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Integridade da embalagem · visão e deep learning

Inspeção de selagens: que nenhuma embalagem saia aberta

Uma selagem fria ou com produto preso pode passar na linha e falhar no ponto de venda. Verificamos a selagem de cada embalagem e, com a estatística do processo, avisamos quando começa a desviar-se, antes de aparecer o defeito.

Ecrã do Nadir: embalagem de cartão inspecionada, histogramas de medida com a sua curva de Gauss e o sinal de disparo

O que faz

Olha para cada selagem e vigia o processo

A câmara mede cada selagem e compara-a com a sua receita. Onde a visão clássica não chega (superfícies com reflexos, dobras, materiais variáveis) aplicamos deep learning, redes neuronais treinadas com as suas embalagens boas e más. O nosso software Nadir acrescenta a estatística: média, dispersão e curva de Gauss de cada medida para ver se o processo é estável.

  • Largura e continuidade da soldadura
  • Produto preso na selagem, rugas e dobras
  • Selagens do fundo e aberturas de embalagens de cartão
  • Alarme por desvio, antes da primeira rejeição
  • Foto de cada rejeição e aviso imediato a quem decidir

Como o abordamos

Visão clássica, deep learning ou as duas

Nem todas as selagens se inspecionam da mesma forma. Em cada caso estudamos que técnica dá a fiabilidade de que precisa e dizemos-lho antes de assinar, incluindo o que não se pode garantir.

Visão clássica

Medidas e regras

Quando o defeito se pode medir: largura, posição, presença. Rápida, estável e fácil de explicar.

Deep learning

Defeitos difíceis

Para o que muda de uma embalagem para outra: dobras, reflexos, materiais ou produtos naturais.

Deep learning na inspeção →

Estatística

O processo, em números

Histogramas e tendências de cada medida para saber se a seladora se está a desajustar.

Se o sistema que tem expulsa selagens boas, o guia de falsas rejeições explica de onde vêm. Para cuvetes, taças e sacos, veja também a visão artificial para a indústria alimentar.

Ecrã do Nadir a inspecionar o fundo de uma embalagem de cartãoEmbalagem de cartão · selagem

Selagem do fundo, vigiada por deep learning

Com o Nadir detetamos problemas de selagem no fundo de embalagens de cartão através de deep learning, e a estatística do processo antecipa os desvios antes que se convertam em defeitos.

Deteção
Deep learning
Prevenção
Alarme por desvio

Estatística diária da selagem

O relatório que chega todas as manhãs

Todos os dias, sem que ninguém o peça, o nosso software envia por e-mail à qualidade e aos chefes de turno o resumo da soldadura das embalagens, via a via. Assim é o de um dia de produção de embalagens de cartão, com mais de 200 000 embalagens verificadas uma a uma.

De TIVOX Solutions

Para Qualidade · Chefes de turno

Assunto Relatório por vias — · 12/05/2026

TIVOXSentinelPLUSmodo Nadir

📊 RELATÓRIO POR VIAS

· 12/05/2026

214 737 embalagens · 3 NOK

terça-feira, 12/05/2026 · 0,00% de rejeição

A via 4 é a que mais rejeita: 0,00% (2 de 48 410).

ViaEmbalagensNOK% rejeiçãoMédiaσCVCpkMín – Máx
Via 148 12000,00%4,721,2125,6%3,110,35 – 12,90
Via 248 30500,00%4,311,0825,1%3,610,42 – 11,20
Via 348 26200,00%4,951,2425,1%2,970,38 – 11,84
Via 448 41020,00%5,381,3324,7%2,660,51 – 12,35

Diagnóstico

Mínimo global
0,35
Máximo global
12,90
Dispersão média
±1,22
  • 📉 Melhor via: a 2 — média 4,31, ±1,08, CV 25,1%, Cpk 3,61 (capaz), rejeição 0,00%.
  • 📈 Pior via: a 4 — média 5,38, ±1,33, CV 24,7%, Cpk 2,66 (capaz), rejeição 0,00%.

As 4 vias comportam-se de forma homogénea: dispersão e centragem semelhantes, sem nenhum desvio relevante.

Capacidade medida contra os limites — / 16. Cpk ≥ 1,33 capaz · 1,00–1,33 justo · < 1,00 insuficiente.

21 640 embalagens sem via atribuída (a máquina estava a arrancar ou o padrão de disparos perdeu-se): não são atribuídas a nenhuma via.

Distribuição da medida por via

Histograma da medida da selagem de cada uma das 4 vias, com a sua curva de Gauss

Medida ao longo do dia

Medida da selagem de cada embalagem ao longo de 24 horas: pontos verdes bons e vermelhos rejeitados

Verde: embalagem boa · Vermelho: rejeitada.

TIVOX Solutions · Mensagem automática da fábrica, não responder

  1. 1

    Resumo do dia

    Embalagens verificadas, rejeitadas e percentagem de rejeição, numa linha. A primeira coisa que o chefe de turno vê ao abrir o e-mail.

  2. 2

    A via que mais rejeita

    Se uma cabeça de soldadura começa a falhar mais do que as outras, aparece destacada no topo, com a sua percentagem e contagem.

  3. 3

    Tabela por vias

    Cada cabeça de soldadura em separado: média e dispersão (σ) da medida, coeficiente de variação (CV), mínimo e máximo.

  4. 4

    Cpk: a capacidade do processo

    Compara a dispersão com os limites de tolerância. Acima de 1,33 o processo é capaz; aqui todas as vias estão entre 2,6 e 3,6: uma selagem muito estável.

  5. 5

    Diagnóstico automático

    O sistema compara as vias e escreve-o com clareza: a melhor, a pior e se alguma se desviou. Sem folhas de cálculo.

  6. 6

    Curva de Gauss por via

    O histograma de cada via com a sua curva normal. Se uma curva se alarga ou se desloca, a seladora está a desafinar-se, mesmo antes de haver rejeições.

  7. 7

    A medida ao longo do dia

    Cada ponto é uma embalagem. Veem-se os arranques, as mudanças de turno e os desvios, e a vermelho cada rejeição no momento exato em que aconteceu.

Cada relatório inclui também a foto das embalagens rejeitadas. Destinatários, hora e frequência (por turno, por dia ou por semana) ajustam-se a cada fábrica.

Perguntas frequentes

Respostas às dúvidas mais habituais

O que é um sistema de inspeção de selagem por visão artificial?

Uma câmara com a sua iluminação, colocada na linha depois da seladora, que mede a selagem de cada embalagem e a compara com a sua receita. Se a selagem estiver fora do intervalo, a embalagem é rejeitada com a sua foto. Com a estatística do processo, além disso, avisa quando a seladora começa a desajustar-se, antes do primeiro defeito.

O que deteta uma câmara de controlo de selagem?

A largura e a continuidade da selagem, o produto preso na soldadura, as rugas e as dobras, e as selagens do fundo e as aberturas em embalagens de cartão. Onde a visão clássica não chega (brilhos, dobras, materiais variáveis), aplicamos deep learning.

Em que difere de abrir embalagens por amostragem?

A amostragem verifica algumas embalagens de vez em quando, que normalmente se destroem; o que acontece entre uma amostra e a seguinte não se vê. A câmara verifica a selagem de todas as embalagens sem lhes tocar, e a estatística do processo avisa quando a seladora começa a desajustar-se, antes do primeiro defeito.

Que tipos de embalagem se podem inspecionar?

Embalagens com soldadura ou termosselagem, como brik e embalagens de cartão, sacos, blisters ou copos, conforme o caso. No teste de viabilidade analisamos a sua embalagem concreta e dizemos-lhe se se pode inspecionar com fiabilidade.

É sempre preciso deep learning?

Não. Se o defeito se pode medir, a visão clássica é mais simples e estável. Reservamos o deep learning para o que a visão clássica não resolve bem.

Como avisa antes do defeito?

O Nadir regista cada medida e calcula a sua média e a sua dispersão. Quando a tendência sai do normal, dispara o alarme, mesmo que ainda não haja embalagens rejeitadas.

O que acontece às embalagens rejeitadas?

São expulsas da linha e cada rejeição fica com a sua foto, hora e motivo, à disposição da qualidade e para qualquer auditoria ou reclamação.

Teste de viabilidade remoto, sem custo

É possível ver o seu defeito de selagem?

Envie-nos amostras boas e más. Dizemos-lhe que técnica funciona com a sua embalagem e com que fiabilidade esperável.