Flaschendeckelinspektion mit OCR

Fall

Anforderungen an die Produktkennzeichnung

Hersteller sind verpflichtet, standardisierte Daten wie Produktionsdetails, Lagerungsdaten und Chargencodes auf Lebensmitteln, Getränken und pharmazeutischen Produkten anzugeben, um Sicherheit und Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Exporteure müssen zudem Produktionsaufzeichnungen für Deklarations- und Zollverfahren führen. Die Klarheit und Sichtbarkeit der Produktinformationen sind entscheidend für die Einhaltung der Vorschriften entlang der gesamten Lieferkette – von der Fabrik bis zum Endverbraucher.

Herausforderung

Datums- und Chargencodenerkennung auf Aluminiumflaschendeckeln

Konsumgetränke verwenden häufig Glasflaschen mit Aluminiumkappen für die Verpackung. Produktions- und Lagerdaten werden normalerweise an der Seite der Kappe aufgedruckt, während der Batch-Barcode auf der Flasche angebracht ist. Der metallische Glanz und das Spiraldesign der Aluminiumkappen stellen Herausforderungen für die traditionelle Zeichenerkennung dar, wodurch der aufgedruckte Text schwer zu erkennen ist. Darüber hinaus kompliziert die Hochgeschwindigkeit der Getränkeproduktionslinien das genaue Lesen der gedruckten Informationen.

Lösung

Verbesserte Produktionslinieninspektion mit SolVision

SolVision bietet eine vollautomatisierte visuelle Inspektionslösung und implementiert die optische Zeichenerkennung (OCR) durch die Entwicklung eines KI-Modells mit Beispielbildern von Produktionsinformationen. Mit fortschrittlichen Bildverarbeitungsfähigkeiten passt sich die Software dem Tempo schneller Produktionslinien an und erkennt Daten und Barcodes selbst bei schlechter Druckqualität. Das System kann zudem fehlerhafte Etiketten und falsch gedruckte Informationen identifizieren, was zu einer verbesserten Bestandsverwaltung und Nachverfolgbarkeit beiträgt。

Optische Zeichenerkennung von Flaschenverschlüssen

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

OK

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

NG

Flaschenverschlusserkennung von Defekten

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Fehlender Text

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Verschmierter Text

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Schief gedruckter Text

Ergebnis

Erkannte Druckfehler und Mängel, Verbesserung der Qualitätskontrolle
EnsuSicherstellung einer Echtzeit-Erkennung für die Einhaltung der Vorschriften
Effiziente Erkennung von Batch- und Produktionsdetails mit OCR