تقنية الفحص البصري للرموز والملصقات باستخدام تقنية الطباعة النافثة للحبر على الزجاجات: ضمان جودة دقيق وفعال

في صناعات الأغذية والمشروبات والأدوية، تُعدّ الزجاجات الزجاجية من أكثر عبوات التغليف شيوعًا، وتحمل رموز الطباعة النافثة للحبر والملصقات الموجودة على سطحها معلومات بالغة الأهمية، مثل تاريخ الإنتاج ورقم الدفعة وتاريخ انتهاء الصلاحية. وترتبط دقة هذه المعلومات ووضوحها واكتمالها ارتباطًا وثيقًا بجودة المنتج وسلامته وسمعة الشركة. وتتأثر طرق الفحص اليدوي التقليدية بالإرهاق والعوامل الذاتية، مما يُصعّب تلبية متطلبات خطوط الإنتاج عالية السرعة. أما تقنية الفحص الآلي القائمة على رؤية الآلة، فتُمكّن من خلال التقاط الصور ومعالجتها وتحليلها الذكي، من تحديد عيوب رموز الطباعة النافثة للحبر والملصقات بسرعة ودقة، مما يُحسّن بشكل ملحوظ كفاءة الإنتاج ومراقبة الجودة. وستتناول الأقسام التالية بالتفصيل المبادئ التقنية، ومكونات النظام، وعملية الكشف، والمزايا، واتجاهات التطوير.

أولاً: المبادئ التقنية: دمج معالجة الصور والتعلم العميق

يكمن جوهر نظام الفحص البصري في محاكاة العمل التعاوني بين العين البشرية والدماغ: حيث تلتقط كاميرا صناعية صورًا لسطح الزجاجة، ثم تُستخدم خوارزميات لاستخراج الخصائص وتحديد العيوب. ويعتمد تنفيذه التقني بشكل أساسي على الجمع بين نوعين من الطرق:

1. تقنية معالجة الصور التقليدية: تشمل هذه التقنية خطوات المعالجة المسبقة مثل تحويل الصورة إلى تدرج رمادي، والترشيح، وتقليل التشويش، والتحويل إلى صورة ثنائية لتحسين جودة الصورة. بعد ذلك، تُستخدم عمليات مورفولوجية (مثل التمدد والتعرية) لتقسيم مناطق الأحرف، وتُستخدم طريقة مطابقة القوالب لحساب درجة التطابق بين الحرف المستهدف والقالب القياسي (عادةً بعتبة ≥ ​​0.85 للقبول).

٢. خوارزميات التعلم العميق: بالنسبة للعيوب المعقدة التي يصعب معالجتها بالطرق التقليدية (مثل التشوه الطفيف في الأحرف وتداخل الخلفية)، تتعلم نماذج التعلم العميق (مثل YOLOv5) أنماط الميزات تلقائيًا من خلال التدريب على كمية كبيرة من بيانات العينات. على سبيل المثال، يمكن لتدريب النموذج بعد تطبيق تقنية Mosaic لزيادة البيانات على صور عينات الزجاجات تحديد منطقة رمز الطباعة النفاثة بدقة واستخراج هدف الكشف (ROI)، مما يعالج بفعالية تحديات مثل الدوران والتشوه.

إن الجمع بين هاتين التقنيتين يسمح بتحديد كمية الميزات البسيطة (مثل الأحرف المفقودة والانحرافات الموضعية) وتحديد العيوب المعقدة مثل التشويش والالتصاق، مما يشكل نظام كشف هرمي.

ثانيًا: تكوين النظام: التكوين التعاوني للأجهزة والبرامج

يتطلب نظام الفحص البصري الكامل تعاونًا وثيقًا بين وحدات الأجهزة والبرامج، بما في ذلك:

• وحدة التقاط الصور:

• الكاميرا الصناعية: عادةً ما يتم اختيار كاميرا ذات غالق عالمي بدقة تزيد عن 1.3 مليون بكسل لضمان عدم وجود تشويش ناتج عن الحركة أثناء التصوير الديناميكي. ولمعالجة خصائص انعكاس الزجاجات المنحنية، يمكن استخدام عدة كاميرات (مثل أربع كاميرات تغطي 360 درجة من جسم الزجاجة) أو آلية تصوير دوارة للتخلص من النقاط العمياء.

• مصدر الضوء والتصميم البصري: يعمل ضوء حلقي أبيض أو ضوء وعاء على إضاءة جسم الزجاجة بشكل متجانس باستخدام مبدأ الانعكاس المنتشر، مما يقلل من الانعكاسات والزوايا المظلمة. بعض الأنظمة مزودة بهيكل إضاءة ناعمة لتحسين اتساق الصورة بشكل أكبر.

• الآليات المساعدة: بما في ذلك مجموعة الأكمام التي تحرك الكاميرا لأعلى ولأسفل (لضبط البعد البؤري لتصوير غطاء الزجاجة)، وآلية الدوران المتقطع (للسماح للكاميرا بتصوير جسم الزجاجة بزوايا مختلفة)، ومكون التصوير (لتوسيع نطاق اللقطة الواحدة).

• وحدة المعالجة والتحكم:

• المعالج الأساسي: وحدة تحكم عالية الأداء مزودة بوحدة معالجة الرسومات (مثل المضيف TNP-01) تدعم المعالجة المتوازية متعددة الكاميرات، بسرعة كشف تصل إلى 75000 زجاجة/ساعة.

• منصة خوارزميات البرمجيات: تدمج محرك التعرف الضوئي على الأحرف (مثل Tesseract-OCR) وخوارزميات الكشف المخصصة، مع وظائف مثل إدارة القوالب، وتصنيف العيوب، وإحصاءات البيانات. يمكن للنظام تخزين أكثر من 1000 مُعامل للمنتج واسترجاع القالب المُناسب تلقائيًا عند تغيير فئات المنتجات.

• وحدة التنفيذ:

بعد أن يُفعّل المستشعر الكهروضوئي الكاميرا لالتقاط صورة، يقوم النظام بتحليل الصورة في الوقت الفعلي. في حال اكتشاف عيب (مثل طباعة مفقودة أو غير واضحة)، يتحكم النظام فورًا في آلية الاستبعاد (مثل قضيب دفع هوائي) عبر واجهة الإدخال/الإخراج لإزالة المنتج المعيب، ويُطلق إنذارًا صوتيًا ومرئيًا.

ثالثًا: عملية الكشف: من الحصول على الصورة إلى الحكم على الجودة

يتميز سير عمل النظام بالترابط، مما يضمن كفاءة ودقة عاليتين:

1. الحصول على الصور وتحسينها:

بعد دخول الزجاجة إلى محطة العمل، يُضيء مصباح حلقي المنطقة المراد فحصها، وتقوم الكاميرا بالتقاط صور لجسم الزجاجة أو غطائها. تُستخدم عملية التصفية الوسيطة لتقليل التشويش، ويُستخدم التحويل الثنائي لإبراز حدود الأحرف. كما يُستخدم التحويل التآلفي لتصحيح زاوية الصورة عند الضرورة.

2. استخلاص الميزات والتعرف على العيوب:

• كشف الطباعة: يتم أولاً تحديد وجود الطباعة أو عدم وجودها (في حالة الطباعة المفقودة)، ثم يتم التحقق من عدد الأحرف ومحتواها (على سبيل المثال، اكتمال التاريخ ورقم الدفعة). إذا كان عدد الأحرف أقل من النموذج القياسي، يُعتبر "مفقودًا جزئيًا"؛ وإذا كانت درجة تطابق حرف واحد أقل من الحد الأدنى (على سبيل المثال، 0.85)، يُصنف على أنه "غير واضح" أو "غير صحيح". • كشف الملصقات: يتم إجراء تحليل متعدد الزوايا لموضع الملصق وسلامته لتحديد العيوب مثل الملصقات المفقودة، والملصقات غير المحاذية، والملصقات المجعدة، والثقوب. تدمج خوارزمية كشف الوصلات من شركة مينغجيا تكنولوجي صورًا بزاوية 360 درجة للتخلص من النتائج الإيجابية الخاطئة الناتجة عن دوران الزجاجة.

3. إخراج النتائج ورفضها:

تُعرض نتائج الكشف في الوقت الفعلي على واجهة المستخدم (مثل شاشة اللمس)، ويتم تسجيل بيانات مثل نسبة النجاح وأنواع العيوب. تُرفض المنتجات المعيبة تلقائيًا في نهاية خط الإنتاج. كما يدعم النظام تحميل البيانات إلى السحابة لضمان تتبع الجودة.

رابعاً: المزايا التكنولوجية: القيمة الأساسية للتفتيش الآلي

بالمقارنة مع الفحص اليدوي، يبرز نظام الفحص البصري ثلاث مزايا رئيسية:

1. تحسين الدقة والكفاءة: تُمكّن خوارزميات التعلم العميق من دقة التعرف على العيوب التي تتجاوز 99.9٪، مع سرعة اكتشاف تصل إلى عشرات الآلاف من الزجاجات في الساعة، وهو ما يتجاوز بكثير القدرات البشرية.

2. التحكم في التكاليف والمخاطر: يمكن لجهاز واحد أن يحل محل العديد من مفتشي الجودة، مما يقلل من تكاليف العمالة على المدى الطويل؛ كما أنه يتجنب مخاطر السلامة المرتبطة بالاتصال اليدوي بخطوط الإنتاج عالية السرعة وذات درجة الحرارة العالية.

3. القدرة على التكيف وإمكانية التتبع: يمكن تكييف النظام مع أنواع الزجاجات المختلفة (مثل زجاجات PET والزجاجات) وأنواع الترميز (الحبر والليزر) عن طريق ضبط المعلمات. تتم أرشفة جميع صور وبيانات الفحص تلقائيًا، مما يدعم تحليل الجودة وتحسين العملية.

خامساً: التحديات واتجاهات التنمية المستقبلية

على الرغم من نضج هذه التقنية، لا تزال بعض التحديات قائمة، مثل الحاجة إلى تصميم بصري أفضل لمعالجة التداخل الانعكاسي الناتج عن الزجاجات، وصعوبة التعرف على الترميز الليزري على الزجاجات الداكنة. وستركز التوجهات المستقبلية على ما يلي:

• أنظمة الفحص المرنة: كما هو موضح في براءة الاختراع CN202310153197، يمكن للمعدات التي تدمج آليات الرفع والتدوير أن تحقق قدرات متعددة الوظائف، حيث تقوم في وقت واحد بفحص أغطية الزجاجات وأجسام الزجاجات والملصقات.

• التطور المستمر لخوارزميات الذكاء الاصطناعي: ستعمل نماذج التعلم العميق على دمج تقنية الرؤية ثلاثية الأبعاد بشكل أكبر لتحسين الحساسية للعيوب الدقيقة مثل الخدوش والفقاعات الطفيفة.

• حلول متكاملة مع السحابة: من خلال إنترنت الأشياء، يتصل النظام بمنصة السحابة الخاصة بالمؤسسة لتحقيق مراقبة حالة المعدات والصيانة عن بعد وتحليل البيانات الضخمة التنبؤي، مما يؤدي إلى بناء حلقة مغلقة للجودة في "المصنع الذكي".

خاتمة

أصبحت تقنية الفحص البصري لترميز الزجاجات ووضع العلامات عليها، من خلال دمج رؤية الآلة والتعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق، حجر الزاوية في مراقبة الجودة في الإنتاج الصناعي الحديث. فهو لا يحل اختناقات الكفاءة والدقة في الفحص اليدوي فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين عمليات الإنتاج من خلال الأساليب المستندة إلى البيانات. ومع تكرار الخوارزميات وابتكارات الأجهزة، ستستمر هذه التكنولوجيا في التطور نحو قدر أكبر من الذكاء والمرونة، مما يوفر ضمانًا قويًا لجودة الصناعة وسلامتها.