Использование машинного зрения для обнаружения примесей в жидкостях

Обнаружение жидких примесей является ключевым элементом контроля качества в различных отраслях промышленности, где даже минимальные загрязнения могут нарушить безопасность продукции, ее эксплуатационные характеристики или вызвать недоверие со стороны потребителей. Традиционные методы ручного осмотра, основанные на визуальном наблюдении, страдают рядом ограничений: они медленные, трудоемкие и подвержены субъективности, а со временем точность снижается из-за усталости операторов. В отличие от этого, технология машинного зрения стала инновационным решением, обеспечивающим высокую скорость, стабильность и точность обнаружения, что соответствует высоким требованиям современного производства и обработки.

1. Основные принципы

Эффективность машинного зрения при обнаружении жидких примесей зависит от двух взаимосвязанных процессов: получения изображения и обработки изображения. Вместе эти этапы преобразуют необработанные визуальные данные в полезную информацию о наличии примесей, их размере и типе.

Получение изображений

В основе получения изображения лежит стратегическое взаимодействие систем освещения и устройств формирования изображения, которые специально разработаны для преодоления уникальных трудностей, связанных с прозрачными или полупрозрачными жидкостями. Освещение играет ключевую роль в создании контраста между примесями и фоном жидкости. Подсветка, часто с использованием светодиодов высокой интенсивности, широко применяется для прозрачных жидкостей: размещая источник света позади контейнера с жидкостью, примеси, блокирующие или рассеивающие свет, выделяются в виде четких темных пятен на ярком фоне. Для загрязнений на поверхности или стенках контейнера предпочтительнее боковая подсветка, поскольку она создает тени, которые подчеркивают неровности.

Обработка изображений

После получения изображений алгоритмы обработки извлекают значимую информацию в три основных этапа. Предварительная обработка улучшает качество изображения: фильтрация уменьшает шумы (например, гауссовы фильтры сглаживают зернистость), а регулировка контраста (например, выравнивание гистограммы) усиливает незначительные различия между примесями и жидкостями. Далее следует сегментация, которая выделяет примеси на фоне изображения. Пороговая обработка, простой, но эффективный метод, классифицирует пиксели как «примесь» или «фон» на основе значений интенсивности. Для сложных ситуаций — когда примеси сливаются с жидкостью — обнаружение краев (например, алгоритм Кэнни) определяет резкие изменения интенсивности для выделения контуров загрязнений.

2. Промышленное применение

Многофункциональность машинного зрения сделала его незаменимым в различных отраслях, где чистота жидкости имеет критическое значение.

В фармацевтике ставки особенно высоки: примеси в инъекционных препаратах, такие как осколки стекла из ампул или частицы резины из пробок, могут причинить серьезный вред пациентам. Системы машинного зрения, интегрированные в производственные линии, проверяют каждую единицу продукции в режиме реального времени, отбраковывая загрязненные партии до того, как они попадут к потребителю. Это не только обеспечивает соблюдение строгих нормативных требований, но и снижает риск дорогостоящих отзывов продукции и ущерба репутации компании.

Пищевая и напиточная промышленность полагается на системы машинного зрения для обеспечения качества продукции и вкусовых характеристик. Например, при производстве соков системы обнаруживают случайные семена, кусочки кожуры или посторонние частицы, оставшиеся после первоначальной обработки. В пивоварении они выявляют хлопья дрожжей или осадок в пиве, сохраняя его прозрачность и вкус. Обеспечивая стабильное качество, эти системы поддерживают репутацию бренда и соответствуют ожиданиям потребителей в плане безопасности продукции.

В химической отрасли, особенно для применений с высокой степенью чистоты, таких как электронные химикаты, машинное зрение предотвращает дорогостоящие дефекты. Даже микроскопические примеси в химикатах, используемых при производстве полупроводников, могут нарушить функциональность схем. Системы машинного зрения контролируют резервуары и трубопроводы, обеспечивая раннее обнаружение загрязнений, снижение объемов отходов и защиту чувствительных производственных процессов.

3. Проблемы и решения

Несмотря на свои преимущества, машинное зрение сталкивается с трудностями в реальных условиях применения, каждая из которых решается с помощью целевых инноваций.

Вязкие жидкости, такие как сиропы или масла, представляют собой особую сложность: примеси перемещаются медленно или прилипают к стенкам контейнеров, что затрудняет их распознавание. Использование продвинутого освещения, например, структурированного света, позволяет проецировать узоры на поверхность жидкости, а анализ искажений узоров выявляет скрытые загрязнения. Для высоко прозрачных жидкостей многоспектральная визуализация — с использованием длин волн вне видимого диапазона — усиливает контраст за счет уникальных свойств поглощения света примесями.

4. Заключение

Машинное зрение совершило революцию в области обнаружения жидких примесей, предложив точные, быстрые и объективные методы обнаружения. Используя принципы получения, обработки и анализа изображений, оно получило широкое применение в различных отраслях, включая фармацевтику, пищевую и химическую промышленность. Несмотря на такие вызовы, как сложные свойства жидкостей, мелкие примеси и требования высокой скорости производства, были разработаны решения, такие как передовые технологии освещения и визуализации, улучшенные алгоритмы обработки изображений и высокопроизводительное оборудование. В будущем интеграция с IoT, разработка более интеллектуальных алгоритмов и миниатюризация устройств дополнительно усилит возможности машинного зрения в обнаружении жидких примесей, способствуя улучшению качества продукции, повышению безопасности и более эффективным промышленным процессам.