Verpackungen Mit Deep Learning Defekte sicher erkennen

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Höchste Geschwindigkeit und Erkennungsraten von am besten 100 Prozent – wie die hohen Anforderungen an die Qualitätskontrolle in der Verpackungsbranche erreicht werden können, zeigt das Unternehmen Inndeo mit einer ausgeklügelten Automatisierungslösung auf Basis von industrieller Bildverarbeitung und Deep-Learning-Technologien.

Das mit Hauptsitz im spanischen Saragossa ansässige Unternehmen Inndeo, zu dem auch die Mark ist mit seinen Lösungen bislang hauptsächlich im Lebensmittelsektor tätig und möchte in Zukunft auch in der Logistik Fuß fassen. Dazu hat das Unternehmen die Inspektionslösung Thermoseal & Label Inspector entwickelt, mit dem sich Verpackungen verlässlich inspizieren und Etiketten lesen lassen. Das Gerät vereint verschiedenste anspruchsvolle Technologien wie Hochgeschwindigkeits- und Verarbeitungserfassung mit der Inspectra HSP-Technologie, hyperspektraler Bildverarbeitung, Deep Learning und leistungsstarken RGB.

Verpackungsinspektion durchgängig automatisieren

Inspectra hat sich zum Ziel gesetzt, für die Verpackungsbranche eine durchgängig automatisierte Lösung zu entwickeln. Die Vorteile, die eine solche Lösung auf Basis von Machine Vision bietet, sind: höhere Erkennungsraten von Defekten der Verpackungen, Kostenersparnis sowie die umfassende Digitalisierung der Produktionsprozesse, um diese überwachen und verbessern zu können. In der Praxis ist es zumeist nach wie vor so, dass in vielen Unternehmen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter den Prüfprozess manuell durchführen. Dabei kommt es immer wieder vor, dass Defekte dem menschlichen Auge entgehen. Dadurch gelangen fehlerhafte Produkte in die Lieferkette und erreichen den Endkunden. Ziel einer automatisierten Lösung muss es also sein, alle erdenklichen Defekte an Verpackungen zuverlässig zu erkennen. Dazu gehören zum Beispiel Anomalien im versiegelten oder heiß versiegelten Bereich, in der Schale, im inneren Produkt, an der Folie oder in der Etikettierung. Durch eine 100-prozentige Automatisierung der Qualitätskontrolle sinken darüber hinaus zum einen die Kosten und zum anderen werden objektive Kriterien bei der Sortierung der zu prüfenden Objekte eingeführt. Außerdem können die Qualitäts- und Produktionsdaten durchgängig digitalisiert werden und die entsprechenden Indikatoren in Echtzeit angezeigt werden.