Industrielle Automation 5/2017
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Im Auge des Betrachters<br />
Wie Bildverarbeitung für perfekt verpackte Milchprodukte sorgt<br />
Lebensmittel sollen nicht nur<br />
attraktiv verpackt sein, auch die<br />
Verpackung selbst darf keine<br />
Mängel aufweisen und muss klar<br />
deklariert sein. Der Einsatz von<br />
Bildverarbeitungstechnik spielt<br />
daher in der Lebensmittelindustrie<br />
eine wesentliche Rolle. Sie<br />
inspiziert Produkte während<br />
des Verpackungsprozesses auf<br />
Fehlerfreiheit. Ein dänisches<br />
Unternehmen hat zwei Vision-<br />
Systeme mit BV-Komponenten<br />
entwickelt, die genau diese<br />
Anforderungen erfüllen.<br />
Kunststoffbecher und Deckel für Molkereiprodukte<br />
wie Butter, Käse und Brotaufstriche<br />
werden grundsätzlich im In-Mould-<br />
Labeling-Verfahren (IML) hergestellt. Die<br />
Weiterverarbeitung von Papier oder Kunststoffetiketten<br />
erfolgt mithilfe von Blasformung,<br />
Thermoformung oder Spritzguss. Diese<br />
Verarbeitungsmethoden erlauben die Bedruckung<br />
der gesamten Behälteroberfläche.<br />
Mangelhafte Behälter, die bspw. Grate, eine<br />
ungleichmäßige Oberflächenbeschaffenheit<br />
oder Größenunterschiede aufweisen, müssen<br />
ausgeschleust werden. Während des IML-<br />
Prozesses werden zudem die Aufdrucke und<br />
Barcodes auf Fehlerfreiheit und richtige<br />
Platzierung geprüft.<br />
Anschließend werden die fehlerfreien Behälter<br />
in der Molkerei befüllt und versiegelt.<br />
Vor dem Versand sind weitere Kontrollen<br />
nötig, um sicherzustellen, dass nur perfekte<br />
Produkte die Anlage verlassen. Das ist nicht<br />
nur wichtig für eine positive Kundenwahrnehmung,<br />
sondern schützt vor unnötigen<br />
Rückrufaktionen, die die Fertigungskosten<br />
in die Höhe treiben und den Ruf einer Marke<br />
schädigen können.<br />
Kompetenzen, die sich ergänzen<br />
<strong>Industrielle</strong> Bildverarbeitungssysteme können<br />
eine enorme Anzahl replizierbarer Messungen<br />
bei sehr hohen Geschwindigkeiten<br />
ausführen. Das macht sie in Fertigungsprozessen<br />
zu unverzichtbaren Werkzeugen.<br />
TriVision A/S entwickelt Verpackungslösungen<br />
für die Lebensmittelindustrie und setzt<br />
dabei auf Bildverarbeitungstechnologien,<br />
die Produktionseffizienz und -qualität ihrer<br />
Kunden verbessern. Der ‚Packaging Inspector’<br />
wurde für die Inspektion von Behältern entwickelt<br />
und kommt in der Herstellungsphase<br />
zum Einsatz, während der ‚Product Inspector’<br />
das verpackte Endprodukt untersucht. Der<br />
Packaging Inspector entstand in Zusammenarbeit<br />
mit RPC Superfos und sollte neben<br />
der 100-%-Inpektion in der Lage sein, alle<br />
Schlechtteile auszusortieren.<br />
Auch mit Stemmer Imaging verbindet Tri-<br />
Vision eine Partnerschaft. Das Unternehmen<br />
zählt zu den größten unabhängigen Anbietern<br />
von Bildverarbeitungstechnologien und<br />
Dienstleistungen für OEMs in Industrie und<br />
Wissenschaft, Systemintegratoren und Vertriebspartnern<br />
in Europa. Alle im Packaging<br />
Inspector und Product Inspector integrierten<br />
Kameras inkl. Kamerakabel und einigen der<br />
verwendeten Optiken stammen von Stemmer<br />
Imaging. Hinzu kommen Zeilenkameras und<br />
Frame Grabber, die für andere Systeme zur<br />
Lebensmittelinspektion eingesetzt werden.<br />
Winzige Formfehler entdecken<br />
Beim Packaging Inspector kommen Kameras<br />
mit hoher spektraler Empfindlichkeit<br />
zum Einsatz, da diese selbst kleinste Formfehler<br />
entdecken. Die Experten von Stemmer<br />
Imaging standen den Entwicklern von<br />
TriVision zur Seite, um die passenden Modelle<br />
auszuwählen. Die Entscheidung fiel<br />
auf die Kameras Manta und Mako von Allied<br />
Vision. Sie haben eine GigE-Schnittstelle,<br />
die höhere Datenraten und längere Kabelstrecken<br />
ermöglichen. Außerdem lassen<br />
sich mit GigE-Vision-Kameras erheblich<br />
Kosten sparen, da keine Frame Grabber<br />
mehr benötigt werden.<br />
Für die Softwareentwicklung ist TriVision<br />
intern verantwortlich. Dabei baut sie auf<br />
Allied Visions API. Neben der Mustererkennung,<br />
die für die Anwesenheitskontrolle von<br />
Etiketten und Aufdrucken angewendet wird,<br />
sind noch weiterer Methoden im Einsatz.<br />
Zahlreiche Messungen umfassen<br />
den Inspektionsprozess<br />
Denis Bulgin, In Press<br />
PR Ltd, Herts (UK) für<br />
Stemmer Imaging<br />
01 Die Produktionslinie speist die Erzeugnisse<br />
auf zwei Förderbändern ein; die Prüfung und<br />
Inspektion übernehmen drei Kameras<br />
Damit eine 100-%-Inspektion mit verschiedenen<br />
Messungen erfolgen kann, sind mehrere<br />
Kameras in verschiedenen Positionen<br />
erforderlich. Der Packaging Inspector überprüft<br />
die fertigen Behälter zum Beispiel auf<br />
Dosierungsfehler, Löcher und Falten in Etiketten,<br />
Fehler im Aufdruck, Positionierung von<br />
Etiketten und Aufdruck, Dimensionsmessung<br />
der Behälter sowie Barcode-Analyse.<br />
Eine Herausforderung sind rechteckige<br />
Behälter. Um sie inspizieren zu können, sind<br />
mehrere Kameras erforderlich, die an unterschiedlichen<br />
Stellen des Förderbandes positioniert<br />
sind. Hier setzt man auf die Modelle<br />
Manta und Mako von Allied Vision, da sie eine<br />
flexible Kamerasteuerung und zahlreiche<br />
kamerainterne Bildoptimierungsfunktionen<br />
bieten. Je nach Prüfungs- und Toleranzanforderung<br />
werden Kameras mit Auflösungen<br />
zwischen 0,4 und 5 Megapixel eingesetzt.<br />
Packaging Inspector in der<br />
Prüfung von Etiketten<br />
Der Packaging Inspector ist ein modulares<br />
System, das sich an Produkte und Prüfaufgaben<br />
flexibel anpassen lässt. Bei RPC Superfos<br />
A/S ist er im IML-Prozess im Einsatz.<br />
Lassen Sie sich inspirieren ...<br />
... von folgenden Videos. Hier der<br />
Einsatz des Packaging Inspector:<br />
http://trivision.dk/packaging-inspector<br />
Der Einsatz des Product Inspector<br />
bei RPC Superfos und Arla Foods:<br />
http://trivision.dk/visio-pointer<br />
66 INDUSTRIELLE AUTOMATION 5/<strong>2017</strong>