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西克應用 | SICK Inspector8512智能相機+AI助力模具上糖果殘留檢測

西克應用 | SICK Inspector8512智能相機+AI助力模具上糖果殘留檢測

2026/5/22 16:41:35

糖果生產完成后,模具上糖果殘留檢測是品質管控的關鍵環節。傳統的視覺算法調試繁瑣,落地成本高。SICK Inspector8512智能相機憑借高分辨率成像、靈活的集成能力及搭配強大內置AI檢測工具,為模具糖果殘留檢測提供了穩定精準的專業解決方案。

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01 行業痛點

在糖果生產制造過程中,模具上糖果殘留檢測是保障產品品質、脫模效果與食品安全的重要環節。然而模具結構特殊、產線工況復雜,傳統視覺算法在實際應用中面臨諸多挑戰:

1.產品與模具形態多樣

模具結構復雜、糖果品類多樣,傳統算法通用性差,難以適配多場景,調試繁瑣、適配成本高。

2.顏色與紋理接近難識別

糖果與模具材質顏色相近、對比度低,傳統視覺算法易出現誤判、漏檢,無法穩定識別殘留糖果。

3.設備集成與兼容性不足

需兼容多種工業通訊協議,傳統設備通信能力有限;系統配置復雜,部署與維護難度大、成本高。

4.現場可靠性要求高

檢測結果直接影響質量管理與生產追溯,車間溫濕度、光照等環境變化易導致傳統方案穩定性下降。

02 SICK Inspector8512 解決方案

檢測需求

1.檢測模具上殘余的糖果,糖果的位置在模具上隨機。

2.結果通過PROFINET通訊發送給PLC。

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檢測難點

1.視野范圍大,但待檢測的殘留糖果體積小,屬于大視野下的小目標檢測。

2.殘留糖果的顏色、尺寸存在差異。

方案選型

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檢測步驟

1、搭建好相機和光源位置后,通過瀏覽器進入相機軟件界面,設置合適的曝光時間、焦距、對比度、亮度等參數采集出一張清晰的圖片。

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清晰的圖片

2、添加 AI 物體檢測工具,針對模具不同位置的殘留糖果樣本進行模型預訓練,以實現對模具表面殘余糖果的識別。Inspector8512智能相機采用Nova圖像處理軟件內置了豐富的圖像處理算法可供客戶快速搭建適合自己的處理流程。

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豐富的圖像處理算法

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未檢測到糖果的OK圖像

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檢測到糖果的NG圖像

3、根據需要采用通訊方式將結果傳輸到PLC或上位機,如數字輸出IO信號,TCP/IP、PROFINET、EtherNet/IP;也可通過FTP把采集圖像保存到上位機供后期追溯查詢。

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通訊工具

03 方案優勢

1.1200萬高分辨率成像:搭載12MP高清CMOS傳感器,搭配外置高性能照明,清晰捕捉模具縫隙、邊緣處的殘留糖果。

2. 網頁可視化極簡配置:基于SICK Nova平臺的Web操作界面,無需專業編程,專業與非專業人員均可快速完成參數設置與檢測方案搭建。

3. AI智能檢測能力:使用AI物體檢測工具,無需復雜規則編程,通過實例訓練即可精準識別模具上殘留糖果,檢測穩定可靠。

4. 靈活光學適配:標準C-Mount鏡頭接口,支持手動可調焦距,可自由搭配外置鏡頭與照明組件,適配多種模具檢測安裝需求。

5. 工業級便捷集成:支持雙端口EtherNet/IP、PROFINET等主流工業總線,搭配高速I/O,可快速對接產線PLC與控制系統。

04 相機基本參數

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王靜
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