IML-Druck-Touchscreen-Vision-Inspektionsmaschine 10 Kameras

Die 10-Kamera KI-gestützte IML-Druckinspektionsmaschine revolutioniert die Qualitätskontrolle für In-Mold-Labeling (IML)-Verpackungen. Durch die Integration von zehn synchronisierten hochauflösenden Kameras und Deep-Learning-Algorithmen liefert dieses System eine Ultra-High-Definition-360°-Inspektion von IML-Behältern – einschließlich Joghurtbechern, Deckeln und Kosmetikverpackungen – bei Produktionsliniengeschwindigkeiten von über 1.000 Einheiten pro Minute.

Es erkennt kritische Druck- und Strukturfehler in Echtzeit:

• Druckfehler: Farbabweichungen, Fehlausrichtung, Tintenverschmierungen, fehlende Grafiken.

• Etikettenfehler: Falten, Luftblasen, ungleichmäßige Haftung, Verunreinigungen.

• Strukturprobleme: Kratzer, Risse, Maßungenauigkeiten.

Das KI-gesteuerte Vision-System lernt selbstständig aus Produktionsdaten und verbessert kontinuierlich die Erkennungsgenauigkeit, während es gleichzeitig Fehlablehnungen minimiert. Seine Multi-Winkel-Bildgebung erfasst subtile Unvollkommenheiten, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und stellt sicher, dass jedes Etikett den Markenästhetik- und Compliance-Anforderungen (ISO 9001, GMP) entspricht.

Das System wurde für die nahtlose Integration in IML-Formmaschinen entwickelt, löst automatisch Ablehnungsmechanismen für fehlerhafte Einheiten aus und generiert Echtzeit-Qualitätsanalysen. Zu den Vorteilen gehören keine Druckfehler, 30 % Reduzierung des Materialausschusses, und vollständige Rückverfolgbarkeit für Rückrufe.

Ideal für die Bereiche Lebensmittel, Getränke und Konsumgüter, garantiert diese Lösung eine makellose Verpackung, schützt die Markenintegrität und eliminiert kostspielige Nacharbeiten.

Hauptvorteile:

• 10-Kamera-Abdeckung: Unübertroffene Fehlererkennung (≥99,99 % Genauigkeit).

• KI-Anpassungsfähigkeit: Verarbeitet variable Designs/Farben ohne Neuprogrammierung.

• Hohe Geschwindigkeit: >1.000 PPM ohne Verlangsamung der Linie.

• Konformitätsbereit: Erfüllt FDA/ISO-Standards für Verpackungssicherheit.

• Datenbasierte Erkenntnisse: OEE-Tracking, Fehlerzuordnung, Warnmeldungen für vorausschauende Wartung.