Sistem kamera AI untuk mengesahkan dan mengira tutup botol plastik di atas talian penghantaran, dengan mekanisme penyaringan cacat menggunakan angin bagi pengeluar tutup plastik.

Latar belakang masalah

Keperluan kes ini ialah supaya kamera memeriksa dan mengira penutup botol air plastik di atas tali sawat, menggantikan pemeriksaan semula dan pengiraan oleh pekerja. Pelanggan ialah pengeluar penutup plastik. Penutup yang keluar dari mesin pengacuan suntikan plastik bergerak di atas tali sawat penghantar, kemudian pekerja memeriksa semula dan mengira bilangannya sendiri.

Kecacatan yang pelanggan mahu asingkan ialah sirip lebihan dan penutup yang tidak terbentuk dengan sempurna. Pelanggan juga memerlukan jumlah kiraan penutup baik dan penutup rosak sebagai maklumat laporan pengeluaran, bukan sekadar mengasingkan dan membuang penutup rosak.

Keperluan dan kekangan

Sistem perlu memeriksa penutup yang melalui tali sawat dan menyokong lebih daripada satu warna penutup. Keperluan utama sistem adalah seperti berikut

• Memeriksa setiap penutup yang melalui tali sawat, dan mengesan penutup yang mempunyai sirip lebihan atau tidak terbentuk dengan sempurna
• Mengasingkan penutup rosak dari tali sawat sebaik sahaja dikesan
• Menyokong penutup putih dan penutup biru
• Mengira jumlah penutup baik (OK) dan penutup rosak (NG) untuk laporan pengeluaran
• Melihat imej langsung, jumlah kiraan dan menetapkan konfigurasi sistem melalui pelayar web pada tablet atau PC

Bagaimanakah sistem ini memeriksa dan mengira penutup di atas tali sawat, dan bagaimanakah pengasingan penutup rosak direka?

Sistem ini menggunakan kamera LearningCam model Inspection Cam di atas tali sawat. Kamera merakam imej penutup secara berterusan, menggunakan model AI untuk menentukan sama ada setiap penutup ialah penutup baik atau penutup rosak, kemudian mengira jumlahnya. Mengikut pendekatan reka bentuk, apabila penutup rosak dikesan, kamera menghantar isyarat kepada set Controller and Reject (set kawalan dan pengasingan) untuk meniup udara bagi menolak penutup tersebut keluar dari tali sawat.

1. 1

   Penutup bergerak melalui kamera di atas tali sawat

   Penutup yang keluar dari mesin pengacuan suntikan bergerak di atas tali sawat penghantar, melalui bawah kamera LearningCam model Inspection Cam yang dipasang dengan jig pemegang kamera (Jig/Fixture) di atas tali sawat.

2. 2

   Model AI menentukan OK atau NG

   Kamera merakam imej secara berterusan. Model AI yang dilatih daripada imej sebenar penutup kilang memeriksa sama ada setiap penutup mempunyai sirip lebihan atau tidak terbentuk dengan sempurna, kemudian menentukannya sebagai penutup baik (OK) atau penutup rosak (NG).

3. 3

   Mekanisme penyaringan tutup yang cacat menggunakan tiupan angin

   Mengikut pendekatan reka bentuk, apabila penutup rosak dikesan, kamera menghantar isyarat kepada set Controller and Reject supaya injap solenoid (injap elektrik untuk membuka dan menutup aliran udara) meniup udara bagi menolak penutup tersebut keluar. Penutup baik terus bergerak seperti biasa.

4. 4

   Mengira jumlah dan memaparkan hasil

   Perisian dalam kamera memaparkan imej langsung beserta jumlah kiraan OK/NG. Pengguna membuka pelayar web pada tablet, skrin atau PC, kemudian memasukkan nombor IP (alamat kamera dalam rangkaian) melalui Router Wi-Fi 6 dan IoT Gateway (peranti yang menghubungkan peranti di tapak ke rangkaian).

5. 5

   Melihat laporan hasil pemeriksaan

   Bahagian pengeluaran membuka halaman laporan hasil pemeriksaan (Inference Report) untuk merumuskan hasil mengikut tempoh masa dan mengikut model, serta boleh memberikan arahan untuk memulakan atau menghentikan pemeriksaan dari pejabat pengeluaran melalui rangkaian.

Kami memilih kamera yang mempunyai perisian pemeriksaan dan pengiraan terbina dalam, jadi pengguna boleh melihat hasil melalui pelayar web tanpa perlu meletakkan komputer di sebelah barisan. Kami melatih model daripada imej sebenar penutup kilang, kerana kecacatan yang perlu dikesan ialah kecacatan yang timbul daripada proses pengacuan suntikan kilang ini.

Hasil penyerahan

Kami membekalkan peralatan, memasang sistem pada tali sawat pelanggan dan melatih model AI untuk penutup putih. Senarai dalam skop kerja adalah seperti berikut

• 1 unit kamera LearningCam model Inspection Cam beserta perisian terbina dalam yang memaparkan imej langsung dan jumlah kiraan OK/NG
• Set Controller and Reject beserta injap solenoid untuk meniup udara bagi mengasingkan penutup rosak
• Router Wi-Fi 6 dan IoT Gateway untuk menghubungkan kamera dengan tablet atau PC di kilang
• Kerja pemasangan jig pemegang kamera (Jig/Fixture) di atas tali sawat, dan penetapan konfigurasi sistem di tapak
• Model AI untuk memeriksa kecacatan penutup yang dilatih daripada imej sebenar penutup kilang
• Halaman laporan hasil pemeriksaan (Inference Report) untuk melihat hasil mengikut tempoh masa dan mengikut model

Hasil yang dapat disahkan daripada ujian di tapak

Dalam ujian di tapak pada Jan–Mac 2026, kamera LearningCam model Inspection Cam memeriksa dan mengira penutup putih kira-kira 398 keping setiap minit, berterusan selama 120 minit, dan memenuhi kriteria yang ditetapkan dalam borang laporan ujian dalaman. Hasil ini ialah ujian pemeriksaan dan pengiraan, belum merupakan keputusan penerimaan sistem pengasingan yang lengkap.

Penutup biru yang diuji dengan model penutup putih belum mencapai kriteria, maka terdapat rancangan untuk melatih model berasingan mengikut warna penutup. Kerja sedang dijalankan untuk melaras model bagi penutup warna lain dan mengesahkan penghantaran sistem yang lengkap.

Semasa ujian, isyarat Wi-Fi yang lemah menyebabkan imej langsung yang dibuka dari pejabat pengeluaran tersekat-sekat, manakala arahan mula atau henti dan jumlah kiraan masih boleh digunakan.

Apakah yang kita pelajari

Kerja ini memberikan prinsip berikut untuk kerja pemeriksaan bahan kerja pengacuan suntikan plastik dengan kamera AI

• Model hanya sesuai untuk ciri bahan kerja yang digunakan semasa latihan. Dalam kerja ini, model yang dilatih daripada penutup putih belum mencapai kriteria apabila digunakan pada penutup biru, maka warna atau varian penutup baharu perlu dianggap sebagai kerja latihan model dan ujian pusingan baharu.
• Sahkan hasil pemeriksaan secara berasingan daripada hasil pengasingan. Pemeriksaan dan pengiraan penutup boleh memenuhi kriteria terlebih dahulu, tetapi set pengasingan udara perlu melalui penerimaannya sendiri, kerana hasilnya bergantung pada keputusan model dan juga mekanisme tiupan udara.
• Kerja utama tidak seharusnya bergantung pada imej langsung. Dalam kerja ini, isyarat Wi-Fi yang lemah menyebabkan imej langsung tersekat-sekat, tetapi arahan mula atau henti dan jumlah kiraan masih boleh digunakan, maka isyarat di lokasi paparan dibuka sebaiknya ditinjau sebelum pemasangan.

Bagaimanakah pendekatan ini boleh digunakan pada barisan pengacuan suntikan plastik anda?

Jika barisan anda mengeluarkan penutup atau bahan kerja pengacuan suntikan plastik bersaiz kecil yang bergerak di atas tali sawat, anda boleh menggunakan pendekatan yang sama seperti kes ini, iaitu kamera di atas tali sawat, model yang dilatih daripada bahan kerja sebenar, jumlah kiraan OK/NG dan pendekatan set tiupan udara untuk pengasingan. Bahagian yang perlu dilaraskan ialah model bagi setiap warna atau varian bahan kerja, serta kedudukan pemasangan kamera dan muncung tiupan udara.

• Sediakan bahan kerja baik dan bahan kerja yang benar-benar mempunyai kecacatan bagi setiap warna atau varian, supaya pasukan kerja boleh mengambil gambar untuk melatih model
• Persetujui kriteria penerimaan sebelum ujian, termasuk kelajuan tali sawat, tempoh ujian dan kaedah pengukuran, dengan menilai kadar pengesanan penutup rosak dan kadar penutup baik yang tersalah ditolak secara berasingan, bukan hanya melihat ketepatan keseluruhan
• Mulakan dengan warna atau varian yang paling banyak dikeluarkan; setelah memenuhi kriteria, barulah tambah model bagi warna lain
• Uji di bawah pencahayaan sebenar di tapak, dan pasang kamera dengan kukuh supaya sudut imej kekal tetap