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Foodman Vision-Inspektionssystem für Etiketten und Siegelnähte

Hersteller: Easyweigh

Foodman Vision-Inspektionssystem für Etiketten und Siegelnähte

KI-Kamerainspektionssystem für 360°-Prüfung von Siegelnähten, Codes und Etiketten auf Lebensmittel-, Getränke-, Pharma- und Kosmetikverpackungen, inkl. Barcodes, 1D/2D-Codes und Oberflächenschäden.

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Wichtigste Merkmale

  • 360°-Prüfung von Siegel, Codierung und Etikettierung
  • Prüft Barcodes sowie 1D/2D-Codes
  • Prüfung von Ebenheit und Ausrichtung der Siegelnaht
  • Erkennt Kratzer, Dellen und Risse an Dosen, Blistern und Behältern
  • Fehlererkennung per Deep Learning
  • Echtzeit-HMI, visuelle Berichte und Bildverwaltung
  • Selbstdiagnose und Fernwartung

Technische Daten

Prüfungen – Lebensmittelindustrie
Etikettengenauigkeit; Siegelprüfung; Schadenserkennung an Dosen und Foliensiegeln
Prüfungen – Pharmaindustrie
Blisterprüfung (Risse, Versatz, Perforation); Barcode- und Codevalidierung; Ebenheit und Siegelqualität von Sachets, Tuben und Behältern
Prüfungen – Kosmetik und Körperpflege
Behälterfehler (Verformung, Kratzer); Siegelprüfung an Beuteln und Tuben; Etikettenausrichtung
Prüfungen – Getränke (Aluminiumdosen)
Dosenintegrität (Mikrorisse, Dellen, Spalte); Platzierung von Aktions-QR- und Chargencodes; Prüfung der Außenfläche
Geprüfte Codeformate
Barcodes, 1D- und 2D-Codes

Beschreibung

Das Foodman Vision-Inspektionssystem kombiniert Industriekameras mit adaptiver KI, um Siegelnähte, Codierung und Etikettierung rund um die Packung (360°) zu prüfen. Es wird für Pharma, Kosmetik, Lebensmittel, Getränke und andere verpackte Waren eingesetzt, lässt sich an verschiedene Produkte und Packungsformate anpassen und kann zusammen mit einer Röntgenprüfung in derselben Linie arbeiten.

Prüfumfang

  • Etiketten und Codes: Vorhandensein, Fehlen und Fehler von Etiketten; korrekte Ausrichtung und Lesbarkeit von Angaben wie Nährwerten, Chargendaten und Markenzeichen; Barcodes und 1D/2D-Codes.
  • Siegelintegrität: Ebenheit und Ausrichtung von Siegelnähten an Dosen, Saucenbehältern, Fertiggerichten, Sachets, Tuben und Beuteln, um Undichtigkeiten und Kontamination zu verhindern.
  • Optik und Strukturschäden: Mikrokratzer, Dellen, Risse und Spalte an Aluminiumdosen, Foliensiegeln, Blistern und Kunststoffbehältern.

KI und Überwachung

Deep Learning erstellt ein vollständiges Datenmodell des Produkts und erkennt Fehler in den aufgenommenen Bildern; der Hersteller nennt eine Fehlererkennung von 100 % innerhalb seines Datenmodells. Die HMI zeigt die Prüfung in Echtzeit mit visuellen Berichten und Bildverwaltung für Qualitätskontrolle und Rückverfolgbarkeit. Selbstdiagnose- und Fernwartungsfunktionen sind integriert.

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