玉米片生产商利用视觉检测将缺陷率降低了 27%

在线视觉检测技术如何帮助管理生产流程关键环节的产品质量

一家大型零食公司收到客户对其某款玉米片产品的投诉。由于缺陷具有随机性，且生产线速度极快（每秒超过 100 个产品），公司无法确定如何解决这一问题。

解决该缺陷的关键在于一套能够对 100% 的成品薯片进行检测的系统，且必须直接安装在烤箱传送带上方（因为薯片离开烤箱后会在较窄的传送带上“堆叠”，届时将无法进行检测）。该检测系统不仅需要测量所有核心的尺寸、形状和颜色属性，还需要识别并追踪该产品特有的各类缺陷。

客户目标

直接在线实时收集产品质量和缺陷数据

分析缺陷数据以确定缺陷发生的方式、时间和原因

确定根本原因并制定消除缺陷的行动方案

解决方案

事实证明，在线视觉检测系统是该公司的最佳选择。

该在线系统可安装在烤箱后方，直接测量烤箱传送带上的产品。系统会对每一片薯片进行测量，并根据用户定义的缺陷标准进行量化，从而按通道、类型和时间统计缺陷数量。所有数据均会实时显示给操作员，并存储在数据库中，以便随时提取。

结果

对视觉检测数据的分析揭示了几个关键问题：

• 缺陷产品呈“波浪式”出现
• 大部分缺陷产品源自其中两条生产通道
  

利用历史数据，客户确定了大部分缺陷源自两条特定的通道，且呈现出可预测的时间规律。

掌握这些信息后，客户通过解决这两条问题最严重的通道，大幅减少了缺陷。事实上，基于这些数据，客户成功将整体缺陷率降低了 27%。

KPM Analytics 的在线视觉检测技术采用紧凑型传感器探头，直接安装在现有生产线上，可扫描下方经过的每一个物体，不受方向和传送带速度的限制。该技术可生成持续的质量保证关键数据流，如尺寸、形状和颜色属性，以及产量、正常运行时间和产能等生产指标。

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