OKMedidas y reglas
Cuando el defecto se puede medir: anchura, posición, presencia. Rápida, estable y fácil de explicar.
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Integridad del envase · visión y deep learning
Inspección de sellados: que ningún envase salga abierto
Un sellado frío o con producto atrapado puede aguantar en la línea y fallar en la tienda. Revisamos el sellado de cada envase y, con la estadística del proceso, avisamos cuando empieza a desviarse, antes de que aparezca el defecto.
Qué hace
Mira cada sellado y vigila el proceso
La cámara mide cada sellado y lo compara con su receta. Donde la visión clásica no llega (superficies con reflejos, pliegues, materiales variables) aplicamos deep learning, redes neuronales entrenadas con sus envases buenos y malos. Nuestro software Nadir añade la estadística: media, dispersión y campana de Gauss de cada medida para ver si el proceso es estable.
- Anchura y continuidad de la soldadura
- Producto atrapado en el sellado, arrugas y pliegues
- Sellados del fondo y aperturas de envases de cartón
- Alarma por desviación, antes del primer rechazo
- Foto de cada rechazo y aviso al instante a quien usted decida
Cómo lo abordamos
Visión clásica, deep learning o las dos
No todos los sellados se inspeccionan igual. En cada caso estudiamos qué técnica da la fiabilidad que necesita y se lo decimos antes de firmar, también lo que no se puede garantizar.
Defectos difíciles
Para lo que cambia de un envase a otro: pliegues, reflejos, materiales o productos naturales.
El proceso, en números
Histogramas y tendencias de cada medida para saber si la selladora se está desajustando.
Envase de cartón · selladoSellado del fondo, vigilado por deep learning
Con Nadir detectamos problemas de sellado en el fondo de envases de cartón mediante deep learning, y la estadística del proceso anticipa las desviaciones antes de que se conviertan en defectos.
- Detección
- Deep learning
- Prevención
- Alarma por desviación
Preguntas frecuentes
Lo que nos suelen preguntar
¿Qué tipos de envase se pueden inspeccionar?
Envases con soldadura o termosellado, como brik y envases de cartón, bolsas, blísteres o tarrinas, según el caso. En la prueba de viabilidad vemos su envase concreto y le decimos si se puede inspeccionar con fiabilidad.
¿Hace falta deep learning siempre?
No. Si el defecto se puede medir, la visión clásica es más sencilla y estable. El deep learning lo reservamos para lo que la visión clásica no resuelve bien.
¿Cómo avisa antes del defecto?
Nadir registra cada medida y calcula su media y su dispersión. Cuando la tendencia se sale de lo normal salta la alarma, aunque todavía no haya envases rechazados.
¿Qué pasa con los envases rechazados?
Se expulsan de la línea y cada rechazo queda con su foto, hora y motivo, a disposición de calidad y para cualquier auditoría o reclamación.
Prueba de viabilidad sin coste
¿Se puede ver su defecto de sellado?
Envíenos muestras buenas y malas. Le decimos qué técnica funciona con su envase y con qué fiabilidad esperable.