AI画像認識によるコーヒーカプセルの自動検査・分類
導入事例
コーヒーカプセルの分類と包装状態の確認
コーヒーカプセルは、コーヒーのブレンド、産地、風味の違いを区別するために、色分けされることが一般的です。自動包装システムでは、各カプセルを識別し、指定されたトレイ内の配置順序を確認することで、正しい製品が所定の配列で包装されていることを保証する必要があります。
課題
アルミ包装の光の反射と微妙な色の違い
アルミ包装の表面で発生する光の反射や映り込みは、コーヒーカプセル間の微妙な色の違いを判別しにくくします。また、カプセルの向きや配置のばらつきも、包装時の配列確認を難しくする要因となります。
従来のルールベース型マシンビジョンシステムは、事前に定義された画像特徴量と、細かく調整された照明・撮像条件に依存しています。そのため、光の反射やカプセルの外観のばらつきがある環境では、安定した分類と配置確認が困難になる場合があります。
ソリューション
SolVisionによるAIベースのコーヒーカプセル検査
SolVisionは、ディープラーニングを活用したマシンビジョンにより、コーヒーカプセルの外観に基づいて分類を行い、包装トレイ内の配列を検証します。
異なるカプセルの色、表面反射、配置パターンを含む画像を学習に使用することで、検査時に生じる外観のばらつきを認識できるようにします。
また、カプセルの欠品や位置ずれを識別し、事前に定義されたトレイ内の配列間違いを検出することで、包装状態の自動検査を支援します。
コーヒーカプセルの有無検出
SolVisionは、包装トレイ内のカプセルの有無と位置を確認し、次の2種類の一般的な包装不良を検出します。
- カプセルの欠品： 本来カプセルが配置されるべき位置に製品が存在しない状態を検出します。
- 配列間違い： 事前に定義されたトレイ内の配列に対して、カプセルの順序や配置位置が誤っている状態を識別します。
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| カプセルの欠品 | 配列間違い |