zum einen sehr schnell und verlässlich sein. Sie sollten außerdem eine hohe Rechenleistung bieten und sich einfach bedienen lassen. Erst eine leistungsstarke Kombination aus Geschwindigkeit, Intelligenz und Benutzerfreundlichkeit gewährleistet eine effektive und transparente Qualitätskontrolle.

Regelbasierte Fehlerbehandlung

Damit ein Prüfsystem intelligente Entscheidungen treffen kann, müssen Daten von einem Sensor – etwa von einer Kamera für die Bildverarbeitung – erfasst werden. Diese Kameras lassen sich so einrichten, dass sich verschiedene Aspekte eines Produkts überwachen lassen, um beispielsweise Mängel zu erkennen oder Etiketten auf Druckfehler beziehungsweise fehlende Informationen zu überprüfen. Die Daten werden dann mit hoher Rechenleistung analysiert, um den Prozess anhand der Ist- und Sollergebnisse zu vergleichen. Sollten Probleme erkannt werden, reagiert das System nach programmierten Regeln. Mitunter kann es die Fehler automatisch beheben, aber auch dann wird der Bediener grundsätzlich immer informiert, um korrekte Prozessabläufe zu gewährleisten, und für den Fall, dass zusätzliche Maßnahmen erforderlich sein sollten.
Kameras, insbesondere Smart Kameras, sind in der jüngsten Vergangenheit immer schneller und besser geworden. Sie bieten eine immer höhere Auflösung, was Qualitätskontrollen signifikant optimiert. Zudem lassen sie sich immer kostengünstiger implementieren und bieten intelligente Zusatz- und Analysefunktionen, die in der Vergangenheit nicht denkbar waren. Künstliche Intelligenz und Deep Learning-Algorithmen spielen bei fortschrittlichen Visualisierungs- und Bildbearbeitungssystemen eine immer wichtigere Rolle. Im Bereich der Lebensmittelindustrie können sie die Inspektionssoftware quasi trainieren, komplexe Muster eines Produktes zu erkennen. So lassen sich mithilfe von Algorithmen beispielsweise ungleichmäßig geformte Backwaren kontrollieren und aussortieren. Auch Fehler und Ungenauigkeiten, die zuvor nicht aufgefallen sind, können nun aufgedeckt und behoben werden. Diese Überprüfungen können sich beispielsweise auf die Form, die Farbe oder die Textur eines Produktes beziehen. Ein anderer Ansatz für diese Technologie ist das Erkennen und Lesen von OCR-Markierungen. In sehr anspruchsvollen Anwendungen stimmen die Buchstaben möglicherweise nicht mit dem Muster einer traditionellen Softwareeinstellung überein, während eine KI-basierte Software ein wesentlich robusteres, verlässlicheres Lesen ermöglicht.
Je mehr Daten erfasst und verarbeitet werden, desto „intelligenter“ kann die Maschine dazu beitragen, dass Fertigungslinien länger laufen und Ausfallzeiten reduziert werden, kurzum: die Produktivität erhöht wird. Alle Daten werden von dem System protokolliert und in der Cloud gespeichert. Dadurch ist es zudem möglich, Vorschriften leichter einzuhalten, da sich die Prozesse später auditieren lassen.

Omag kontrolliert Verpackungen mit FQ2-Kameras

Das Unternehmen Omag, das sich auf Verpackungen für den Pharmabereich spezialisiert hat, setzt auf Kameratechnologie bei der Qualitätskontrolle. Roberto Filippucci, Automatisierungs- und Systemmanager bei Omag, erklärt: „Ein Produkt mit fehlenden oder unklaren Informationen ist nicht konform und der Hersteller wäre gezwungen, es zurückzuziehen. Dies ist der Grund, warum die Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung ist.“ Filippucci nennt das neue Sortiment für die Verpackung von Okitask als Beispiel. Das für Dompé entwickelte System beinhaltet ein Etikettier- und Kontrollsystem, das in Zusammenarbeit mit Omron entwickelt und gebaut wurde. Um den Anforderungen des Kunden gerecht zu werden, überprüft das Bildverarbeitungssystem mit zehn FQ2-Kameras die auf jeder einzelnen Verpackung aufgedruckten Daten wie Verfallsdatum und Chargennummer. Zeichen, die mit einem Laser graviert wurden, um eine oberflächliche Farbbeschichtung zu entfernen und eine untere Schicht aus Silberaluminium freizulegen, werden präzise erkannt. Jede FQ2 Smart Kamera liest, was der Lasermarkierer geschrieben hat und sendet diese Informationen als String via Ethernet an die SPS (speicherprogrammierbare Steuerung), um es mit den vom Bediener eingegebenen Vorgabedaten zu vergleichen. Aufgrund der verwendeten Hochglanzverpackung setzt Omag auf eine blendfreie Beleuchtungsanlage.

Fazit: Bildtechnologie optimiert Qualitätskontrolle

Der Einsatz automatisierter Bildverarbeitungslösungen in Qualitätskontroll- und Prüfprozessen ermöglicht einen hohen Effizienzgewinn bei vergleichsweise geringer Investition. Die Automatisierung der Qualitätskontrolle im Zusammenspiel mit innovativer Vision- und Kameratechnologie spart nicht nur Arbeits- und Personalkosten, sondern kann auch die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Produktprüfung deutlich erhöhen und die Qualität der Produkte garantieren.

Autor(en)

Kontaktieren

Omron Electronics GmbH
Elisabeth-Selbert-Straße 17
40764 Langenfeld
Germany
Telefon: +49 2173 6800 0
Telefax: +49 2173 6800 400

Jetzt registrieren!

Die neusten Informationen direkt per Newsletter.

To prevent automated spam submissions leave this field empty.