Teknologi Inspeksi Visual Botol PET Penuh: Komposisi Sistem, Prinsip Algoritma, dan Tren Pengembangan

1. Pentingnya dan Latar Belakang Inspeksi Botol Penuh untuk Botol PET

Botol PET banyak digunakan sebagai wadah pengemasan dalam industri minuman, makanan, dan farmasi. Pada lini produksi pengisian berkecepatan tinggi, cacat seperti level cairan yang terlalu tinggi atau rendah, dan penyegelan tutup di bawah standar dapat terjadi karena faktor-faktor seperti kesalahan peralatan pengisian, variasi botol, atau fluktuasi lini produksi. Level cairan yang terlalu tinggi dapat menyebabkan produk mengembang atau bahkan pecah selama transportasi atau perubahan suhu, sementara level cairan yang terlalu rendah dapat melanggar spesifikasi label, memengaruhi citra perusahaan, dan menimbulkan risiko regulasi. Cacat tutup seperti tutup tinggi, tutup bengkok, tutup hilang, atau cincin pengaman rusak dapat dengan mudah menyebabkan kebocoran cairan atau kontaminasi mikroba. Oleh karena itu, pemeriksaan kualitas otomatis botol botol penuh di akhir lini produksi telah menjadi langkah penting dalam memastikan kualitas produk keluar.

Inspeksi tradisional umumnya mengandalkan inspeksi visual manual. Namun, metode ini tidak efisien, rentan terhadap kelelahan, dan rentan terhadap faktor subjektif, sehingga kurang cocok untuk lini produksi berkecepatan tinggi yang memproses puluhan ribu botol per jam. Teknologi inspeksi sinar-X, inspeksi ultrasonik, dan inspeksi inframerah juga telah digunakan, tetapi masing-masing memiliki masalah tersendiri, seperti risiko kesehatan, kerentanan terhadap gangguan, atau akurasi yang kurang memadai. Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi inspeksi botol penuh berbasis visi mesin secara bertahap menjadi solusi utama karena keunggulannya dalam pengoperasian non-kontak, presisi tinggi, dan kecepatan tinggi. Teknologi ini menangkap gambar botol dengan kamera dan menggunakan algoritma pemrosesan gambar untuk menganalisis indikator utama seperti level cairan, tutup, dan label, sehingga menghasilkan penilaian kualitas daring yang cepat dan objektif.

2. Komposisi Sistem Inspeksi Visual Botol Penuh PET

Sistem inspeksi visual botol PET lengkap biasanya terdiri dari unit pencitraan, sumber cahaya, unit pemrosesan, dan aktuator. Komponen-komponen ini harus bekerja sama untuk memenuhi persyaratan inspeksi berkecepatan tinggi dan presisi tinggi.

2.1 Unit Pencitraan

Unit pencitraan bertanggung jawab untuk memperoleh gambar botol. Komponen intinya adalah kamera industri (seperti tipe CCD atau CMOS). Untuk meningkatkan cakupan inspeksi, sistem ini sering menggunakan beberapa kamera atau menggabungkannya dengan reflektor untuk menangkap gambar secara bersamaan dari berbagai sudut. Misalnya, solusi umum menggunakan tiga kamera CCD area-array, berjarak 120 derajat di sepanjang jalur produksi, untuk mencapai deteksi 360 derajat bebas titik buta pada tutup botol dan level cairan. Solusi inovatif lainnya hanya menggunakan satu kamera CCD industri, tetapi dengan lima cermin reflektif (termasuk cermin pertama hingga kelima), memperoleh gambar multi-sudut bagian depan, kiri, kanan, dan atas botol melalui pantulan cermin, yang secara efektif mengurangi biaya dan kompleksitas sistem. Lensa kamera biasanya rata dengan bagian bawah botol untuk memastikan pencitraan garis level cairan yang jelas.

2.2 Sistem Sumber Cahaya

Pencahayaan yang stabil sangat penting untuk kualitas gambar. Sistem ini sering menggunakan sumber cahaya area LED atau sumber cahaya cincin untuk menyorot tepi botol dan kontur level cairan. Sumber cahaya biasanya diatur ke mode nyala konstan, yang tidak memerlukan pengontrol yang rumit dan menawarkan stabilitas tinggi. Tergantung pada karakteristik botol (seperti transparansi dan warna isi), pencahayaan latar (menerangi dari belakang botol untuk menciptakan siluet guna menyorot garis level cairan) atau pencahayaan depan (menerangi dari depan botol untuk meningkatkan detail permukaan) dapat dipilih. Misalnya, saat memeriksa tutup botol, pencahayaan latar membantu menangkap kontur tutup dan cincin penyangga, sementara dalam deteksi level cairan, menggabungkan pencahayaan depan dan pencahayaan latar secara efektif mengkompensasi gangguan yang disebabkan oleh busa. Tata letak sumber cahaya harus menghindari pantulan dan bayangan serta beradaptasi dengan lingkungan getaran lini produksi.

2.3 Unit Pemrosesan dan Aktuator

Unit pemrosesan (seperti komputer kontrol industri) menjalankan algoritma pemrosesan gambar untuk menganalisis gambar yang diambil dan menentukan apakah level cairan dalam batas aman dan apakah tutup botol dalam kondisi normal. Unit ini berkomunikasi dengan unit kontrol PLC, yang mengontrol mekanisme penolakan (seperti ejektor yang digerakkan oleh katup solenoid) berdasarkan hasil deteksi untuk secara otomatis mengeluarkan produk cacat dari lini produksi. Sistem ini juga mengintegrasikan sensor fotolistrik, enkoder putar, dan komponen lainnya untuk melacak posisi botol dan memicu kamera untuk mengambil gambar, memastikan bahwa deteksi tersebut sinkron dengan kecepatan lini produksi.

3. Algoritma Kunci dalam Deteksi Botol Penuh

Algoritma merupakan inti dari inspeksi visual dan harus memenuhi persyaratan akurasi tinggi dan waktu nyata. Berikut ini adalah algoritma umum untuk deteksi level cairan dan deteksi tutup botol.

3.1 Algoritma Deteksi Level Cairan

Tujuan deteksi level cairan adalah untuk mengidentifikasi batas antara cairan dan gas (atau busa) di dalam botol secara akurat. Algoritma yang umum digunakan meliputi metode gradien proyeksi dan metode difusi gradien proyeksi skala abu-abu. Prosesnya biasanya melibatkan tiga langkah: prapemrosesan gambar, lokalisasi level cairan, dan penilaian.

• Prapemrosesan Citra: Pertama, citra berwarna dikonversi menjadi skala abu-abu, kemudian dibinerisasi (ambang batas biasanya ditetapkan sekitar 200 untuk citra skala abu-abu 256 tingkat) untuk memisahkan botol dari latar belakang. Untuk citra biner, noise dapat dihilangkan melalui operasi seperti erosi dan dilasi, dan area botol dapat ditentukan lokasinya secara kasar menggunakan analisis komponen terhubung.

• Lokalisasi Level Cairan: Metode gradien proyeksi umumnya digunakan. Pertama, jumlah nilai skala abu-abu untuk setiap baris sepanjang arah vertikal gambar dihitung untuk membentuk kurva proyeksi. Karena perubahan skala abu-abu yang tiba-tiba pada level cairan, nilai gradien proyeksi akan meningkat secara signifikan. Dengan memindai kurva gradien, baris yang berisi nilai gradien maksimum dapat ditemukan, sehingga menentukan posisi level cairan. Untuk meningkatkan akurasi, strategi difusi gradien dapat dikombinasikan untuk meningkatkan sinyal gradien menggunakan karakteristik level cairan sebelumnya, membuat lokalisasi lebih stabil. Eksperimen menunjukkan bahwa kesalahan lokalisasi level cairan dari metode ini dapat dikontrol dalam 0,68 mm, dan waktu pemrosesan untuk satu bingkai sekitar 23,8 ms, memenuhi persyaratan pencitraan kecepatan tinggi. Untuk gambar multi-sudut (seperti tampilan kiri dan kanan yang diperoleh melalui cermin), sistem menghitung posisi level cairan secara terpisah. Jika keduanya berada dalam rentang standar, itu dianggap合格 (berkualitas); Jika salah satu terlalu tinggi, terlalu rendah, atau level cairan tidak dapat dideteksi (misalnya, dalam botol penuh), maka dianggap tidak memenuhi syarat (tidak memenuhi syarat).

3.2 Algoritma Deteksi Tutup Botol

Deteksi tutup botol perlu mengidentifikasi cacat seperti tutup yang terlalu tinggi, tutup miring, tidak ada tutup, dan cincin pengaman rusak. Algoritme sebagian besar didasarkan pada hubungan geometris antara tutup botol dan cincin penyangga.

• Lokasi Sumbu Simetri: Pertama, deteksi tepi dilakukan pada gambar botol. Sumbu simetri botol ditentukan dengan menyesuaikan titik kontur kiri dan kanan untuk mengoreksi kemiringan botol.

• Lokasi Cincin Penopang: Cincin penopang (cincin adaptor) relatif melekat pada badan botol dan tampak sebagai garis lurus pada gambar. Cincin penopang dapat ditentukan dengan menghitung jumlah piksel hitam di setiap baris dan menemukan baris puncaknya; atau dengan menggunakan deteksi sudut, kedua titik ujung cincin penopang ditentukan berdasarkan titik kelengkungan kontur maksimum, lalu garis lurus dipasang.

• Penilaian Cacat: Berdasarkan algoritma pemasangan garis lurus, kemiringan dan jarak antara garis lurus di bagian atas tutup botol dan garis lurus cincin penyangga dihitung. Jika perbedaan kemiringan antara dua garis lurus melebihi ambang batas (misalnya, 0,005), tutup botol dianggap bengkok; jika kemiringannya sejajar tetapi jaraknya melebihi rentang kalibrasi (misalnya, 20 piksel), tutup botol dianggap tinggi; jika area tutup tidak terdeteksi, botol dianggap tanpa tutup. Untuk cincin pengaman yang rusak, celah antara cincin penyangga dan cincin pengaman dapat dideteksi: jika tidak ada celah, ini menunjukkan bahwa cincin pengaman mungkin rusak atau terlepas. Algoritma jenis ini memiliki akurasi lebih dari 99% dan kecepatan pemrosesan 100 ms/gambar.

4. Integrasi Proses Inspeksi dengan Lini Produksi

Stasiun pemeriksaan botol penuh biasanya disiapkan setelah pengisian dan penutupan botol, tetapi sebelum pelabelan dan pengemasan. Proses pemeriksaannya adalah sebagai berikut:

1. Akuisisi Pemicu: Botol memasuki stasiun inspeksi melalui sabuk konveyor. Sensor fotolistrik memicu kamera dan sumber cahaya untuk secara bersamaan mengambil gambar multi-sudut.

2. Pemrosesan Gambar: Komputer kontrol industri menjalankan algoritma untuk mengekstrak fitur level cairan dan tutup.

3. Penilaian dan Eksekusi Hasil: Sistem mengeluarkan sinyal "lulus/gagal" berdasarkan apakah level cairan berada dalam rentang standar dan apakah tutupnya memenuhi syarat. Setelah menerima sinyal, unit kontrol PLC segera mengeluarkan botol yang rusak di stasiun penolakan menggunakan ejektor.

Sistem perlu beradaptasi dengan lini produksi berkecepatan tinggi (hingga 36.000 botol/jam), oleh karena itu, efisiensi algoritma dan kinerja sinkronisasi perangkat keras sangat penting. Lebih lanjut, untuk mengatasi gangguan akibat guncangan botol, tetesan air, dan silau, algoritma perlu menggabungkan desain yang tangguh, seperti menggunakan strategi penilaian cascading kotak multi-persegi panjang dan penyaringan gambar.

5. Aplikasi Industri dan Tren Pengembangan

Teknologi inspeksi visual telah banyak diterapkan pada lini produksi kemasan PET di industri minuman, bir, dan farmasi. Seperti ditunjukkan pada Gambar 2, lini pengisian pada umumnya mengintegrasikan beberapa sistem inspeksi di stasiun-stasiun utama: inspeksi botol pra-pengisian sebelum ditiup (memeriksa cacat pada mulut botol, bahu botol, dan dasar botol), inspeksi seluruh botol setelah pengisian (ketinggian cairan, tutup botol, dan kode), inspeksi label setelah pelabelan (kesalahan pelabelan, kerusakan, dan sudut yang melengkung), dan inspeksi kemasan setelah pengemasan (kehilangan botol, verifikasi berat). Sistem pemantauan kualitas menyeluruh ini secara signifikan meningkatkan otomatisasi produksi dan konsistensi produk.

Tren pengembangan masa depan meliputi:

• Algoritma Cerdas: Mengintegrasikan teknologi pembelajaran mendalam untuk melatih model yang mengidentifikasi cacat kompleks (seperti kesalahan pencetakan label atau kerusakan kecil pada botol), meningkatkan kemampuan beradaptasi dan akurasi sistem.

• Multi-Sensor Fusion: Menggabungkan sensor berat, spektroskopi inframerah dekat, dll., untuk memantau kualitas internal seperti kualitas isi dan kotoran sambil mendeteksi level cairan dan tutup botol.

• Desain Fleksibel: Peralatan harus mendukung pergantian produksi yang cepat, beradaptasi dengan kebutuhan deteksi berbagai jenis botol dan cairan melalui sumber cahaya yang dapat disesuaikan, braket kamera, dan perangkat lunak parametrik.

• Optimalisasi Biaya: Mengembangkan solusi pencitraan multi-sudut kamera tunggal (seperti sistem kombinasi cermin) untuk mengurangi biaya perangkat keras sekaligus memastikan kinerja, mendorong adopsi teknologi oleh UKM.

6. Ringkasan

Teknologi inspeksi visual botol PET secara menyeluruh, melalui sistem pencitraan canggih dan algoritma yang efisien, memungkinkan deteksi otomatis daring untuk aspek-aspek kualitas utama seperti level cairan dan tutup botol, yang secara efektif menggantikan inspeksi manual tradisional, memastikan kualitas produk, dan meningkatkan efisiensi produksi. Dengan kemajuan teknologi visi mesin dan kecerdasan buatan, sistem masa depan akan berkembang menuju presisi yang lebih tinggi, kecepatan yang lebih tinggi, dan kemampuan adaptasi yang lebih kuat, yang memberikan dukungan teknologi utama bagi peningkatan cerdas di berbagai industri seperti minuman, makanan, dan farmasi.