Typische Anwendungen

Auf dem St. James Gate Brauerei Guinness-Anlage, der Firma Bier gebraut wird und Fässer sind für den inländischen, europäischen und internationalen Kunden gefüllt. Zu füllen, zu überprüfen, und diese Fässer Schiff mit einer Geschwindigkeit von rund 1000 Fässer / h, hat Guinness vollautomatischen Anlage. Recycling-Fässer sind auf einem automatisierten Fördersystem, wo sie durch mehrere Vorgänge hinaus gebracht, bevor sie an die Firmen Händler eine Rücksendung werden. Nach der Fässer gewaschen, gespült werden, und sterilisiert, werden sie mit Bier durch eine Ein-Wege-Ventil an der Oberseite des Fasses, wie ein Speer bekannt gefüllt. Um festzustellen, ob jedes Fass ordnungsgemäß ausgefüllt ist, werden die Fässer gewogen und die Dichtungen auf Undichtheiten geprüft, bevor sie schließlich verpackt und sind von der Brauerei geliefert.

Um den Prozess der Prüfung von den Fässern auf Dichtheit zu automatisieren, als Guinness on Machine Vision Direct (MVD). Im Jahr 2003 gegründet und ist MVD sowohl als Systemintegrator und Distributor von Produkten von Unternehmen wie Basler, Matrox, und Sony. Ursprünglich von Donal Harrington und Al Goodwin, das Unternehmen beschäftigt heute 10 Mitarbeiter an seinem Dublin, Cork und Louth Büros und entwickelt Visionen für die Getränke-, Pharma-und Elektronik-Industrie gegründet.

 

Da viele verschiedene Fässer und Speere sind von Brauereien der ganzen Welt eingesetzt, sagt MVD Harrington, das System benötigt, um anpassungsfähig sein und sich leicht an bestehende High-Speed-Produktionslinien nachgerüstet werden. In der Guinness-Anlage in Dublin, zum Beispiel wurde das System benötigt, um eine bestehende Fass-Handling-System von KHS Till Straddle.

Nach dem Befüllen und gewogen, sagt Harrington, alle ordnungsgemäß ausgefüllt Fässer werden abgelehnt vom Förderband, automatisch invertiert, und entleert. Während das Bier stofflich verwertet werden, die Fässer sind zu einem Sender für das Nachfüllen und den Prozess wieder wiederholt. Ordnungsgemäß ausgefüllt Fässer Reise entlang der Förder-und in ein IP65-zertifiziertes Edelstahl-Gehäuse, das Haus der Machine-Vision-System.

Als Einstieg in Fässern der Prüfstation, ist ihre Präsenz durch ein EQ-500 einstellbar Reichweite Lichtschranken-Sensor von Panasonic Electric Works erkannt. Mit dem EQ-500 Zwei-Segment-Photodiode einstellbar Range System, der Sensor erkennt keine Objekte außerhalb der eingestellten Bereich Fernerkundung und ist nicht durch Schwankungen in der betroffenen Objekte Winkel oder glänzend im Vergleich zu konventionellen Sensoren, sagt Harrington. Die Ausgabe der Bild-Sensor löst mit einer Matrox 4SightII Stand-alone-Capture-Vision-System mit einem Meteor II Mehrkanal Framegrabber und eine PCM-7230 + isolierte Digital-I / O-Karte von Amplicon ausgestattet.

Um Bilder von der Spitze der Fässer zu erfassen, MVD verwendet ein 1/3-in. Progressive-Scan, 30-frame / s 1024 * 768 XC-HR-70 Monochrom-Kamera von Sony. Ausgestattet mit einem 25-mm C-Mount-Objektiv von Pentax Imaging, ist die Kamera auf einem Zylinder aus Robo intelligenten Antrieb montiert. Dieser Linearantrieb kann die CPU des 4Sight II Machine-Vision-System, um die Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung, Verzögerung und ein Drehmoment von der Kamera Gantry so steuern, dass verschiedene Arten von Bierfässer kann richtig fokussiert und abgebildet, sagt Harrington. Diese Gantry ist auf ein Panasonic SPS angeschlossen, die auch kontrolliert wird mit der digitalen I / O-Karte in den embedded 4SightII

 

Überraschenderweise erfuhr Harrington, dass keine zwei Biere Licht auf dieselbe Weise wiedergeben. Wir haben verschiedene Biere weisen unterschiedliche Graustufen-Profilen, wenn sie mit hoher Intensität Solid-State-Beleuchtung beleuchtet entdeckt. Auch Pilsener und leichte Biere, die mit dem bloßen Auge ziemlich ähnlich erscheinen, absorbieren das Licht ganz anders, sagt er. Darüber hinaus fob anders, was sie anders Schaum auf der Oberfläche des Bieres ist. Und Apfelwein, zum Beispiel nicht, nicht fob wie Bier überhaupt. Nach dem Befüllen, produziert Apfelwein Mikrobläschen. Diese kleinen Luftblasen können in einem von einer Reihe von Orten auf der Oberfläche der Speer.

Um es korrekt zu Bild dieser Mikrobläschen erfordert die richtige Beleuchtung. Wir experimentierten mit 620-nm rote LED Ringlichter, sagt Harrington, und festgestellt, dass ein Low-Winkel Ringlicht die beste Wahl zu beleuchten stark reflektierenden Oberflächen wie Bierfässer ist. Aus diesem Grund wählte Harrington, um die Kamera mit einem niedrigen Winkel-LED-Ringlicht von Moritex auszustatten. Dieses Licht ist für die Beleuchtung leicht unebene ideal, zerkratzten Oberflächen und bietet 360 Beleuchtung für reflektierende Objekte. Die Low-Winkel Design falschen Bild Reflexion in der Kamera verhindert, sagt er.

Der kleine Formfaktor der 4Sight-II konnte das System innerhalb der IP65-Gehäuse integriert werden, weist darauf hin, Harrington. Dies erlaubte uns, eine nicht Fässer auf einem 15 visualisieren in.VGA Touchscreen-Monitor, die 4Sight System Schnittstellen und außerhalb des Gehäuses befindet. Ohne die 4Sight-II hätten wir die Installation des Systems 30 m entfernt in der Produktion Leitwarte. Dies würde zu zusätzlichen Komplikationen für Integration und Tests erstellt haben, und erhöhten den Betrag von Ausfallzeiten während der Inbetriebnahme, sagt er.

 

Image Inspektion

Nach Bildern eingefangen werden, müssen sie verarbeitet werden, um zu überprüfen, ob eine Leckage auftritt. In der Vergangenheit Template-Matching, basierend auf normierte Grauwert-Korrelation (NGC), wurde verwendet, um ein Korrelat aufgenommene Bild mit einem bekannten gutes Image oder eine Vorlage. Doch obwohl NGC Algorithmen dulden keine Abweichungen in der Größe, Rotation und Teile, die nicht gleichmäßig ausgeleuchtet sind, geometrische Muster-Matching-Algorithmen können komplexe Muster an Orientierungen von 0 bis 360 finden sich sehr schnell. Am Bierfässer, wo Licht und ändern Sie dort die Highlights und Schatten, geometrische Techniken wird immer noch das Muster erkannt werden können, sagt er. Solche Algorithmen können mit NGC Muster verwendet werden verschiedene Such-Techniken, um festzustellen, ob ein bestimmtes Fass undicht ist.

Um zu entscheiden, ob eventuell austretendes großen auftritt, verwendet das System ein Rand-basierte Erkennung Algorithmus, um die Ränder des Fasses zu bestimmen. Sobald diese bestimmt ist, berechnet NGC, ob Besonderheiten im Bild bestehen. Sollten die wichtigsten undicht auftreten, diese besonderen Merkmale werden verschlossen, und das System erkennen kann, dass das Fass zurückgewiesen werden sollte, sagt Harrington.

Für andere Fässer, gefüllt mit Apfel, ist zum Beispiel der Fragestellung subtiler. In Fällen, in denen Mikrobläschen vorhanden sind, sagt Harrington, Kantendetektion wird zuerst benutzt, um den Umfang des Fasses zu finden. NGC Techniken dann festzustellen, ob es keine undichten Stellen in der Mitte und des Fasses. Allerdings kann Mikrobläschen noch in den äußeren Rand des Fasses Speer erscheinen zu erkennen, ob diese stattfindet, Edge-Detection-Algorithmen bestimmen den Rand der Fässer und die Bereiche der möglichen Leckagen. Diese Bereiche werden dann circumferal unbefangen mit MIL und Blob-Analyse verwendet, um das Niveau des Auslaufens von jedem der Fässer zu bestimmen.

Human Interfaces

Nach jedem Fass kontrolliert wird, die Pass / Fail-Entscheidung der 4SightII gemacht wird zur Steuerung der Panasonic PLC, die ein Shunt-Mechanismus, um gegen Fässer zu einem Dekantieren Station senden betätigt. Diese Fässer sind leer, das Bier recycelt und das Fass, die zur Reparatur. Um zu steuern, die Anzahl der falsch ab, die Systeme der Operator können den Grad der Akzeptanz der verschiedenen Arten mit dem Keg-Systeme Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI), die auf dem Flat-Panel-Display angezeigt wird Programm

 

In Visual C + + geschrieben, läuft auf der HMI von MIL dem Benutzer erlauben, um jede Produktion führen und überwachen die stündliche Ausfallrate. Die gesammelten Daten enthalten das Datum, die Uhrzeit und die Menge der Fässer, die versagt haben. Da diese Informationen als Text-Datei gespeichert ist, kann es schnell zu einer Excel-Tabelle für die Echtzeit-Analyse oder später ausgeführt werden, sagt Harrington.