Машинное зрение для контроля качества этикеток и лазерной маркировки канистр с маслом

О клиенте

Производитель масел и смазочных материалов, входит в крупнейший нефтегазовый холдинг России. На предприятии особое внимание уделяется качеству маркировки и упаковки продукции, так как некорректная маркировка ведёт к серьёзным рекламациям и логистическим сложностям.

Проблема

На линии канистры проходят комплексную маркировку: этикетки наклеиваются с двух сторон, а на заднюю стенку лазером наносятся дата выпуска и номер партии. Канистры движутся по конвейеру шириной 400 мм со стабильной скоростью 0,5 м/с; в течение одной смены несколько раз меняются и тип масла, и катушки с этикетками.

При этом возникают три ключевые проблемы:

1. Несоответствие этикеток. На одну канистру могут попасть разные этикетки: например, спереди указано одно масло, сзади — другое. Оператор не успевает заметить несоответствие, а покупатель не понимает, какой продукт получил.
2. Дефекты наклейки. Этикетки нередко наклеиваются с перекосом, замятием или пузырями, что расценивается как брак.
3. Проблемы лазерной маркировки. Дата и номер партии бывают нечёткими, неполными или плохо читаемыми, из‑за чего затрудняется трассировка продукции.

Из‑за этих ошибок оператор и клиент не могут однозначно определить содержимое канистры, что приводит к 40–50 рекламациям в год. Каждая рекламация означает возврат партии, повторный выпуск продукции и дополнительные расходы на логистику, выезд аудиторов и аудиты, серьёзно повышая затраты и подрывая доверие к производителю.

Задачи

• Проверка соответствия этикеток на лицевой и тыльной стороне канистры (43 вида).
• Контроль корректности даты, номера партии и читаемости лазерной маркировки.
• Выявление дефектов наклейки: замятия, перекосы, волны.
• Передача сигнала на светозвуковой оповещатель при ошибке.

Решение

Для двустороннего контроля этикеток и лазерной маркировки на канистрах установлены две камеры машинного зрения, которые захватывают изображение каждой канистры с обеих сторон. Чтобы обеспечить стабильное качество изображения при разном уровне блеска и цвета пластика, используется регулируемое освещение с рассеивателями — это минимизирует засветы, критично влияющие на точность распознавания.

Процесс работы системы начинается с того, что оператор вводит в систему основные параметры партии: наименование продукции, дату выпуска и номер партии. Эти данные сверяются с эталонными значениями, которые хранятся в базе и связаны с 43 видами используемых этикеток.

Канистра проходит зону контроля, камеры делают снимки с обеих сторон с учётом заданной скорости конвейера. Система фиксирует позицию канистры и передает видеопоток на сервер с нейросетью ML Sense.

В системе запускается первый модуль — YOLOv5, который определяет наличие и правильное размещение этикеток, а также выявляет визуальные дефекты: перекосы, замятия, пузыри и другие повреждения. Если дефекты обнаружены, система сразу подает сигнал на остановку линии и оповещение оператора.

YOLOv5 не только обнаруживает наличие этикеток и дефекты, но и точно определяет координаты каждой этикетки и ключевых областей с важной информацией — таких как название масла и поле с датой и номером партии. Эти координаты передаются дальше в систему, чтобы ограничить область работы второго модуля, EasyOCR. Такой подход ускоряет обработку и значительно повышает точность распознавания текста.

EasyOCR считывает текстовую информацию на этикетках и лазерной маркировке (название продукта, дата, номер партии) и сверяет её с эталонными данными и введёнными оператором параметрами. В случае несоответствия текста — система сигнализирует о дефекте и останавливает линию.

Результат

Точность — до 99%. Оперативное выявление и устранение проблем на линии до выпуска бракованной продукции, снижение рекламаций на 90% по сравнению с текущими значениями.