Auf modernen industriellen Produktionslinien ist das Produkt-Logo wie seine "Identität" und trägt wichtige Informationen wie Produktionsdatum, Chargennummer, Gültigkeitsdatum und Seriennummer. Diese Zeichen, 2D-Codes, die auf der Produktverpackung oder dem Körper gedruckt werden, sind nicht nur eine wichtige Grundlage für die interne Qualitätsrückverfolgung und das Logistikmanagement des Unternehmens, sondern auch ein notwendiger Bestandteil für den Schutz der Verbraucherrechte und die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen. Bei einer hohen Geschwindigkeit und kontinuierlichen Produktion sind jedoch Probleme wie Druckfehler, Drucklecke, Verschwommenheit und Verschiebung unvermeidlich. Wie kann man sicherstellen, dass die „Identitätsinformationen“ jedes Produkts korrekt sind? Jetcode-visuelle Erkennungssysteme entstanden und wurden zum "Feuerauge" in der intelligenten Fertigung.
Das visuelle Inspektionssystem ist im Wesentlichen ein automatisiertes Inspektionsgerät, das optische Bildgebung, Bildverarbeitung und Mustererkennungstechniken integriert. Seine Arbeitsabläufe sind effizient und präzise: Wenn ein Produkt den Erkennungsbereich durchläuft, erfassen die Industriekameras in Zusammenarbeit mit einer bestimmten Lichtquelle schnell ein Jet-Bild der Produktoberfläche. Diese Bilder werden anschließend an ein Bildverarbeitungssystem übertragen, das das Bild mit einem voreingestellten Algorithmus vorverarbeitet, Zeichenpositionierung, Zeichenaufteilung und -erkennung durchführt und schließlich die Erkennungsergebnisse mit den im System festgelegten Standardvorlagen vergleicht. Der gesamte Prozess wird in einer Millisekundenzeit abgeschlossen und ermöglicht eine 100-prozentige Kontrolle der Code-Qualität.
Der Hauptvorteil dieses Systems liegt in seiner hohen Präzision und Effizienz. Im Vergleich zu herkömmlichen künstlichen Proben gibt es keine menschlichen Faktoren wie Müdigkeit, Stimmungsschwankungen und andere visuelle Erkennungssysteme, die mit extremer Auflösung und Stabilität feine Mängel erkennen können, die das menschliche Auge schwer erkennt, wie der Bruchpunkt des Zeichens, die Haftung, der mangelnde Kontrast oder die lokale Beschädigung des 2D-Codes, der niedrige Kontrast und andere Probleme. Gleichzeitig kann die Inspektionsgeschwindigkeit mit der Geschwindigkeit der Produktionslinie synchronisiert werden, um die Inspektionsbedürfnisse von Hunderten oder sogar Tausenden von Produkten pro Minute zu erfüllen, die Produktivität erheblich zu verbessern und Produktions-Engpässe aufgrund der langsamen manuellen Inspektionsgeschwindigkeit zu vermeiden.
Noch wichtiger ist, dass die visuellen Inspektionssysteme von Jetcode eine revolutionäre Verbesserung des Qualitätsmanagements im Unternehmen darstellen. Es ist in der Lage, unqualifizierte Produkte in Echtzeit zu erkennen und zu beseitigen, um schwerwiegende Probleme wie Produktmischung und Markteinfluß aufgrund von Codierfehlern von der Quelle aus zu beseitigen und das Qualitätsrisiko und die Rückrufkosten des Unternehmens effektiv zu reduzieren. Die vom System erzeugten detaillierten Prüfdaten, einschließlich der Art des Fehlers, des Auftretens, des Standorts usw., bieten den Produktionsmanager eine wertvolle Grundlage für die Qualitätsanalyse. Durch den Ausbau dieser Daten können die grundlegenden Ursachen wie Verschleiß der Spritzmaschinen, Schwankungen der Tintenqualität oder geringfügige Schwingungen der Produktionslinienmaschinen zurückverfolgt werden, um den Produktionsprozess kontinuierlich zu optimieren.
Mit dem Fortschritt von Industrie 4.0 und intelligenter Fertigung entwickeln sich die visuellen Inspektionssysteme von Jetcode in Richtung einer intelligenteren und integrierteren Entwicklung. Es ist keine isolierte Prüfeinheit mehr, sondern ein wichtiger Knotenpunkt für das Internet der Dinge (IIoT) in der Fabrik, der nahtlos mit Systemen wie MES (Manufacturing Execution System) und ERP (Enterprise Resource Planning) verbunden ist. Die Erkennungsdaten werden in Echtzeit in die Cloud hochgeladen und ermöglichen das gesamte Lebenszyklus-Management und die Fernüberwachung von Qualitätsdaten. Die Einführung von KI-Technologien wie Deep Learning hat die Fähigkeit gegeben, sich selbst zu lernen und zu optimieren, um mit komplexeren Jet-Hintergründen und wechselnden Fehlertypen fertig zu werden.