Dans la ligne de production industrielle moderne, le produit est identifié comme son « identité», portant des informations clés telles que la date de production, le numéro de lot, la date d'expiration, le numéro de série, etc. Ces pulvérisations de caractères imprimés sur l'emballage ou le corps du produit, le Code QR, sont non seulement une base importante pour la traçabilité de la qualité interne de l'entreprise, la gestion logistique, mais également un lien nécessaire pour protéger les droits des consommateurs et répondre aux exigences réglementaires. Cependant, dans le processus de production à grande vitesse et en continu, les problèmes d'impression incorrecte, d'impression manquante, de flou, de décalage du contenu du Code à jet sont inévitables. Comment s’assurer que les « informations d’identification » de chaque produit sont exactes? Les systèmes de détection visuelle par jet Code sont apparus et sont devenus les « yeux de feu» dans le domaine de la fabrication intelligente.
Système de détection visuelle par jet Code, essentiellement un dispositif de détection automatisé intégrant des technologies d'imagerie optique, de traitement d'image et de reconnaissance de formes. Son flux de travail est efficace et précis: lorsque le produit traverse la zone de détection, la caméra industrielle, associée à une source lumineuse spécifique, capture rapidement une image codée de la surface du produit. Ces images sont ensuite transmises à un système de traitement d'images qui, au moyen d'un algorithme prédéfini, prétraite, positionne, segmente et reconnaît les images et enfin Aligne le résultat de la reconnaissance avec un modèle standard défini dans le système. L'ensemble du processus est réalisé en un temps de l'ordre de la milliseconde, permettant un contrôle complet à 100% de la qualité du Code à jet.
Les principaux avantages de ce système sont sa haute précision et son efficacité. Par rapport à l'inspection manuelle traditionnelle, le système de détection visuelle n'a pas de fatigue, de sautes d'humeur et d'autres facteurs, capable d'identifier des défauts subtils imperceptibles à l'œil humain, tels que le point d'arrêt des caractères, l'adhérence, le contraste insuffisant, ou la casse locale du Code QR, Le faible contraste et d'autres problèmes. Dans le même temps, sa vitesse de détection est synchronisée avec la vitesse de la ligne de production et peut répondre aux besoins de détection de centaines, voire de milliers de produits par minute, améliorant considérablement l'efficacité de la production et évitant les goulots d'étranglement de la production causés par la lenteur de la détection manuelle.
Plus important encore, le système de détection visuelle par jet Code apporte une amélioration révolutionnaire de la gestion de la qualité dans les entreprises. Il est capable de détecter et d'éliminer les produits non conformes en temps réel, d'éliminer à la source les problèmes graves tels que le mélange de produits et le flux vers le marché en raison d'erreurs de codage, de réduire efficacement les risques de qualité et les coûts de rappel pour les entreprises. Les données de détection détaillées générées par le système, y compris le type de défaut, le moment où il s'est produit, l'emplacement, etc., fournissent aux gestionnaires de production une base précieuse pour l'analyse de la qualité. L'exploitation de ces données permet de retracer les causes sous - jacentes telles que l'usure de l'équipement de codage, les fluctuations de la qualité de l'encre ou les minuscules vibrations des machines de production, permettant ainsi une optimisation continue du processus de production.
Avec les avancées approfondies de l'industrie 4.0 et de la fabrication intelligente, les systèmes de détection visuelle par jet - Code évoluent vers une approche plus intelligente et intégrée. Il ne s’agit plus d’une unité de détection isolée, mais d’un nœud essentiel de l’internet des objets de l’usine (iiot), qui s’interface parfaitement avec des systèmes tels que mes (Manufacturing Execution System), ERP (Enterprise Resource Program), etc. Les données de détection sont téléchargées dans le cloud en temps réel, ce qui permet une gestion complète du cycle de vie et une surveillance à distance des données de qualité. L'introduction de technologies d'intelligence artificielle telles que le Deep Learning a donné aux systèmes la capacité d'auto - apprentissage et d'optimisation pour faire face à des arrière - plans de codage plus complexes et à des types de défauts plus variés.