OKMesures i regles
Quan el defecte es pot mesurar: amplada, posició, presència. Ràpida, estable i fàcil d'explicar.
Inici / Visió artificial / Segellat
Integritat de l'envàs · visió i deep learning
Inspecció de segellats: que cap envàs surti obert
Un segellat fred o amb producte atrapat pot superar la línia i fallar al punt de venda. Revisem el segellat de cada envàs i, amb l'estadística del procés, avisem quan comença a desviar-se, abans que aparegui el defecte.
Què fa
Mira cada segellat i vigila el procés
La càmera mesura cada segellat i el compara amb la seva recepta. On la visió clàssica no arriba (superfícies amb reflexos, plecs, materials variables) apliquem deep learning, xarxes neuronals entrenades amb els seus envasos bons i dolents. El nostre programari Nadir hi afegeix l'estadística: mitjana, dispersió i campana de Gauss de cada mesura per veure si el procés és estable.
- Amplada i continuïtat de la soldadura
- Producte atrapat en el segellat, arrugues i plecs
- Segellats del fons i obertures d'envasos de cartró
- Alarma per desviació, abans del primer rebuig
- Foto de cada rebuig i avís a l'instant a qui vostè decideixi
Com ho abordem
Visió clàssica, deep learning o totes dues
No tots els segellats s'inspeccionen igual. En cada cas estudiem quina tècnica dona la fiabilitat que necessita i li ho diem abans de signar, també el que no es pot garantir.
Defectes difícils
Per al que canvia d'un envàs a un altre: plecs, reflexos, materials o productes naturals.
El procés, en números
Histogrames i tendències de cada mesura per saber si la segelladora s'està desajustant.
Si el sistema que té expulsa segellats bons, la guia de falsos rebuigs explica d'on vénen. Per a safates, terrines i bosses, vegi també la visió artificial per a la indústria alimentària.
Envàs de cartró · segellatSegellat del fons, vigilat per deep learning
Amb Nadir detectem problemes de segellat al fons d'envasos de cartró mitjançant deep learning, i l'estadística del procés anticipa les desviacions abans que es converteixin en defectes.
- Detecció
- Deep learning
- Prevenció
- Alarma per desviació
Estadística diària del segellat
L'informe que arriba cada matí
Cada dia, sense que ningú ho demani, el nostre programari envia per correu a qualitat i als caps de torn el resum de la soldadura dels envasos, via a via. Així és el d'un dia de producció d'envasos de cartró, amb més de 200.000 envasos revisats un a un.
SentinelPLUSmode Nadir📊 INFORME PER VIES
LÍNIA 00 XX · 12/05/2026
214.737 peces · 3 NOK
dimarts, 12/05/2026 · 0,00% de rebuig
La via 4 és la que més rebutja: 0,00% (2 de 48.410).
| Via | Peces | NOK | % rebuig | Mitjana | σ | CV | Cpk | Mín – Màx |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Via 1 | 48.120 | 0 | 0,00% | 4,72 | 1,21 | 25,6% | 3,11 | 0,35 – 12,90 |
| Via 2 | 48.305 | 0 | 0,00% | 4,31 | 1,08 | 25,1% | 3,61 | 0,42 – 11,20 |
| Via 3 | 48.262 | 0 | 0,00% | 4,95 | 1,24 | 25,1% | 2,97 | 0,38 – 11,84 |
| Via 4 | 48.410 | 2 | 0,00% | 5,38 | 1,33 | 24,7% | 2,66 | 0,51 – 12,35 |
Diagnòstic
- Mínim global
- 0,35
- Màxim global
- 12,90
- Dispersió mitjana
- ±1,22
- 📉 Millor via: la 2 — mitjana 4,31, ±1,08, CV 25,1%, Cpk 3,61 (capaç), rebuig 0,00%.
- 📈 Pitjor via: la 4 — mitjana 5,38, ±1,33, CV 24,7%, Cpk 2,66 (capaç), rebuig 0,00%.
Les 4 vies es comporten de manera homogènia: dispersió i centratge semblants, sense cap desviació destacable.
Capacitat mesurada contra els límits — / 16. Cpk ≥ 1,33 capaç · 1,00–1,33 just · < 1,00 insuficient.
21.640 peces sense via assignada (la màquina arrencava o el patró de trets es va perdre): no s'atribueixen a cap via.
Distribució de la mesura per via
Mesura al llarg del dia
Verd: peça bona · Vermell: rebutjada.
TIVOX Solutions · Missatge automàtic de planta, no respongui
- 1
Resum del dia
Envasos revisats, rebutjats i percentatge de rebuig, en una línia. El primer que veu el cap de torn en obrir el correu.
- 2
La via que més rebutja
Si un capçal comença a fallar més que els altres, surt destacat a dalt, amb el seu percentatge i el seu recompte.
- 3
Taula per vies
Cada capçal de soldadura per separat: mitjana i dispersió (σ) de la mesura, coeficient de variació (CV), mínim i màxim.
- 4
Cpk: la capacitat del procés
Compara la dispersió amb els límits de tolerància. Per sobre d'1,33 el procés és capaç; aquí totes les vies estan entre 2,6 i 3,6: un segellat molt estable.
- 5
Diagnòstic automàtic
El sistema compara les vies i ho escriu en clar: la millor, la pitjor i si alguna s'ha desviat. Sense fulls de càlcul.
- 6
Campana de Gauss per via
L'histograma de cada via amb la seva corba normal. Si una campana s'eixampla o es desplaça, la segelladora s'està desajustant, encara que encara no hi hagi rebuigs.
- 7
La mesura al llarg del dia
Cada punt és un envàs. Es veuen les arrencades, els canvis de torn i les derives, i en vermell cada rebuig en el moment exacte en què es va produir.
Cada informe porta a més la foto dels envasos rebutjats. Destinataris, hora i freqüència (per torn, per dia o per setmana) s'ajusten a cada planta.
Preguntes freqüents
Respostes als dubtes més habituals
Què és un sistema d'inspecció de segellat per visió artificial?
Una càmera amb la seva il·luminació, col·locada a la línia després de la segelladora, que mesura el segellat de cada envàs i el compara amb la seva recepta. Si el segellat és fora de rang, l'envàs es rebutja amb la seva foto. Amb l'estadística del procés, a més, avisa quan la segelladora comença a desajustar-se, abans del primer defecte.
Què detecta una càmera de control de segellat?
L'amplada i la continuïtat del segellat, el producte atrapat a la soldadura, les arrugues i els plecs, i els segellats de fons i les obertures en envasos de cartró. On la visió clàssica no arriba (brillantors, plecs, materials variables), apliquem deep learning.
En què es diferencia d'obrir envasos per mostreig?
El mostreig revisa uns pocs envasos cada cert temps, que normalment es destrueixen; el que passa entre una mostra i la següent no es veu. La càmera revisa el segellat de tots els envasos sense tocar-los, i l'estadística del procés avisa quan la segelladora comença a desajustar-se, abans del primer defecte.
Quins tipus d'envàs es poden inspeccionar?
Envasos amb soldadura o termosegellat, com bric i envasos de cartró, bosses, blísters o terrines, segons el cas. A la prova de viabilitat veiem el seu envàs concret i li diem si es pot inspeccionar amb fiabilitat.
Cal deep learning sempre?
No. Si el defecte es pot mesurar, la visió clàssica és més senzilla i estable. El deep learning el reservem per al que la visió clàssica no resol bé.
Com avisa abans del defecte?
Nadir registra cada mesura i en calcula la mitjana i la dispersió. Quan la tendència surt del que és normal salta l'alarma, encara que encara no hi hagi envasos rebutjats.
Què passa amb els envasos rebutjats?
S'expulsen de la línia i cada rebuig queda amb la seva foto, hora i motiu, a disposició de qualitat i per a qualsevol auditoria o reclamació.
Prova de viabilitat en remot, sense cost
Es pot veure el seu defecte de segellat?
Enviï'ns mostres bones i dolentes. Li diem quina tècnica funciona amb el seu envàs i amb quina fiabilitat esperable.