Контроль дефектов ламинатного слоя на упаковочном производстве

Производитель многослойных упаковочных материалов для пищевой и промышленной продукции. В производстве используются комбинированные материалы на основе картона, фольги и полимерных слоев. Линия ламинирования работает в непрерывном режиме на высоких скоростях.

Производство упаковочного материала идет в непрерывном режиме на скорости от 250 до 650 м/мин при ширине полотна до 1650 мм. В таких условиях оператор физически не способен контролировать качество: за минуту через линию проходят сотни метров материала, размер некоторых дефектов — менее миллиметра.

Повреждения ламинации, пузыри, отсутствие полимерного слоя или дефекты фольги могут обнаружиться уже после намотки рулона. Это приводит к дополнительным затратам на переработку, потере сырья, рекламациям со стороны заказчиков.

Ситуацию усложняет разнообразие продукции: более 80 рецептов и свыше 70 типов дефектов. Разные материалы — от картона до многослойных фольгированных и полимерных структур — ведут себя по-разному. Дефекты по-разному проявляются в зависимости от поверхности и освещения, а часть из них становится заметной только при определённых условиях съёмки.

Это критично, так как материалы используются для пищевой упаковки, включая молочную продукцию. Любое отклонение качества напрямую влияет на сохранность продукта, сроки хранения и репутацию производителя.

Существующая на производстве система машинного зрения не справлялась с нагрузкой. Она пропускала дефекты, не обеспечивала стабильную точность и не могла адаптироваться под новые рецепты. Дополнительно отсутствовала полноценная интеграция с MES и централизованный сбор данных, что ограничивало контроль качества на уровне производства и аналитики.

Предприятию требовалась полноценная система для автоматического обнаружения брака и контроля качества ламинатного слоя. Она должна в реальном времени выявлять дефекты ламинации, фиксировать координаты отклонений и передавать данные в производственные системы.

Технические требования:

• обнаруживать дефекты на скоростях от 250 до 650 м/мин;
• работать с полотном шириной от 700 до 1650 мм;
• определять дефекты размером от 0,2 мм²;
• фиксировать наличие пластиковых кромок за пределами полотна;
• классифицировать дефекты по типу, размеру и критичности;
• визуализировать дефекты на цифровой карте рулона;
• интегрироваться с MES-системой предприятия;
• объединять данные из других систем контроля и датчиков;
• хранить историю дефектов и изображения для последующего анализа.

Дополнительно заказчику было важно сохранить возможность самостоятельной настройки рецептов продукции и резервного копирования параметров системы.

Решение разрабатывается на базе платформы ML Sense — системы промышленного машинного зрения и нейросетевого анализа.

В точке контроля установлено три высокоскоростные камеры машинного зрения, которые непрерывно сканируют внутреннюю поверхность материала в движении. Поток данных передается на сервер ML Sense, где нейросетевая модель анализирует изображение в реальном времени и выявляет дефекты ламинации упаковки по заданным критериям.

Что делает система:

• обнаруживает кромки полимерного слоя;
• определяет дефекты по яркости и контрасту;
• классифицирует дефекты;
• сохраняет изображения найденных отклонений;
• формирует цифровую карту рулона с указанием координат и типа отклонения;
• формирует историю событий и отчеты по каждому рулону;
• передает координаты и аналитику в MES предприятия.

В рамках контроля ламинации упаковки система будет работать с более чем с 70 типами дефектов, включая:

• отсутствие полимерного слоя;
• пузыри и воздушные зазоры;
• дефекты ламинации;
• нарушения адгезии между слоями;
• повреждения фольги;
• морщины после ламинации;
• загрязнения, пятна клея и масла;
• царапины;
• отверстия в полотне;
• смятые или надорванные края;
• отклонения по ширине материала.

Для каждого дефекта система будет сохранять размер и координаты на полотне.

Как уже отмечалось, материалы имеют сложную поверхность: блики и особенности покрытия затрудняют стабильное обнаружение дефектов.

Поэтому для обеспечения стабильного машинного зрения на производстве применяются линейные камеры, а также специализированная светодиодная подсветка с равномерным распределением света по всей ширине материала.

Так как решение применяется на производстве пищевой упаковки, к оборудованию предъявляются повышенные требования безопасности. Камеры и системы подсветки размещены в специальных защитных кожухах, выполненных из материалов, безопасных для пищевого производства. Они устойчивы к регулярной мойке и обработке химическими средствами и защищают оборудование от влаги, загрязнений и механических воздействий.

Система интегрируется с MES-инфраструктурой и вместе с ней составляет единый автоматический контроль качества предприятия.

ML Sense передает в MES:

• координаты дефектов;
• классификацию отклонений;
• изображения найденных дефектов;
• данные по рулонам и заказам;
• сигналы от внешних систем контроля.

По координатам дефекта можно точно определить его место на полотне, остановить линию или принять решение о перемотке рулона с выборочным исключением брака.

Так система не просто фиксирует факт дефекта, а даёт возможность сразу локализовать проблему и не пропускать её дальше по цепочке производства.

Внедрение системы обеспечивает полноценный автоматический контроль качества на высокоскоростной линии ламинации.

Система позволит фиксировать даже мелкие дефекты с точной привязкой к координатам полотна и оперативно использовать эти данные для остановки линии и перемотки рулона.

Это снизит количество пропущенных дефектов, уменьшит объемы некондиционной продукции, а также сократит затраты на переработку и количество рекламаций.