Máy đếm thị giác AI hoạt động như thế nào: Sự định nghĩa & Nguyên tắc làm việc

Đối với thực phẩm bổ sung sức khỏe đóng chai cao cấp, bất kỳ khiếm khuyết nào đều không thể chấp nhận được, vì nó có thể làm tổn hại nghiêm trọng hình ảnh của thương hiệu. Với những yêu cầu sản xuất này, hiện đại thế nào quầy máy tính bảng đạt được độ chính xác đếm viên thuốc và từ chối khiếm khuyết?

Câu trả lời nằm ở máy đóng gói đếm tầm nhìn. Máy đếm truyền thống dựa vào cảm biến quang điện, gây khó khăn cho việc từ chối chính xác các mặt hàng bị lỗi; đây là lúc hệ thống kiểm tra thị giác AI trở nên thiết yếu. Bằng cách sử dụng camera tốc độ cao

và nhận dạng hệ thống, Máy đếm camera CCD dược phẩm có thể tự động nhận diện và loại bỏ chai chứa viên nén kém chất lượng. Tuy nhiên, Bộ đếm dựa trên thị giác có thể phát hiện và loại bỏ mọi loại lỗi? ​​Bài viết này phác thảo phạm vi loại bỏ lỗi cụ thể đối với các máy này và giải thích các nguyên tắc hoạt động của chúng.

Bài học chính

• Quy trình vận hành cốt lõi của máy đóng gói đếm tầm nhìn.
• Các khiếm khuyết vật lý cụ thể mà hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh AI có thể phát hiện và loại bỏ chính xác.
• Phân tích từng bước về cách đào tạo các mô hình thị giác máy AI để đếm viên nang bằng hình ảnh sản phẩm thực.
• Những hạn chế của việc kiểm tra trực quan tự động và lý do tại sao ánh sáng và định hướng sản phẩm lại quan trọng.
• Hướng dẫn hợp tác với nhà sản xuất hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh có kinh nghiệm.

1. Máy đóng gói đếm tầm nhìn là gì?

Tại cốt lõi của nó, máy đóng gói đếm tầm nhìn là một thiết bị tiên tiến kết hợp hệ thống đếm sản phẩm tốc độ cao với kiểm soát chất lượng thời gian thực. Thay vì chỉ thả sản phẩm vào chai, một máy đếm kiểm tra trực quan AI đánh giá từng mặt hàng.

Logic cốt lõi chảy trong sự phối hợp:

Cho ăn → Tách → Chụp ảnh → Phân loại Tốt/Xấu → Chú thích → Đếm → Đóng chai → Tự động loại bỏ lỗi

Camera đóng vai trò là con mắt không chớp mắt của hoạt động, chụp ảnh sản phẩm có độ phân giải cao khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền. Hệ thống phát hiện lỗi AI phân tích sự xuất hiện tính bằng mili giây. Các sản phẩm đủ tiêu chuẩn tiếp tục được sản xuất, trong khi các sản phẩm bị lỗi sẽ bị loại bỏ ngay lập tức thông qua cơ chế khí nén. Cuối cùng, chỉ những sản phẩm tốt mới được tính và chuyển sang đóng gói.

Cho dù bạn đang sử dụng một máy đếm viên hoặc máy đếm viên nang, công nghệ này thích ứng hoàn hảo. Máy đếm thị giác AI có thể dễ dàng kiểm tra máy tính bảng, viên nang, và thậm chí cả kẹo dẻo dính, đảm bảo rằng máy đếm và đóng gói dược phẩm của bạn luôn mang lại kết quả hoàn hảo.

2. Máy đếm thị giác AI có thể phát hiện những khiếm khuyết gì?

Máy đóng chai kiểm tra trực quan bằng AI được thiết kế chủ yếu để phát hiện các khuyết tật bề ngoài có thể nhìn thấy được. Trong phát hiện lỗi máy tính bảng, phát hiện khuyết tật viên nang, và phát hiện khuyết tật kẹo cao su, mục tiêu không phải là thay thế toàn bộ hệ thống chất lượng phòng thí nghiệm, nhưng để nắm bắt các vấn đề có thể nhìn thấy trước khi đóng gói.

Sự khác biệt màu sắc

Màu sắc là một trong những điều đầu tiên khách hàng chú ý. Một viên thuốc màu trắng trộn lẫn với một loạt viên thuốc màu xanh lam trông giống như một ngọn hải đăng nhỏ đang nhấp nháy “có gì đó không ổn”.

Hệ thống kiểm tra AI có thể phát hiện:

• sai màu
• Màu sắc bất thường
• Biến đổi màu sắc
• Sản phẩm có màu hỗn hợp
• Bề ngoài lớp phủ không đồng đều

Điều này đặc biệt hữu ích trong việc kiểm tra màu sắc của máy tính bảng, kiểm tra khuyết tật viên nang, và các dòng máy đếm viên vitamin có các SKU khác nhau có thể trông giống nhau nhưng không được trộn lẫn.

Sự khác biệt về hình dạng

Các khuyết tật về hình dạng thường gặp khi đếm tốc độ cao, lớp phủ, sấy khô, vận tải, hoặc cho ăn.

Hệ thống kiểm tra viên nén hoặc hệ thống kiểm tra viên nang có thể xác định:

• Hình dạng bất thường
• Viên thuốc bị biến dạng
• Viên nang không đều
• kẹo dẻo biến dạng
• Viên nang bị biến dạng rõ ràng

Ví dụ, kẹo dẻo có thể giãn ra hoặc biến dạng trong quá trình xử lý ngược dòng. Trong máy đếm thực phẩm bổ sung thông thường, nó vẫn có thể được tính. Trong hệ thống phát hiện lỗi AI, nó có thể được phân loại là Xấu và bị loại bỏ sau khi đổ đầy chai.

Sự khác biệt về kích thước

Kích thước là một yếu tố kiểm tra quan trọng khác. Các sản phẩm quá khổ hoặc quá nhỏ có thể cho thấy sự không ổn định của quy trình, sự vỡ vụn, hoặc trộn lẫn sản phẩm.

Một hệ thống thị giác công nghiệp có thể phát hiện:

• Sản phẩm quá khổ
• Sản phẩm có kích thước nhỏ hơn
• Kích thước bất thường
• Đường kính hoặc chiều dài của máy tính bảng không chính xác

Kích thước viên nang không đều

Dành cho thị giác máy dược phẩm, kiểm tra kích thước giúp tăng cường tính nhất quán của lô. Nó cũng hỗ trợ vận hành máy đếm máy tính bảng tốc độ cao, vì việc kiểm tra và đếm có thể diễn ra trong một quá trình liên tục.

Vết xước bề mặt

Thiệt hại bề mặt có thể không phải lúc nào cũng ảnh hưởng đến liều lượng, nhưng nó có thể ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng. Một chiếc máy tính bảng bị trầy xước trông rất kém, đặc biệt là trong thị trường thực phẩm bổ sung và dinh dưỡng cao cấp.

Hệ thống có thể phát hiện:

• Vết xước
• Thiệt hại bề mặt có thể nhìn thấy
• Dấu hiệu bất thường
• Thiệt hại lớp phủ
• Vết bẩn bề mặt

Như một người quản lý QA dược phẩm lưu ý, “Đối với sản phẩm dạng rắn, chất lượng hình ảnh là một phần của sự tự tin của sản phẩm. Một viên thuốc có thể đúng về mặt hóa học, nhưng nếu nó trông bị hư hỏng, khách hàng vẫn có thể từ chối nó.” Nói cách khác, chất lượng hình ảnh lên tiếng trước nhãn hiệu.

Sản phẩm bị hỏng và không đầy đủ

Sản phẩm bị hỏng là một trong những mục tiêu quan trọng nhất để phát hiện máy tính bảng bị lỗi và tự động loại bỏ lỗi.

Máy đếm thị giác AI có thể xác định:

• Máy tính bảng bị hỏng
• Máy tính bảng bị sứt mẻ
• Máy tính bảng chưa hoàn chỉnh
• kẹo cao su bị hư hỏng
• Viên nang bị nứt có thể nhìn thấy
• Viên nang bị biến dạng rõ ràng

Đây là nơi phát hiện máy tính bảng bị hỏng, phát hiện máy tính bảng bị sứt mẻ, phát hiện máy tính bảng không đầy đủ, và việc phát hiện máy tính bảng bị hư hỏng trở nên thiết thực hơn. Thiết bị đếm máy tính bảng truyền thống có thể tính nửa viên thuốc là một sản phẩm nếu hình dạng vẫn vượt qua cảm biến. Nhưng với việc kiểm tra lỗi AI, máy có thể nhận biết trực quan rằng sản phẩm chưa hoàn thiện.

3. AI học cách xác định sản phẩm tốt và xấu?

Đây chính là bộ phận tạo nên sự khác biệt giữa máy đóng gói đếm thị giác AI với hệ thống máy đếm viên thông thường hay máy đếm thuốc điện tử. Mô hình AI không phải là “thông minh bẩm sinh” một cách kỳ diệu. Nó học từ hình ảnh sản phẩm Tốt và Xấu thực tế, giống như một thanh tra viên mới đang học từ bảng mẫu—nhưng nhanh hơn, lặp lại nhiều hơn, và không cần nghỉ uống cà phê.

Bước chân 1: Chụp ảnh tốt và xấu

Quá trình đào tạo bắt đầu từ giao diện máy.

Trên HMI, người điều hành bước vào:

Biểu đồ Take → Bắt đầu hình ảnh V và S

Hệ thống chụp ảnh sản phẩm thật. Những hình ảnh này sau đó được chia thành hai nhãn:

Tốt = sản phẩm đủ tiêu chuẩn

Xấu = sản phẩm bị lỗi

Sau khi chụp ảnh, người vận hành chọn Mở hình ảnh, và hệ thống tạo ra các thư mục riêng biệt:

Thư mục tốt

Thư mục xấu

Để kiểm tra trực quan máy tính bảng, kiểm tra trực quan viên nang, hoặc kiểm tra trực quan bằng kẹo dẻo, Bước này rất quan trọng vì chất lượng đào tạo AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và sự đa dạng của hình ảnh mẫu.

Một chuyên gia về tầm nhìn trong nhà máy của chúng tôi, Henry Lý, giải thích, “Người mẫu không học từ khẩu hiệu. Nó học từ hình ảnh. Nếu tập dữ liệu huấn luyện không đại diện cho biến thể sản xuất thực tế, kết quả kiểm tra sẽ không ổn định.” Đó là lý do tại sao hàng mẫu thật quan trọng hơn tờ rơi đẹp.

Bước chân 2: Chú thích tự động

Chú thích có nghĩa là dán nhãn hình ảnh để hệ thống kiểm tra trực quan biết nó đang xem gì.

Quy trình làm việc là:

Mở Thư mục Tốt/Xấu → Chọn Chú thích Q → Chú thích Tự động

Ví dụ:

1. Mở thư mục xấu
2. Chọn chú thích xấu
3. Hệ thống tự động gắn nhãn hình ảnh là Xấu

Chú thích tự động đặc biệt hữu ích khi chuẩn bị một tập dữ liệu lớn để kiểm tra lỗi máy tính bảng, kiểm tra hình dạng viên nang, phát hiện vết xước máy tính bảng, hoặc phát hiện khuyết tật kẹo cao su. Thay vì dán nhãn thủ công cho từng hình ảnh một, hệ thống có thể xử lý nhiều hình ảnh một cách nhanh chóng.

Điều này nâng cao hiệu quả khi thiết lập mô hình thị giác máy AI cho các dòng máy đếm hàng loạt, dây chuyền máy đếm dinh dưỡng, hoặc dây chuyền máy đóng gói thực phẩm chức năng.

Bước chân 3: Chú thích thủ công

Chú thích tự động tiết kiệm thời gian, nhưng chỉnh sửa thủ công vẫn quan trọng, vì hệ thống vẫn chưa biết “cái nào xấu”.

Đây là một ví dụ về phong cách sản xuất thực tế: một hình ảnh được chụp có chứa năm máy tính bảng. Bốn máy tính bảng bị lỗi, nhưng một máy tính bảng là tốt. Trong quá trình chú thích tự động, hệ thống có thể gắn nhãn tất cả năm máy tính bảng trong ảnh là Xấu vì hình ảnh được mở từ thư mục Xấu.

Sau đó người vận hành cần phải:

Mở hình ảnh → Chọn máy tính bảng được gắn nhãn không chính xác → Đánh dấu tốt hoặc xấu theo cách thủ công

Bước này sửa dữ liệu đào tạo. Nó báo cho mô hình kiểm tra AI, “Cái này thực sự đủ tiêu chuẩn. Đừng từ chối những sản phẩm như thế này.”

Chú thích thủ công cải thiện độ chính xác và tính nhất quán của tập dữ liệu huấn luyện. Đối với các dự án máy đếm kiểm tra trực quan dược phẩm, điều này quan trọng vì các lỗi nhãn nhỏ có thể trở thành lỗi loại bỏ lặp đi lặp lại trong quá trình vận hành tốc độ cao.

Bước chân 4: Hợp nhất tập tin

Sau khi hình ảnh Tốt và Xấu được chuẩn bị và chỉnh sửa, các thư mục được hợp nhất.

Quy trình làm việc là:

Thư mục tốt + Thư mục xấu → Hợp nhất tập tin

Hệ thống tạo một tập dữ liệu đào tạo thống nhất. Bộ dữ liệu này trở thành nền tảng cho mô hình AI cuối cùng.

Theo một cách nào đó, tập dữ liệu này giống như cuốn sách công thức cho máy. Nếu công thức rõ ràng, AI có thể đưa ra những quyết định tốt hơn. Nếu công thức lộn xộn, ngay cả hệ thống thông minh nhất cũng có thể phục vụ sai món ăn.

Bước chân 5: Tàu mô hình

Sau khi chuẩn bị dữ liệu, người vận hành bắt đầu đào tạo mô hình:

Nhập bộ dữ liệu → Chọn vị trí đầu ra → Mô hình tàu

Vì máy có tích hợp sẵn hệ thống học tập AI, nhà sản xuất không cần phải phát triển lại nền tảng phần mềm AI hoàn chỉnh từ đầu. Toán tử nhập tập dữ liệu, chọn vị trí đầu ra, và bắt đầu luyện tập.

Sau khi đào tạo, hệ thống tạo ra mô hình kiểm tra AI. Mô hình này sau đó được sử dụng trong quá trình sản xuất thực tế để phân loại sản phẩm Tốt hay Xấu.

Dành cho nhà sản xuất dược phẩm và thực phẩm bổ sung, đây là một lợi thế thiết thực. Dây chuyền có phải là máy đếm dược phẩm hay không, máy tính bảng bổ sung, Máy đếm gummy, hoặc máy đếm lô dinh dưỡng, mô hình kiểm tra có thể được đào tạo dựa trên các mẫu sản phẩm thực tế và các tiêu chuẩn lỗi thực tế.

4. Hệ thống AI Vision loại bỏ các sản phẩm bị lỗi như thế nào?

Trong quá trình sản xuất trực tiếp, hệ thống kiểm tra thị giác AI hoạt động với tốc độ cực nhanh. Quy trình làm việc rất đơn giản:

1. Cho ăn sản phẩm
2. Hình ảnh máy ảnh
3. Kiểm tra lỗi AI
4. Quyết định Tốt/Xấu
5. Từ chối tín hiệu
6. Từ chối sản phẩm bị lỗi

Hãy xem một ví dụ. Máy tính bảng bị xước lọt vào khu vực kiểm tra. Camera ghi lại hình ảnh, AI xác định vết xước tính bằng mili giây, hệ thống phân loại nó là Xấu, và cơ chế loại bỏ khí nén ngay lập tức loại bỏ nó khỏi dây chuyền.

Máy không chỉ đơn giản là đếm sản phẩm. Nó được tính trong khi kiểm tra hình thức sản phẩm. Khả năng tác động kép này làm cho máy đếm và đóng gói trở thành tài sản vô giá cho dây chuyền sản xuất hiện đại.

5. Những gì có thể Dược phẩm Kiểm tra tầm nhìn AI Máy đếm Không phát hiện?

Trong khi máy đếm và đóng chai AI cực kỳ mạnh mẽ, nó không phải là toàn năng. Nhà sản xuất hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh chuyên nghiệp sẽ luôn minh bạch về những hạn chế của máy. Kiểm tra trực quan dược phẩm chủ yếu tập trung vào các khuyết tật có thể nhìn thấy như kiểm tra kích thước viên thuốc và kiểm tra bề mặt viên thuốc. Khi nói đến những khiếm khuyết vô hình, nó không thể xác định một cách đáng tin cậy:

• Hàm lượng hoạt chất
• Thành phần hóa học
• Độ chính xác của liều lượng
• Ô nhiễm vi sinh vật
• Độ ẩm
• Vết nứt bên trong không thể nhìn thấy
• Mật độ bên trong
• Khuyết điểm ẩn

Hơn nữa, Các yếu tố môi trường và vật lý có thể thách thức hệ thống:

Chồng chéo sản phẩm: Nhiều máy tính bảng chồng lên nhau có thể che giấu những khiếm khuyết thực sự. nó phụ thuộc vào mức độ chồng chéo. Nếu hai viên hoàn toàn chồng lên nhau, họ rất khó để xác định.

Định hướng sản phẩm kém: Nếu có khiếm khuyết ở mặt dưới, ngoài tầm nhìn của máy ảnh, nó có thể bị bỏ lỡ.

Mẫu đào tạo không đủ: Nếu một loại lỗi cụ thể không có trong dữ liệu đào tạo, AI có thể không nhận ra nó.

Kiểm tra bằng hình ảnh AI nên được thiết kế xung quanh sản phẩm thực tế, loại khiếm khuyết, điều kiện ánh sáng, và yêu cầu kiểm tra.

6. Chọn nhà sản xuất hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh có kinh nghiệm: Tại sao nó quan trọng

Việc lựa chọn máy đếm và đóng gói dược phẩm phù hợp không chỉ dừng lại ở việc so sánh các thông số kỹ thuật. Hợp tác với nhà sản xuất hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh có kinh nghiệm là rất quan trọng để tích hợp liền mạch. Đây là lý do tại sao chuyên môn của họ lại quan trọng:

Đào tạo AI dành riêng cho sản phẩm: Máy tính bảng khác nhau, viên nang, và kẹo cao su yêu cầu dữ liệu đào tạo rất khác nhau. Một nhà sản xuất chuyên nghiệp biết cách tối ưu hóa điều này.

Cấu hình camera và ánh sáng: Hệ thống thị giác máy phải được điều chỉnh dựa trên màu sắc sản phẩm, hình dạng, bề mặt, kích cỡ, và độ phản xạ.

Tích hợp hệ thống từ chối: Xác định lỗ hổng chỉ là một nửa trận chiến. Hệ thống phát hiện lỗi AI phải đồng bộ hoàn hảo với cơ chế loại bỏ, hệ thống đếm, băng tải, và máy đóng gói.

Thử nghiệm sản phẩm thực tế: Một nhà sản xuất có uy tín sẽ không chỉ bán cho bạn một tập tài liệu quảng cáo. Họ sẽ lấy mẫu Tốt và mẫu Xấu của bạn, thực hiện đào tạo AI, chạy thử nghiệm kiểm tra, và cung cấp xác minh từ chối.

Marcus Vance, Giám đốc Đổi mới Bao bì, tiểu bang, “Tích hợp AI vào quy trình đếm dựa trên tầm nhìn không chỉ là một bản nâng cấp; đó là một sự thay đổi mô hình. Nhưng nó chỉ hoạt động nếu nhà sản xuất của bạn hiểu được những thách thức quang học đặc biệt trong công thức cụ thể của bạn.” Điều này củng cố lý do tại sao việc chọn một nhà cung cấp chuyên biệt là không thể thương lượng.

Đóng gói Ruida: Tiên phong hệ thống kiểm tra tầm nhìn của Trung Quốc

Ruida Packing tập trung vào nghiên cứu và phát triển máy móc sản xuất dược phẩm và dinh dưỡng. Đã hợp tác chặt chẽ với Fortune 500 các công ty dược phẩm như US Pharma, UCB, và Tập đoàn Coatian Atlantic, máy của họ tuân thủ nghiêm ngặt CE, cGMP, và tiêu chuẩn quốc tế ISO.

Trong những năm gần đây, chúng tôi đã ra mắt một loạt máy đóng gói đếm thị giác mới có thể đạt tốc độ lên tới 100 chai/phút, cung cấp khả năng đếm chính xác và phạm vi loại bỏ rộng. Hợp tác với Ruida đảm bảo:

• Bảo hành toàn bộ máy 1 năm và thay thế linh kiện miễn phí 1 năm.
• Dịch vụ vận hành toàn diện từ xa và tại chỗ.
• Việc sử dụng các thành phần thương hiệu nổi tiếng quốc tế, đảm bảo các bộ phận hậu mãi có thể được cung cấp tại địa phương.

7. Phần kết luận

Dành cho sản xuất dược phẩm và thực phẩm bổ sung hiện đại, mục tiêu không còn chỉ là đếm máy tính bảng nhanh hơn nữa. Giá trị thực rõ ràng hơn: Đếm đúng số lượng. Kiểm tra từng sản phẩm. Loại bỏ các khuyết tật được xác định trước trước khi đóng gói. Máy đóng gói đếm bằng hình ảnh AI giúp nhà sản xuất kết hợp độ chính xác của việc đếm với khả năng kiểm soát khuyết tật có thể nhìn thấy. Và việc chọn đúng nhà sản xuất hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh Pharma sẽ làm cho hệ thống đó trở nên thiết thực, ổn định, và sẵn sàng cho sản xuất thực sự.

8. Câu hỏi thường gặp

Q1: Máy đóng gói đếm tầm nhìn AI là gì?

Đây là máy đếm và đóng gói tự động tiên tiến kết hợp việc đếm sản phẩm tốc độ cao với kiểm tra trực quan AI theo thời gian thực. Nó tự động phát hiện và loại bỏ các sản phẩm bị lỗi trước khi chúng được đếm và đóng chai.

Q2: Máy đếm thị giác AI có thể phát hiện những khiếm khuyết gì?

Nó có thể xác định một loạt các sai sót có thể nhìn thấy được, bao gồm các biến thể màu sắc, hình dạng bất thường, kích thước không chính xác, vết trầy xước bề mặt, và các sản phẩm bị hỏng hoặc không đầy đủ.

Q3: Máy có thể kiểm tra máy tính bảng không, viên nang và kẹo dẻo?

Đúng, tuyệt đối! Mô hình kiểm tra AI có thể được đào tạo để nhận biết và kiểm tra các loại sản phẩm khác nhau, làm cho nó rất linh hoạt cho máy tính bảng, viên nang, và kẹo dẻo.

Q4: AI học cách xác định sản phẩm Tốt và Xấu?

Các nhà khai thác cung cấp hình ảnh của cả hai đủ điều kiện (Tốt) và khiếm khuyết (Xấu) sản phẩm vào hệ thống. Thông qua chú thích tự động và thủ công, hệ thống học tập AI tích hợp đào tạo mô hình kiểm tra tùy chỉnh.

Q5: Kiểm tra bằng thị giác AI có thể phát hiện các khiếm khuyết bên trong dược phẩm không?

KHÔNG, Hệ thống thị giác AI chỉ phát hiện các khuyết tật bề mặt có thể nhìn thấy được. Họ không thể phân tích hàm lượng hoạt chất, vết nứt bên trong, thành phần hóa học, hoặc độ ẩm.

Tham khảo

• MarketsandThị trường: Thị trường máy công nghiệp Quy mô thị trường, Chia sẻ & Xu hướng 3 Nghiên cứu Grand View: Thiết bị đóng gói dược phẩm
• Quy mô thị trường, Chia sẻ & Báo cáo phân tích xu hướng

• FDA: Các thước đo chất lượng cho sản xuất dược phẩm