利用 AI 进行可回收玻璃瓶检测
案例背景
可回收玻璃瓶检测
一家采用可回收玻璃瓶系统的全国性酒类饮料制造商，需要在玻璃瓶处理与回收再利用流程中导入自动化检测。
在玻璃瓶重新灌装并投入使用前，需要确认瓶身不存在污渍、霉斑、残留物及其他表面异常。
在高产能灌装生产环境中，稳定一致的检测能力对于维持产品质量、包装完整性及卫生标准至关重要。
挑战
可回收玻璃瓶表面脏污检测
由于生产环境存在多种变化因素，可回收玻璃瓶的视觉检测具有较高难度，包括轻微脏污、透明或有色玻璃上的低对比度异常、曲面瓶身、标签干扰以及光照条件变化等。
传统机器视觉系统通常依赖固定规则和基于阈值的检测方式，在上述条件下容易出现识别不稳定的问题，导致表面异常检测结果不一致。
解决方案
基于 AI 的 SolVision 表面脏污检测
SolVision 是一套工业 AI 视觉检测系统，通过基于深度学习的图像分析实现自动化缺陷检测。在此应用中，SolVision 用于检测饮料制造商玻璃瓶回收流程中的污渍、霉斑、残留物及其他表面异常。
AI 视觉系统通过少量样本图像进行训练，使系统能够学习不同表面异常特征，而无需依赖基于规则的编程方式。即使面对透明或有色玻璃表面的反光以及不一致的表面状态，系统仍能够区分异常情况与正常瓶体差异。
在检测过程中，SolVision 可识别玻璃瓶表面的异常区域，并根据异常类型进行缺陷分类，相较于单纯的通过/不通过判断，可提供更详细的缺陷分类结果。
玻璃瓶视觉检测
成果
应用摘要
SolVision 利用 AI 视觉检测技术识别可回收玻璃瓶上的污渍、霉斑、残留物及其他表面异常，为饮料生产中的玻璃瓶回收再利用流程提供稳定一致的检测与质量保证。