EP4153975A1 - Vorrichtung und verfahren zum inspizieren von behältnissen - Google Patents

Vorrichtung und verfahren zum inspizieren von behältnissen

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Publication number
EP4153975A1
EP4153975A1 EP21737669.8A EP21737669A EP4153975A1 EP 4153975 A1 EP4153975 A1 EP 4153975A1 EP 21737669 A EP21737669 A EP 21737669A EP 4153975 A1 EP4153975 A1 EP 4153975A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
containers
image
container
foreign bodies
image recording
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP21737669.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Anton Niedermeier
Stefan Schober
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Krones AG
Original Assignee
Krones AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Krones AG filed Critical Krones AG
Publication of EP4153975A1 publication Critical patent/EP4153975A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/90—Investigating the presence of flaws or contamination in a container or its contents
    • G01N21/9072—Investigating the presence of flaws or contamination in a container or its contents with illumination or detection from inside the container
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N21/90—Investigating the presence of flaws or contamination in a container or its contents
    • G01N21/9018—Dirt detection in containers
    • G—PHYSICS
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Definitions

  • the present invention relates to a method for inspecting containers and in particular also for inspecting container bottoms.
  • Such floor inspections have long been known from the prior art. It is usual for the containers to be transported with the bottom off and to be blown off at the bottom before the actual inspection. This blowing off causes foam residues on the bottom of the containers to be removed.
  • this bottom blow-off or a bottom suction is installed upstream of the bottom inspection. It has the task of freeing the underside of the container terarguess and its immediate vicinity of drops, foam, label residue and the like. It should be more precisely achieved that only potential contamination remains inside the container bottoms. This remaining soiling can be recognized by the floor detection and the container can then be rejected. If the rejected containers are collected, the operator of the system can decide whether the container should be sent for manual pre-cleaning, automatic cleaning or destruction, either afterwards or as part of an automatic process based on the nature of the defect.
  • the production output of a bottom inspection is between 6,000 and 100,000 containers per hour, in particular between 16,000 and 85,000 containers per hour. The cleaning function must therefore work thoroughly and quickly. Therefore, in the prior art
  • an actuator used, for example, a blast nozzle pulsed or in continuous operation.
  • a suction device could also be provided.
  • relevant soiling is soiling that occurs inside the containers, such as crumpled paper or foil, cigarette filters and the like.
  • Reliable detection of contamination or foreign objects in the case of an acceptable false rejection is only possible with an efficient floor blow-off.
  • Reliable detection means that more than 95%, preferably more than 97%, preferably more than 98.5% and particularly preferably more than 99.8% of the errors are detected.
  • An acceptable false rejection is less than 0.1%, preferably less than 0.05% or even better less than 0.03% of the containers produced. This means that even with a maximum incorrect rejection of 0.05%, at most every 2,000th good production container should be classified as bad.
  • the blow-off should or must work correctly, so it is important to ensure the correct functional distance. If an actuator is only operated intermittently, as is the case with a pulsed blast nozzle, for example, the time of the action must be synchronized with the moving container. If different container sizes and container shapes are processed in the production types, the cleaning process must be adapted to the new conditions. This can lead to a mechanical adjustment or a change in the synchronization point, for example.
  • a parameter change may also be necessary when changing the grade.
  • the function of the unit has to be checked regularly and is subject to wear, for example its valve.
  • the drain unit needs space along the transport path.
  • certain functions such as permanent blowing when the machine is at a standstill or when the machine is opened, have to be turned off, and blowing off is also cost-intensive.
  • the present invention is therefore based on the object of avoiding or alleviating the above-mentioned disadvantages of the blow-off.
  • a device for inspecting containers has a transport device, which transports the containers along a specified transport path and/or in a specified transport direction, and an inspection device for inspecting the containers, with this inspection device having an image recording device which is suitable and intended for this purpose is to take a spatially resolved image of a bottom of the container.
  • the device has an image evaluation device which is suitable and intended for evaluating the image recorded by the image recording device, with this image evaluation device being able to distinguish between images of such containers that have foreign bodies inside and those containers that have have foreign objects on an outer surface of the floor.
  • the blow-off device can be replaced by means of an image evaluation device or an improved evaluation device.
  • an image evaluation device or an improved evaluation device.
  • a user can usually see with the naked eye when looking at an image taken of the container whether there is a defect or a foreign body inside the container or an object on the outer wall. such as foam or foam residues.
  • the user can also recognize the nature of the foreign body from an image.
  • the user can use the experience that, for example, foam residues on the outer wall of the container give a different visual impression than bodies inside the container.
  • foam residues on the outer wall of the container throw bubbles, which can also be seen on a picture and can therefore be easily identified.
  • the evaluation device also determine within the scope of the evaluation based on the image what type of faults or faults were recorded.
  • the image recording device In one possible configuration, it would be possible for the image recording device to record two images, with the focus of the image being placed on the upper side of the container base and on its underside. In this way, it can be seen from the sharpness of the image whether the corresponding disruption or a foreign body is inside or outside the container. In addition, it would also be possible for the image recording device to focus on the upper side of the floor or the underside. Here, too, a distinction based on the sharpness of the individual objects in the image would be possible.
  • the evaluation device can search for characteristic image segments which, for example, are characteristic of foam residue adhering to the container. For example, foam residue throws up bubbles that appear as circular shaped structures appear.
  • the evaluation device can infer foreign bodies that are arranged on the outer surface of the floor.
  • the device can thus distinguish between those foreign bodies that are present on the outside surface of the floor and those foreign bodies that are located inside the container.
  • Typical foreign objects inside the container are, for example, relatively large objects such as squeezed crown caps, crumpled paper or foil, cigarette filters, wire (paper clips and the like), retaining rings, straws, pieces of wood, spatulas (from popsicles).
  • Medium-sized foreign parts that can be found inside the container can range in size from a few millimeters to almost a centimeter. They are of the order of magnitude of the water droplets adhering to the outside, such as broken glass, small pieces of paper (labels), scraps or foil, insects, mold stains and the like. Smaller errors of one millimeter to a few millimeters are, for example, very small pieces of paper or foil, individual spots of mold, small insects, larvae or glass splinters.
  • the evaluation device can compare the recorded images using reference images that are recorded, for example, for specific types of foreign bodies. On the basis of these comparisons, the evaluation device can determine whether the representations of the image are a foreign body that is in contact with the outer surface of the container or a foreign body that is inside the container.
  • the evaluation device preferably carries out an automatic evaluation.
  • the image recording device it is possible for the image recording device to record only one image, but it would also be possible for a number of images to be recorded.
  • An image is preferably recorded by the image recording device while the container is being transported.
  • the device preferably has a memory device in which reference images of faults are stored. Furthermore, a comparison device can be provided, which compares recorded images with reference images.
  • the device does not have a bottom blow-off solution, in particular none that are arranged in front of the inspection device.
  • the transport device transports the containers individually.
  • the image recording device is arranged above the containers to be inspected and in particular above their mouths.
  • the actually relevant foreign bodies that are inside the container are definitely arranged above the foreign bodies arranged outside of the container, such as foam residues, and are thus always detected in the camera image.
  • the containers are preferably unfilled or empty containers
  • the image recording device observes the bottom of the container through a mouth of the container, or enables such an observation.
  • the device has a lighting device for illuminating the containers.
  • This lighting device is preferably arranged below the containers, so that the containers are inspected using the transmitted light method.
  • the container or also the transport path of the containers is therefore preferably arranged between the image recording device and the lighting device.
  • the lighting device is a pulsed lighting device. This lighting device is advantageously synchronized with the image recording device.
  • the lighting device is also synchronized with the transport device of the containers. This means that the images are always recorded in a specific position of the containers.
  • a triggering device is therefore preferably also provided, which triggers the lighting device and/or the image recording device.
  • the transport device is suitable and intended for transporting the containers at least in sections off the floor. This means that the bottom of the containers remains free during transport and can thus also be observed using the transmitted light method.
  • the containers it would also be possible for the containers to be transported on a floor or a base that itself acts as a lighting device.
  • An example of such a transport device which transports the containers off the floor, are side belts, for example, which hold the containers between them and transport them in this way.
  • the image evaluation is suitable and intended for identifying optically perceptible characteristic properties of foreign bodies arranged on the outer surface of the containers. For example, as mentioned above, air bubbles or foam can be identified.
  • blow-off function be compensated for by an evaluation using new, more efficient algorithms or methods that ensures a sufficient estimation or distinction between the typical interference influences located outside and the contamination located inside them.
  • the device has a diverting device which is suitable and intended for separating containers from the product flow of the containers transported by the transport device on the basis of a value and/or result output by the evaluation device.
  • a diverting device which is suitable and intended for separating containers from the product flow of the containers transported by the transport device on the basis of a value and/or result output by the evaluation device.
  • such containers are sorted out in that the evaluation device detects a foreign body inside the container.
  • such containers are advantageously not separated out in which the evaluation device detects a foreign body on the outer surface and in particular on the outer wall of the base.
  • the device has a contamination removal device along the transport path upstream of the inspection device, which is suitable and intended for removing contamination located on the outer surface of the bottom section of the container, with this contamination removal device being an element that mechanically contacts the container having.
  • a cleaning element be provided which mechanically detaches dirt from the container.
  • this contaminant removal means is selected from a group of elements including squeegees, brushes, brush rolls or the like.
  • this impurity remover it is preferably possible for this impurity remover to be moved. It is possible for this element to be moved relative to the containers being transported, for example to carry out an additional circular movement.
  • the relative speed between this impurity removal device and the bottom of the container can be ⁇ or even greater than the transport speed and the movement can also be arranged in any orientation to the transport direction.
  • the movement can also be a circular movement or combined with the relative movement (between the container and the impurity removal device. It is possible for this impurity removal device to be carried along with the container for a specific travel range. However, it would also be possible for this impurity remover to be stationary.
  • This contamination removal device is used in particular to remove contaminants that can impair the image recording of the bottom of the container to such an extent that foreign bodies that may be located above this contamination can no longer be detected.
  • the evaluation device is adapted in such a way that a detection of the floor inspection still shows in a camera image or an image of the image recording device the typical manifestations of those disturbance variables or foreign bodies that remain without being blown off even after a lip or brush in the outer area of the container floor can recognize.
  • the evaluation device may differentiate between the typical interference variables and real defects without a contamination removal device.
  • wiping or brushing of the container is omitted entirely and/or used only for the purpose of roughly cleaning very large foreign bodies.
  • cleaning by a contaminant remover is used only for the purpose of removing outside noise or foreign matter which is the same as inside, such as label residue, film or dirt.
  • outside noise or foreign matter which is the same as inside, such as label residue, film or dirt.
  • label residues on the outer surface of the container are difficult to distinguish from label residues inside the container. This ensures that such contaminants are removed from the outside of the container.
  • the evaluation device it would also be possible for the evaluation device to automatically trigger a rejection when such contamination is detected, since it cannot then be determined whether the foreign body is a foreign body adhering to the outside of the container or a foreign body adhering to the inside of the container.
  • the method for distinguishing external disturbance variables from internal foreign bodies can be implemented using artificial intelligence. It is possible that from the sub-area of machine learning derived from this, the sub-area of which may be deep learning.
  • the method described here for differentiating the foreign bodies can also be selected from the area of the support vector machine.
  • the method can also use information on a texture, shape description, correlation results from the descriptive image processing for support.
  • Deep learning is a machine learning process that uses artificial neural networks with numerous intermediate layers between an input layer and an output layer, thereby creating a comprehensive inner structure. This is a special method of information management.
  • a convolutional neural network uses convolution operations that are pushed over an input image.
  • the use of a convolutional neuronal network method would also be conceivable.
  • the image recording device records a spatially resolved image, in particular an image which has a large number of image pixels. It is possible that these individual pixels are weighted differently in an evaluation.
  • a weighting of each of these pixels is learned as part of the deep neural network convolution operations. This can be done in a training mode, for example.
  • this feature can be recognized at any position in the image.
  • certain characteristic optical features of an image such as the bubbles from foam formation, can be recognized at any point of the recorded image.
  • Training data can come from camera images that are recorded in production and are provided with error markings either automatically or manually. To a certain extent, these images can be reference images which show or have specific defects to be recognized.
  • the camera image can be assigned to one or more error classes. For example, it is possible for a bottle to contain both a crown cap and a "straw". The camera image of this bottle would then be assigned to the two error classes crown cap and straw.
  • a total of these training images is preferably composed of the following groups:
  • the errors (annotation) in the training data are marked either manually or automatically. It is possible that the annotation either only consists of the assignment to one or more error classes or can also include additional marking areas that localize each error in a camera image.
  • the training data can be augmented by generating variants of the real camera images. This process is called augmentation. For example, rotations, shifts, scaling, mirroring, contrast changes or image sections can be applied to real camera images in order to create artificial training examples.
  • Additional training examples improve the training process and allow the classifier to learn general features without giving too much weight to the individual appearance of the error.
  • the learning or training of the deep neural network is carried out with part of the training data or at least part of the training data.
  • a verification of a classification performance can preferably be carried out with a further part of the training data.
  • the classifier does not memorize the training data and its real classification performance is measured on image data previously unknown to it.
  • Training data is preferably assigned between 70 and 95%, between 75 and 90%, around 85% is assigned to the training data and between 5 and 30%, preferably between 10 and 20% and preferably around 15% to the verification data.
  • a classifier can preferably be trained on site in a machine. However, due to the high computing time and storage space requirements, such training is preferably carried out in a development laboratory. The result of this training is the learned weights, which represent the second component as a file, for example, which defines the neural classifier.
  • An interference step is preferably carried out in the context of the explanations.
  • input data in this interference step can be one or more camera images.
  • the output data of the neural network can be, for example, numerical values that indicate the affiliation of the processed camera images to one or more trained classes.
  • the output data can also be a segmentation, which assigns specific image areas to specific defect classes.
  • the type of output it is possible for the type of output to be defined by a network architecture and/or the training method.
  • Interference in the machine requires suitable hardware, such as a powerful CPU; GPU, FPGA or dedicated hardware such as VPU.
  • a CPU offers the advantage of being able to use the CPU performance elsewhere.
  • the implementation in an image recording device or a camera itself is also conceivable and technically feasible.
  • a description of the structure and also the associated trained weights are transferred to a machine in order to be able to carry out interference in the machine.
  • the present invention is also directed to a method for inspecting containers, with a transport device transporting the containers along a predetermined transport path and an inspection device inspecting the containers, with this inspection device having an image recording device which records at least one spatially resolved image of a bottom of the container.
  • the image recorded by the image recording device is evaluated by means of an image evaluation device, with this image evaluation device distinguishing between images of containers that have foreign objects inside and containers that have foreign objects on the outer surface of the base.
  • a spatially resolved image is understood to mean, in particular, an image with a large number of pixels or picture elements. It is therefore also proposed in terms of the method that such foreign bodies that are located inside the container are distinguished from such foreign bodies that are located on the outer surface of the container and in particular on a bottom of the container by means of an image evaluation device.
  • FIG. 1 shows a representation of a device according to the prior art
  • Fig. 2 is a representation with a synchronization of a blow-off after
  • Fig. 3 is a prior art depiction of incorrect synchronization
  • FIG. 4 shows a representation of recorded images in the presence of a blow-off
  • FIG. 6 shows an illustration of an advantageous embodiment of the invention with an additional cleaning device
  • Fig. 7 shows the device shown in Fig. 6 in another
  • FIG. 1 shows a device 100 according to the prior art.
  • containers 10 are transported along a transport path P.
  • the reference numeral 110 designates a blow-off device which blows off dirt, such as foam residues, from the bottoms of the containers.
  • Numeral 104 designates an image pickup device which takes an image of the bottoms of the containers through the mouths of the containers so as to detect contamination.
  • a flash point in time of the pulsed blow-off of a blow-off device 110 is correctly synchronized with the containers or their transport and thus triggers cleaning when the container is in the correct position.
  • FIG. 4 shows the effect of blowing off or sucking off the corresponding foreign body.
  • the blow-off 110 removes the external contamination S1 so that only the contamination S3 appears in the camera image shown on the right.
  • a brush device which partially removes a foam, in this case an impurity S2, from the container.
  • the camera image shown in the right part of the image is created.
  • contamination S5 is on the outside of the container and can be removed by the brush device, so that only contamination S3 appears in the camera image.
  • FIG. 8 illustrates a schematic representation of a device according to the invention.
  • a bottle 10 is provided, which is inspected by the image recording device 42 through its mouth 10b. More precisely, the bottom 10a of the container is inspected here, which can have contamination both on its inside and on the outside.
  • the reference number 46 designates a lighting device which illuminates the bottom 10a of the container from below.
  • Reference number 44 designates the evaluation device, which evaluates at least one or more images of the image recording device in order to deduce the type of soiling. If it is determined that contamination such as contamination S3 in FIG. 7 is present, the corresponding container is prompted to be ejected. However, if only impurities such as impurity S5 are found, is caused in a machine control (not shown) that the container is not discharged.
  • the starting point is an image 60 recorded by the image recording device, for example of a bottom of the container.
  • This picture shows a foreign body S2, here in the form of a foam residue.
  • a folding step convolutions
  • feature maps 62 are created. These are created or determined in a further method step B, the sub-selection method, further (reduced) folds 64, which, however, contain the respective image section.
  • a further folding step C takes place, with a larger number of feature maps 66 (feature maps) being generated.
  • a further sub-selection is made with a larger number of feature maps, so that finally the image is completely subdivided in step E and the result 70, which contains the feature sought, can be output.
  • the image 60 can also be learned in a varied manner, for example in different rotational positions, or also in enlarged or reduced forms of the reproduction of the foreign body or the like.

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Abstract

Vorrichtung (1) zum Inspizieren von Behältnissen (10) mit einer Transporteinrichtung (2), welche die Behältnisse (10) entlang eines vorgegebenen Transportpfads (P) transportiert und mit einer Inspektionseinrichtung (4) zum Inspizieren der Behältnisse, wobei diese Inspektionseinrichtung (4) eine Bildaufnahmeeinrichtung (42) aufweist, welche dazu geeignet und bestimmt ist, ein ortsaufgelöstes Bild eines Bodens (10a) des Behältnisses (10) aufzunehmen. Erfindungsgemäß weist die Vorrichtung (1) eine Bildauswerteeinrichtung (44) auf, welche dazu geeignet und bestimmt ist, das von der Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommene Bild auszuwerten, wobei diese Bildauswerteeinrichtung (44) eine Unterscheidung zwischen Bildern von solchen Behältnissen welche in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen und solchen Behältnissen, welche an einer Außenoberfläche des Bodens Fremdkörper aufweisen ermöglicht.

Description

Vorrichtung und Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen
Beschreibung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen und insbesondere auch zum Inspizieren von Behältnisböden. Aus dem Stand der Technik sind solche Bodeninspektionen seit langem bekannt. Dabei ist es üblich, dass die Behältnis- se bodenfrei transportiert werden und vor der eigentlichen Inspektion an ihrem Boden abge blasen werden. Dieses Abblasen bewirkt eine Entfernung von Schaumresten am Boden der Behältnisse.
Genauer gesagt wird diese Bodenabblasung oder auch eine Bodenabsaugung stromauf- wärts vor der Bodeninspektion installiert. Sie hat die Aufgabe, die Unterseite des Behäl terbodens und dessen nähere Umgebung von Tropfen, Schaum, Etikettenresten und der gleichen zu befreien. Es soll genauer erreicht werden, dass nur noch potenzielle Verschmut zungen im Inneren der Behälterböden Zurückbleiben. Diese verbleibenden Verschmutzun gen können von der Bodenerkennung erkannt werden und in der Folge das Behältnis ausge- leitet werden. Wir die ausgeleiteten Behältnisse gesammelt, kann der Bediener der Anlage im Nachgang oder auch im Rahmen eines automatischen Prozesses aufgrund der Fehlerbe schaffenheit entscheiden, ob das Behältnis den manuellen Vorreinigungen, der automati schen Reinigung oder der Zerstörung zugeführt wird. Die Produktionsleistung einer Bodeninspektion liegt zwischen 6.000 und 100.000 Behälter pro Stunde, insbesondere zwischen 16.000 und 85.000 Behälter pro Stunde. Die Reini gungsfunktion muss daher gründlich und schnell arbeiten. Daher wird im Stand der Technik
ein Aktor verwendet, beispielsweise eine Blasdüse gepulst oder im Dauerbetrieb. Daneben könnte auch eine Saugeinrichtung vorgesehen sein.
Die Bodenabblasung ist im Stand der Technik notwendig, weil die Erkennung von Verunrei nigungen keine klare Trennung der typischen Störeinflüsse im Außenbereich gegenüber den Verschmutzungen im Bodeninneren ermöglicht. Diese Unterscheidung wäre allerdings wich tig. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass die Erkennungsleistung immer im Zusammenhang mit der Fehlausleitung zu sehen ist. Typische Störeinflüsse im Außenbereich sind anhaften de Wassertropfen, Schaumbläschen, beschlagener oder teilweise beschlagener Boden, Schleifspuren, die durch den Reinigungsvorgang entstanden sind und dergleichen. Diese Störeinflüsse werden, sollten sie die Ursache der Behälterausleitung sein, als Fehlausleitung gewertet.
Ein Beispiel für eine solche Bodenabblasung ist in der DE 20 2007 007373 U1 beschrieben.
Relevante Verschmutzungen sind jedoch Verschmutzungen, die im Inneren der Behältnisse auftreten, wie beispielsweise geknülltes Papier oder Folie, Zigarettenfilter und dergleichen.
Eine sichere Erkennung der Verschmutzung oder der Fremdgegenstände bei einer akzep tablen Fehlausleitung ist nur mit einer leistungsfähigen Bodenabblasung möglich. Eine siche re Erkennung bedeutet, dass mehr als 95%, besser mehr als 97%, bevorzugt mehr als 98,5% und besonders bevorzugt mehr als 99,8% der Fehler erkannt werden. Eine akzeptab le Fehlausleitung liegt bei weniger als 0,1 , bevorzugt bei weniger als 0,05 oder noch besser bei weniger als 0,03% der produzierten Behältnisse. Dies bedeutet, dass auch bei einer ma ximalen Fehlausleitung von 0,05% höchstens jeder 2.000ste gute Produktionsbehälter als schlecht klassifizierte werden sollte.
Bei einer Tagesproduktion von zirka 150.000 Behältnissen bis hin zu 2 Millionen Behältnis sen wird verständlich, wie wichtig diese Fehlausleitungskennzahl bei gleichzeitiger sicherer Fehlerdetektion ist. Wird die Produktionsgeschwindigkeit und die Tatsache, dass jedes Be hältnis inspiziert wird, berücksichtigt, wird schnell verständlich, dass die Wahl der geeigneten Auswerteverfahren beschränkt und somit die Abblasung bislang alternativlos ist. Die Bodenabblasung wiederum bringt zahlreiche Nachteile mit sich. So verbraucht die Bo denabblasung Luft oder andere Medien oder bezieht ihre Primärenergie zum Beispiel durch Strom, um Luft oder Luftströmungen zu erzeugen. Der Energieverbrauch ist nicht unerheb lich.
Die Abblasung soll bzw. muss korrekt arbeiten, es ist also auf den korrekten Funktionsab stand zu achten. Wird ein Aktor nur zeitweise betrieben, wie es beispielsweise bei einer ge pulsten Blasdüse der Fall ist, muss der Zeitpunkt der Aktion mit dem bewegten Behältnis synchronisiert werden. Werden in den Produktionssorten verschiedene Behältergrößen und Behälterformen verarbeitet, so ist der Reinigungsvorgang den neuen Gegebenheiten anzu passen. Dies kann beispielsweise zu einer mechanischen Verstellung oder einer Änderung in dem Synchronisationspunkt führen.
Auch bei einem Sortenwechsel kann ein Parameterwechsel notwendig sein. Weiterhin muss die Einheit regelmäßig in ihrer Funktion überprüft werden und unterliegt einem Verschleiß, beispielsweise deren Ventil. Daneben benötigt die Ablasseinheit entlang des Transportpfa des Platz. Weiterhin müssen bestimmte Funktionen, wie ein dauerhaftes Blasen bei einem Stillstand der Maschine oder beim Öffnen der Maschine abgestellt werden und daneben ist die Abblasung kostenintensiv.
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, die oben erwähnten Nachteile der Abblasung zu vermeiden oder zu lindern.
Dies wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche erreicht. Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen sind Gegenstand der Unter ansprüche.
Eine erfindungsgemäße Vorrichtung zum Inspizieren von Behältnissen weise eine Trans porteinrichtung auf, welche die Behältnisse entlang eines vorgegebenen Transportpfads und/oder in einer vorgegebenen Transportrichtung transportiert sowie eine Inspektionsein richtung zum Inspizieren der Behältnisse, wobei diese Inspektionseinrichtung eine Bildauf nahmeeinrichtung aufweist, welche dazu geeignet und bestimmt ist, ein ortsaufgelöstes Bild eines Bodens des Behältnisses aufzunehmen. Erfindungsgemäß weist die Vorrichtung eine Bildauswerteeinrichtung auf, welche dazu ge eignet und bestimmt ist, das von der Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommene Bild auszu werten, wobei diese Bildauswerteeinrichtung eine Unterscheidung zwischen Bildern von sol chen Behältnissen, welche in dem Inneren Fremdkörper aufweisen und solchen Behältnis sen, welche an einer Außenoberfläche des Bodens Fremdkörper aufweisen, ermöglicht.
Es wird daher vorgeschlagen, dass mittels einer Bildauswerteeinrichtung bzw. einer verbes serten Auswerteeinrichtung die Abblaseinrichtung ersetzt werden kann. Dabei hat die An melderin herausgefunden, dass ein Benutzer mit dem bloßen Auge in der Regel bei Betrach tung eines von dem Behältnis aufgenommenen Bildes erkennen kann, ob ein Fehler, bzw. ein Fremdkörper im Inneren des Behältnisses vorliegt, oder ein Objekt an der Außenwand, wie beispielsweise Schaumstoff bzw. Schaumreste. In der Regel kann der Benutzer auch anhand eines Bildes die Natur des Fremdkörpers erkennen.
Dabei kann der Benutzer die Erfahrung nutzen, dass beispielsweise Schaumreste an der Außenwandung des Behälters einen anderen optischen Eindruck vermitteln als Körper im Inneren des Behältnisses. So werfen beispielsweise Schaumreste an der Außenwandung des Behältnisses Blasen, die auch auf einem Bild erkennbar sind und damit leicht identifiziert werden können. Im Rahmen der Erfindung wird damit vorgeschlagen, dass auch die Auswer teeinrichtung im Rahmen der Auswertung anhand des Bildes feststellt, welche Art von Fehl stellen bzw. Störungen aufgenommen wurden.
Bei einer möglichen Ausgestaltung wäre es möglich, dass durch die Bildaufnahmeeinrich tung zwei Bilder aufgenommen werden, wobei einmal der Fokus des Bildes auf die Oberseite des Behältnisbodens gelegt wird und einmal auf dessen Unterseite. Auf diese Weise lässt sich anhand der Bildschärfe erkennen, ob die entsprechende Störung bzw. ein Fremdkörper innerhalb oder außerhalb des Behältnisses ist. Daneben wäre es auch möglich, dass der Fokus der Bildaufnahmeeinrichtung auf die Oberseite des Bodens oder die Unterseite gelegt wird. Auch hier wäre eine Unterscheidung nach der Bildschärfe der einzelnen Objekte in dem Bild möglich.
Daneben wäre es beispielsweise möglich, dass die Auswerteeinrichtung charakteristische Bildsegmente sucht, welche beispielsweise für an dem Behältnis haftende Schaumreste cha rakteristisch sind. So werfen beispielsweise Schaumreste Blasen, die in einem Bild als kreis- förmige Gebilde auftauchen. Bei Identifikation derartiger Bildsegmente kann die Auswer teeinrichtung auf Fremdkörper schließen, die an der Außenoberfläche des Bodens angeord net sind.
Damit kann die Vorrichtung unterscheiden zwischen solchen Fremdkörpern, die an der Au ßenoberfläche des Bodens vorhanden sind und solchen Fremdkörpern, die im Inneren des Behältnisses befindlich sind. Typische Fremdteile im Inneren des Behältnisses sind bei spielsweise relativ große Objekte wie zusammengedrückte Kronkorken, geknülltes Papier oder Folie, Zigarettenfilter, Draht (Büroklammern und dergleichen), Sicherungsringe, Stroh halme, Holzstücke, Spatel (von Stieleis). Mittelgroße Fremdteile, die sich im Inneren des Be hältnisses befinden können, können eine Ausdehnung von wenigen Millimetern bis hin zu knapp einem Zentimeter aufweisen. Sie sind in der Größenordnung der außen anhaftenden Wassertropfen, wie beispielsweise Glasscherben, kleine Papier- (Etiketten), -reste oder Foli enstücke, Insekten, Schimmelflecken und dergleichen. Kleinere Fehler von einem Millimeter bis hin zu wenigen Millimetern sind zum Beispiel sehr kleine Papier- oder Folienstücke, ein zelne Schimmelpunkte, kleine Insekten, Larven oder Glassplitter.
Die Einteilung dieser Störungen bzw. Fremdköper oder auch Fehler zeigt, dass große Objek te leicht von den äußeren Störgrößen bzw. den außen anhaftenden Objektenn unterscheid bar sind. Der Unterschied zwischen den mittelgroßen Fehlern und den äußeren Störgrößen ist jedoch etwas schwieriger zu bewältigen. Bei kleineren Fremdteilen besteht die Gefahr, dass sie optisch in einem Störort eingebettet sind.
Weiterhin wäre es möglich, dass die Auswerteeinrichtung die aufgenommenen Bilder mittels Referenzbildern vergleicht, die beispielsweise für bestimmte Fremdkörpergattungen aufge nommen sind. Anhand dieser Vergleiche kann die Auswerteeinrichtung feststellen, ob es sich bei den Darstellungen des Bildes um einen Fremdkörper handelt, der an der Außen oberfläche des Behältnisses anliegt oder um einen Fremdkörper, der sich im Inneren des Behältnisses befindet.
Bevorzugt nimmt die Auswerteeinrichtung eine automatische Auswertung vor. Dabei ist es, wie oben erwähnt, möglich, dass die Bildaufnahmeeinrichtung lediglich ein Bild aufnimmt, es wäre jedoch auch möglich, dass mehrere Bilder aufgenommen werden. Bevorzugt erfolgt eine Bildaufnahme der Bildaufnahmeeinrichtung während eines Transports des Behältnisses.
Es wird damit, wie unten genauer beschrieben, vorgeschlagen, die menschliche Erfahrung bei der Betrachtung derartiger Bilder nachzustellen bzw. nachzuahmen. Bevorzugt weist die Vorrichtung eine Speichereinrichtung auf, in der Referenzbilder von Störungen abgelegt sind. Weiterhin kann eine Vergleichseinrichtung vorgesehen sein, welche aufgenommene Bilder mit Referenzbildern vergleicht.
Bei einer besonders bevorzugten Ausführungsform weist die Vorrichtung keine Bodenabbla sung auf, insbesondere keine solche, die vor der Inspektionseinrichtung angeordnet sind. Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform transportiert die Transporteinrichtung die Be hältnisse vereinzelt.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist die Bildaufnahmeeinrichtung oberhalb der zu inspizierenden Behältnisse und insbesondere oberhalb deren Mündungen angeord net. Auf diese Weise kann erreicht werden, dass die tatsächlich relevanten Fremdkörper, die sich im Inneren des Behältnisses befinden, auf jeden Fall oberhalb der außerhalb des Be hältnisses angeordneten Fremdkörper wie Schaumreste angeordnet sind und so in jedem Fall in dem Kamerabild erfasst werden. Bevorzugt handelt es sich bei den Behältnissen um unbefüllte bzw. leere Behältnisse
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform beobachtet die Bildaufnahmeeinrichtung den Boden des Behältnisses durch eine Mündung des Behältnisses hindurch, bzw. ermög licht eine solche Beobachtung.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform weist die Vorrichtung eine Beleuchtungs einrichtung zum Beleuchten der Behältnisse auf. Bevorzugt ist diese Beleuchtungseinrich tung unterhalb der Behältnisse angeordnet, sodass die Behältnisse im Durchlichtverfahren inspiziert werden. Bevorzugt ist daher das Behältnis bzw. auch der Transportpfad der Be hältnisse zwischen der Bildaufnahmeeinrichtung und der Beleuchtungseinrichtung angeord net. Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform handelt es sich bei der Beleuchtungsein richtung um eine gepulste Beleuchtungseinrichtung. Vorteilhaft ist diese Beleuchtungsein richtung mit der Bildaufnahmeeinrichtung synchronisiert. Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist die Beleuchtungseinrichtung auch mit der Transportmitteleinrichtung der Behältnisse synchronisiert. Dies bedeutet, dass die Bilder stets in einer bestimmten Position der Behältnisse aufgenommen werden.
Bevorzugt ist daher auch eine Auslöseeinrichtung vorgesehen, welche die Beleuchtungsein richtung und/oder die Bildaufnahmeeinrichtung auslöst.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist die Transporteinrichtung dazu geeignet und bestimmt, die Behältnisse wenigstens abschnittsweise bodenfrei zu transportieren. Dies bedeutet, dass der Boden der Behältnisse bei deren Transport frei bleibt und auf diese Wei se auch im Durchlichtverfahren beobachtet werden kann. Es wäre jedoch auch möglich, dass die Behältnisse auf einem Boden oder einer Unterlage transportiert werden, die selbst als Beleuchtungseinrichtung wirkt.
Ein Beispiel für eine derartige Transporteinrichtung, welche die Behältnisse bodenfrei trans portiert, sind beispielsweise Seitenbänder, welche die Behältnisse zwischen sich aufnehmen und auf diese Weise transportieren.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist die Bildauswertung dazu geeignet und bestimmt, optisch wahrnehmbare charakteristische Eigenschaften von an der Außenoberflä che der Behältnisse angeordneten Fremdkörpern zu identifizieren. So können beispielswei se, wie oben erwähnt, Luftbläschen oder Schaum identifiziert werden.
Es wird daher vorgeschlagen, dass, wie oben erwähnt, die Funktion des Abblasens kompen siert wird, indem eine Auswertung mittels neuer effizienter Algorithmen oder Verfahren eine ausreichende Schätzung bzw. Unterscheidung der typischen im Außenbereich befindlichen Störeinflüsse gegenüber deren inneren befindlichen Verschmutzung gewährleistet.
Interessanterweise konnte der menschliche Betrachter schon immer am Kamerabild erken nen, ob es sich um eine Störung im äußeren Bereich oder um einen Fremdgegenstand im Inneren handelt. Lediglich die unterschiedlichsten Auswerteverfahren waren bis heute nicht in der Lage, die Situation treffsicher zu unterscheiden. Die Bodenabblasung wird damit durch ein einfaches System ohne Blasluftmedien und/oder Medienverbrauch ersetzt oder ganz aufgegeben.
Bei einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform weist die Vorrichtung eine Ausleiteinrich tung auf, welche dazu geeignet und bestimmt ist, auf Basis eines von der Auswerteeinrich tung ausgegebenen Werts und/oder Ergebnisses Behältnisse aus dem Produktstrom der von der Transporteinrichtung transportierten Behältnisse auszusondern. Insbesondere werden derartige Behältnisse ausgesondert, in dem die Auswerteeinrichtung einen Fremdkörper im Inneren des Behältnisses feststellt. Daneben werden vorteilhaft solche Behältnisse nicht ausgesondert, bei denen die Auswerteeinrichtung einen Fremdkörper an der Außenoberflä che und insbesondere an der Außenwandung des Bodens feststellt.
Bei einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform weist die Vorrichtung entlang des Trans portpfads stromaufwärts bezüglich der Inspektionseinrichtung eine Verunreinigungsentfer nungseinrichtung auf, welche dazu geeignet und bestimmt ist, an der Außenoberfläche des Bodenabschnitts des Behältnisses befindliche Verunreinigungen zu entfernen, wobei diese Verunreinigungsentfernungseinrichtung ein mechanisch das Behältnis kontaktierendes Ele ment aufweist.
Im Gegensatz zu etwa einer Abblasung wird also hier vorgeschlagen, dass ein Reinigungs element vorgesehen ist, welches mechanisch Verschmutzungen von dem Behältnis ablöst. Bevorzugt ist diese Verunreinigungsentfernungseinrichtung aus einer Gruppe von Elementen ausgewählt, welche Abziehlippen, Bürsten, Bürstenrollen oder dergleichen enthält.
Dabei ist es bevorzugt möglich, dass diese Verunreinigungsentfernungseinrichtung bewegt wird. Dabei ist es möglich, dass dieses Element gegenüber den transportierten Behältnissen bewegt wird, beispielsweise eine zusätzliche Kreisbewegung durchführt. Dabei kann die Re lativgeschwindigkeit zwischen dieser Verunreinigungsentfernungseinrichtung und dem Bo den des Behältnisses betragsmäßig < oder auch größer als die Transportgeschwindigkeit sein und die Bewegung kann auch in beliebiger Orientierung zur Transportrichtung angeord net sein. Weiterhin kann die Bewegung auch eine Kreisbewegung sein oder auch mit der Relativbewegung (zwischen dem Behältnis und der Verunreinigungsentfernungseinrichtung kombiniert sein. Dabei ist es möglich, dass für einen bestimmten Wegbereich diese Verunreinigungsentfer nungseinrichtung mit dem Behältnis mitgeführt wird. Es wäre jedoch auch möglich, dass die se Verunreinigungsentfernungseinrichtung stationär angeordnet ist.
Diese Verunreinigungsentfernungseinrichtung dient insbesondere zum Entfernen von Verun reinigungen, welche die Bildaufnahme des Bodens des Behältnisses so stark beeinträchtigen können, dass möglicherweise auch oberhalb dieser Verunreinigung befindliche Fremdkörper nicht mehr erfasst werden können.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist die Auswerteeinrichtung derart angepasst, dass eine Erkennung der Bodeninspektion noch in einem Kamerabild bzw. einem Bild der Bildauf nahmeeinrichtung die typischen Erscheinungsformen derjenigen Störgrößen oder Fremdkör per, die ohne Abblasung noch nach einer Lippe oder Bürste im Außenbereich des Behäl terbodens verbleiben erkennen kann.
Es wäre jedoch auch möglich, dass auch derartige Störgrößen bzw. Verunreinigungen von echten Fehlern, das heißt insbesondere von Fremdkörpern innerhalb des Behältnisses un terschieden werden können.
Bei einem weiteren bevorzugen Verfahren ist es jedoch auch möglich, dass Reinigungsvor gänge außerhalb des Behältnisses vollständig unterbleiben.
Daneben ist es jedoch auch möglich, dass die Auswerteeinrichtung auch ohne eine Verun reinigungsentfernungseinrichtung die typischen Störgrößen von echten Fehlern unterschei det. Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird ein Abstreifen oder Bürsten des Behältnisses vollständig unterlassen und/oder nur zum Zwecke einer groben Reinigung von sehr großen Fremdkörpern eingesetzt.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird eine Reinigung durch eine Verunreini gungsentfernungseinrichtung nur zum Zwecke für die Entfernung von Störgrößen oder Fremdkörpern im Außenbereich verwendet, die gleich denen im Innenbereich sind, wie bei spielsweise Etikettenreste, Folien oder Schmutz. Der Grund dafür liegt darin, dass derartige Störgrößen im Außenbereich nur schwer von entsprechenden Störgrößen bzw. Fremdkör- pern im Innenbereich unterschieden werden können. So ist es möglich, dass beispielsweise Etikettenreste an der Außenoberfläche des Behältnisses nur schwer zu unterscheiden sind von Etikettenresten im Inneren des Behältnisses. Damit wird hier dafür Sorge getragen, dass derartige Verunreinigungen am Außenbereich des Behältnisses entfernt werden. Es wäre jedoch auch möglich, dass die Auswerteeinrichtung bei Feststellung derartiger Verunreini gungen automatisch eine Ausleitung hervorruft, da dann nicht sichergestellt werden kann, ob es sich bei dem Fremdkörper um einen außen am Behältnis haftenden Fremdkörper oder um einen innen am Behältnis haftenden Fremdkörper handelt.
Bei einem weiteren bevorzugten Verfahren kann das Verfahren zur Unterscheidung von äu ßeren Störgrößen von inneren Fremdkörpern mittels künstlicher Intelligenz umgesetzt wer den. Dabei ist es möglich, dass aus dem davon abgeleiteten Teilbereich des Maschinenlear- ning, dessen Teilbereich das Deep Learning sein kann.
Daneben kann das hier beschriebene Verfahren zur Unterscheidung der Fremdkörper auch aus dem Bereich der Support vector Machine gewählt sein.
Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform kann das Verfahren auch Informationen einer Textur, Formbeschreibung, Korrelationsergebnisse aus der beschreibenden Bildverar beitung zur Unterstützung heranziehen.
Bevorzugt wird von der Auswerteeinrichtung ein Verfahren verwendet, welches als Deep Learning (mehrschichtiges Lernen) bekannt ist. Deep Learning bezeichnet ein Verfahren des maschinellen Lernens, welches künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Zwischenschich ten zwischen einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine um fangreiche innere Struktur herausbildet. Es handelt sich dabei um eine spezielle Methode der Informationsverwaltung. Dem gegenüber verwendet ein convolutional neuronal network im Gegensatz zu einem deep neuronal network Faltungsoperationen, die über ein Eingabebild geschoben werden. Es wäre jedoch auch die Verwendung eines convolutional neuronal net work Verfahrens denkbar.
Dabei kann beispielsweise ausgegangen werden von einem von der Bildaufnahmeeinrich tung aufgenommenen Bild. Wie bereits oben erwähnt wird, nimmt die Bildaufnahmeeinrichtung ein ortsaufgelöstes Bild auf, insbesondere ein Bild, welches eine Vielzahl von Bildpixeln aufweist. Dabei ist es mög lich, dass diese einzelnen Pixel im Rahmen einer Bewertung unterschiedlich gewichtet wer den.
Eine Gewichtung jedes dieser Pixel wird im Rahmen der deep neuronal network Faltungs operationen eingelernt. Dies kann beispielsweise in einem Trainingsmodus geschehen.
Da diese Faltungsoperation (welche insbesondere auch zu unterschiedlichen Gewichtungen der Pixel führen können) über das Bild geschoben werden, teilen sich alle Bildpunkte die gleichen Faltungsgewichte. Dies reduziert die Anzahl der Gewichtungen bzw. Gewichte dra matisch gegenüber einem deep neuronal network, in welchem ein Gewicht pro Eingabepixel gelernt wird. Es wird also hier bevorzugt vorgeschlagen, dass pro Eingabepixel ein bestimm tes Gewicht eingelernt wird.
Wurden die Gewichte einer Faltung eingelernt, um ein bestimmtes Merkmal zu erkennen, dann kann dieses Merkmal an jeder Position im Bild erkannt werden. Auf diese Weise kön nen beispielsweise bestimmte charakteristische optische Merkmale eines Bildes, wie etwa die Bläschen von einer Schaumbildung, an jeder beliebigen Stelle des aufgenommenen Bil des wiedererkannt werden.
Wurden daher die Gewichte einer Faltung eingelernt, um ein gewisses Merkmal zu erken nen, so kann dieses Merkmal an jeder Position im Bild erkannt werden. Diese Translati onsunabhängigkeit ist ein entscheidender Vorteil gegenüber einem deep neuronal network ohne Faltungen. Im vorliegenden Fall findet genau dies Anwendung, um charakteristische Merkmale bestimmter Fehler wiederzuerkennen.
Im Rahmen der Auswertung kann also auch ein Trainingsprozess vorgenommen werden, der die Auswerteeinrichtung einlernt. Dabei können Trainingsdaten aus Kamerabildern stammen, die in der Produktion aufgenommen werden und automatisiert oder in Handarbeit mit Feh lermarkierungen versehen werden. Bei diesen Bildern kann es sich gewissermaßen um Re ferenzbilder handeln, welche bestimmte zu erkennende Fehlstellen zeigen bzw. aufweisen. Dabei kann Kamerabild einer oder mehreren Fehlerklassen zugeordnet werden. Es ist zum Beispiel möglich, dass sowohl ein Kronkorken in einer Flasche liegt als auch ein „Strohhalm“. Das Kamerabild dieser Flasche würde dann den beiden Fehlerklassen Kronkorken und Strohhalm zugeordnet werden.
Bevorzugt setzt sich eine Gesamtmenge dieser Trainingsbilder zusammen aus den folgen den Gruppen:
Bilder von Fehlern, welche Kunden üblicherweise erkennen wollen, sogenannte Feh lerkataloge;
Bilder von Fehlern, welche von herkömmlichen Bildverarbeitungsverfahren in realen Anlagen gefunden werden;
Bilder von Fehlern, welche von herkömmlichen Bildverarbeitungsverfahren in realen Anlagen nicht gefunden werden, aber vom Anlagenbetreiber als Fehler klassifiziert werden;
Synthetische Fehler aus der Erfahrung des Fachmanns, indem beispielsweise Feh lermuster künstlich in reale Kamerabilder eingefügt werden;
Bilder von Gutbildern, also Kamerabilder, die keinerlei Fehler zeigen.
Die Markierung der Fehler (Annotation) in den Trainingsdaten werden entweder manuell oder automatisiert durchgeführt. Dabei ist es möglich, dass die Annotation entweder nur aus der Zuordnung zu einer oder mehreren Fehlerklassen besteht oder aber auch zusätzliche Markierungsflächen umfassen kann, die jeden Fehler in einem Kamerabild lokalisieren.
Die Trainingsdaten können vermehrt werden, indem Varianten der echten Kamerabilder er zeugt werden. Dieser Vorgang heißt Augmentation. So können beispielsweise Rotationen, Verschiebungen, Skalierungen, Spiegelungen, Kontrastveränderungen oder Bildausschnitte auf echte Kamerabilder angewandt werden, um künstliche Trainingsbeispiele zu erzeugen.
Zusätzliche Trainingsbeispiele verbessern den Trainingsvorgang und erlauben es dem Klas sifikator, generelle Merkmale zu lernen, ohne dem individuellen Erscheinungsbild des Feh lers zu großes Gewicht zu geben. Das Einlernen bzw. Training des tiefen neuronalen Netzes wird mit einem Teil der Trainings daten bzw. wenigstens einem Teil der Trainingsdaten durchgeführt. Dabei kann bevorzugt eine Verifikation einer Klassifikationsleistung mit einem weiteren Teil der Trainingsdaten durchgeführt werden.
Auf diese Weise kann erreicht werden, dass der Klassifikator nicht die Trainingsdaten aus wendig lernt und seine echte Klassifikationsleistung auf ihm bisher unbekannten Bilddaten gemessen wird.
Bevorzugt werden dabei Trainingsdaten zu zwischen 70 und 95% bevorzugt, zwischen 75 und 90 bevorzugt, zu etwa 85% den Trainingsdaten zugeordnet und zu zwischen 5 und 30%, bevorzugt zwischen 10 und 20% und bevorzugt zirka 15% den Verifikationsdaten.
Ein Training eines Klassifikators kann dabei bevorzugt vor Ort in einer Maschine erfolgen. Bevorzugt wird jedoch aufgrund der hohen Rechenzeit und Speicherplatzanforderungen ein derartiges Training bevorzugt in einem Entwicklungslabor durchgeführt. Das Ergebnis dieses Trainings sind die gelernten Gewichte, die beispielsweise als Datei die zweite Komponente darstellen, welche den neuronalen Klassifikator definiert.
Bevorzugt wird im Rahmen der Ausführungen ein Interferenzschritt durchgeführt. Dabei kön nen Eingabedaten in diesem Interferenzschritt ein oder mehrere Kamerabilder sein. Die Ausgabedaten des neuronalen Netzes können dabei beispielsweise Zahlenwerte sein, die die Zugehörigkeit des verarbeiteten Kamerabilden zu einer oder mehreren trainierten Klas sen anzeigen. Daneben können die Ausgabedaten auch eine Segmentierung sein, welche bestimmte Bildbereiche bestimmten Fehlerklassen zuordnet. Dabei ist es möglich, dass die Art der Ausgabe durch eine Netzarchitektur und/oder das Trainingsverfahren festgelegt wird.
Aufgrund der hohen Datenrate von typischerweise bis zu 25 Kamerabildern pro Sekunde und bis zu 50 verschiedenen Sensoren, ist es denkbar, dass die Ausführung auf dem Zielsystem direkt in der Anlage erfolgt. Es wäre jedoch auch hier eine Ausführung außerhalb der Inspek tionsmaschine möglich (beispielsweise im Rahmen einer Cloud-Lösung).
Eine Interferenz in der Maschine erfordert eine geeignete Hardware, wie beispielsweise eine leistungsfähige CPU; GPU, FPGA oder eine dezidierte Hardware, wie VPU. Die Ausführung abseits einer CPU bietet den Vorteil, die CPU-Leistung anderweitig einsetzen zu können. Auch ist die Ausführung in einer Bildaufnahmeeinrichtung bzw. einer Kamera selbst denkbar und technisch umsetzbar. Daneben wäre es auch möglich und wünschenswert, eine Ausfüh rung auf dem FPGA eines Framegrabber vorzunehmen, der bisher nur für den Bildeinzug genutzt wird.
Weiterhin werden vorteilhafte Komponenten eines neuronalen Netzes, eine Strukturbe schreibung und auch die zugehörigen trainierten Gewichte auf eine Maschine transferiert, um eine Interferenz in der Maschine ausführen zu können.
Die vorliegende Erfindung ist weiterhin auf ein Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen gerichtet, wobei eine Transporteinrichtung die Behältnisse entlang eines vorgegebenen Transportpfads transportiert und eine Inspektionseinrichtung die Behältnisse inspiziert, wobei diese Inspektionseinrichtung eine Bildaufnahmeeinrichtung aufweist, welche wenigstens ein ortsaufgelöstes Bild eines Bodens des Behältnisses aufnimmt. Erfindungsgemäß wird mittels einer Bildauswerteeinrichtung das von der Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommene Bild ausgewertet, wobei diese Bildauswerteeinrichtung zwischen Bildern von solchen Behältnis sen, welche in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen und solchen Behältnissen, welche an einer Außenoberfläche des Bodens Fremdkörper aufweisen unterscheidet.
Unter einem ortsaufgelösten Bild wird insbesondere ein Bild mit einer Vielzahl von Pixeln oder Bildpunkten verstanden. Es wird daher auch verfahrensseitig vorgeschlagen, dass mit tels einer Bildauswerteeinrichtung solche Fremdkörper, die sich im Inneren des Behältnisses befinden, von solchen Fremdkörpern, die sich an der Außenoberfläche des Behältnisses und insbesondere an einem Boden des Behältnisses befinden, unterschieden werden.
Bei einem weiteren bevorzugten Verfahren werden nur solche Behältnisse ausgeleitet, wel che in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen.
Weitere Vorteile und Ausführungsformen ergeben sich aus den beigefügten Zeichnungen. Darin zeigen:
Fig. 1 Eine Darstellung einer Vorrichtung nach dem Stand der Technik; Fig. 2 eine Darstellung mit einer Synchronisierung einer Abblaseinheit nach dem
Stand der Technik;
Fig. 3 eine Darstellung einer fehlerhaften Synchronisierung im Stand der Technik;
Fig. 4 eine Darstellung aufgenommener Bilder bei Vorhandensein einer Abblasung;
Fig. 5 eine Darstellung von aufgenommenen Bildern ohne eine Abblasung;
Fig. 6 eine Darstellung einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung mit einer zusätzlichen Reinigungseinrichtung;
Fig. 7 eine Darstellung der in Fig. 6 gezeigten Vorrichtung bei einer anderen
Schmutzart;
Fig. 8 eine schematische Darstellung zur Erläuterung der Erfindung;
Fig. 9 eine Darstellung eines möglichen Auswertungsverfahrens.
Figur 1 zeigt eine Vorrichtung 100 nach dem Stand der Technik. Dabei werden Behältnisse 10 entlang eines Transportpfads P transportiert. Das Bezugszeichen 110 kennzeichnet eine Abblaseinrichtung, welche von den Böden der Behältnisse Verschmutzungen, wie beispiels weise Schaumreste abbläst. Das Bezugszeichen 104 kennzeichnet eine Bildaufnahmeein richtung, welche durch die Mündungen der Behältnisse durch ein Bild der Behältnisböden aufnimmt, um so Verschmutzungen zu erfassen.
Bei der in Figur 2 gezeigten Darstellungen wird ein Blitz=Zeitpunkt der gepulsten Abblasung einer Abblaseinrichtung 110 korrekt auf die Behältnisse bzw. deren Transport synchronisiert und löst damit in der richtigen Position des Behältnisses die Reinigung aus.
Bei der in Figur 3 gezeigten Darstellung sind der Puls und der Transport der Behältnisse nicht synchron, sodass zu einem falschen Moment die Reinigung ausgeführt wird. Die Folge, stromabwärts ist der äußere Behälterboden weiterhin verschmutzt. Figur 4 zeigt den Effekt einer Abblasung bzw. Absaugung auf den entsprechenden Fremd körper. Dabei befinden sich an dem Behältnis 10 eine Verunreinigung S1 und eine Verunrei nigung S3, wobei die Verunreinigung S3 sich im Inneren des Behältnisses befindet. Durch die Abblasung 110 wird die äußere Verunreinigung S1 entfernt, sodass sich in dem rechts gezeigten Kamerabild lediglich noch die Verunreinigung S3 auftaucht.
Bei der in Figur 5 gezeigten Situation ist keine Abblasung vorgesehen, sodass sich in dem Kamerabild sowohl die Verunreinigung S3 als auch die Verunreinigung S1 befindet. Diese sind in ihrer Gestalt unterschiedlich und können, wie oben genauer erläutert auch durch eine Auswerteeinrichtung voneinander unterschieden werden.
Bei der in Figur 6 gezeigten Situation ist eine Bürsteneinrichtung vorgesehen, welche einen Schaum, hier eine Verunreinigung S2 von dem Behältnis teilweise entfernt. Es entsteht das im rechten Teilbild dargestellte Kamerabild.
Bei der in Figur 7 gezeigten Situation ist eine Verunreinigung S5 an einer Außenseite des Behältnisses und kann durch die Bürsteneinrichtung entfernt werden, sodass im Kamerabild nur noch die Verunreinigung S3 auftaucht.
Figur 8 veranschaulicht eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Vorrich tung. Hier ist wiederum eine Flasche 10 vorgesehen, welche durch ihre Mündung 10b hin durch von der Bildaufnahmeeinrichtung 42 inspiziert wird. Genauer wird hier der Boden 10a des Behältnisses inspiziert, der sowohl an seiner Innenseite als auch an der Außenseite Verunreinigungen aufweisen kann.
Das Bezugszeichen 46 kennzeichnet eine Beleuchtungseinrichtung, welche den Boden 10a des Behältnisses von unten her beleuchtet.
Das Bezugszeichen 44 kennzeichnet die Auswerteeinrichtung, die wenigstens eins oder mehrere Bilder der Bildaufnahmeeinrichtung auswertet, um so auf die Art der Verschmut zung zu schließen. Falls festgestellt wird, dass eine Verunreinigung wie die Verunreinigung S3 in Figur 7 vorliegt, wird veranlasst, dass das entsprechende Behältnis ausgeschleust wird. Falls jedoch lediglich Verunreinigungen wie die Verunreinigung S5 festgestellt werden, wird in einer Maschinensteuerung (nicht gezeigt) veranlasst, dass das Behältnis nicht ausge schleust wird.
Fig. 9 veranschaulicht eine mögliche Vorgehensweise bei der Bildauswertung. Ausgangs punkt ist dabei ein von der Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommenes Bild 60, etwa eines Bodens des Behältnisses. Dieses Bild zeigt einen Fremdkörper S2, hier in Form eines Schaumrestes.
In einem ersten Schritt A, einem Faltungsschritt (convolutions) werden Merkmalskarten 62 erstellt. Diese werden in einem weiteren Verfahrensschritt B, dem Unterauswahlverfahren weitere (verkleinerte) Faltungen 64 erstellt, bzw. ermittelt, die jedoch den jeweiligen Bildaus schnitt enthalten. Es erfolgt ein weiterer Faltungsschritt C wobei eine größere Anzahl von Merkmalskarten 66 (feature maps) erzeugt wird. In einem Verfahrensschritt D wird eine wei tere Unterauswahl mit einer größeren Anzahl an Merkmalskarten getroffen, so dass schließ lich eine vollständige Unterteilung des Bildes im Schritt E entsteht und das Ergebnis 70, wel ches das gesuchte Merkmal enthält ausgegeben werden kann.
Das Bild 60 kann weiterhin auch variiert eingelernt werden, beispielsweise in unterschiedli chen Drehstellungen, oder auch in vergrößerten oder verkleinerten Formen der Wiedergabe des Fremdkörpers oder dergleichen.
Die Anmelderin behält sich vor, sämtliche in den Anmeldungsunterlagen offenbarten Merk male als erfindungswesentlich zu beanspruchen, sofern sie einzeln oder in Kombination ge genüber dem Stand der Technik neu sind. Es wird weiterhin darauf hingewiesen, dass in den einzelnen Figuren auch Merkmale beschrieben wurden, welche für sich genommen vorteil haft sein können. Der Fachmann erkennt unmittelbar, dass ein bestimmtes in einer Figur beschriebenes Merkmal auch ohne die Übernahme weiterer Merkmale aus dieser Figur vor teilhaft sein kann. Ferner erkennt der Fachmann, dass sich auch Vorteile durch eine Kombi nation mehrerer in einzelnen oder in unterschiedlichen Figuren gezeigter Merkmale ergeben können. Bezugszeichenliste
10 Behältnisse/Flasche 10A Boden
10B Mündung 42 Bildaufnahmeeinrichtung 44 Auswerteeinrichtung 46 Beleuchtungseinrichtung 60 Bild
62, 64, 66, 68 Merkmalskarten 70 Ausgabe 100 Vorrichtung 104 Bildaufnahmeeinrichtung 110 Abblaseinrichtung
S1-S3, S5 Verunreinigung A - E Verfahrensschritte

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung (1) zum Inspizieren von Behältnissen (10) mit einer Transporteinrichtung (2), welche die Behältnisse (10) entlang eines vorgegebenen Transportpfads (P) transportiert und mit einer Inspektionseinrichtung (4) zum Inspizieren der Behältnisse, wobei diese Inspektionseinrichtung (4) eine Bildaufnahmeeinrichtung (42) aufweist, welche dazu geeignet und bestimmt ist, ein ortsaufgelöstes Bild eines Bodens (10a) des Behältnisses (10) aufzunehmen, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (1) eine Bildauswerteeinrichtung (44) aufweist, welche dazu geeignet und bestimmt ist, das von der Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommene Bild auszu werten, wobei diese Bildauswerteeinrichtung (44) eine Unterscheidung zwischen Bil dern von solchen Behältnissen welche in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen und solchen Behältnissen, welche an einer Außenoberfläche des Bodens Fremdkörper aufweisen ermöglicht.
2. Vorrichtung (1) nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Bildaufnahmeeinrichtung (42) oberhalb der zu inspizierenden Behältnisse (10) angeordnet ist.
3. Vorrichtung (1) nach dem vorangegangenen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildaufnahmeeinrichtung (42) eine Bildaufnahme des Bodens (10a) des Behält nisses (10) durch eine Mündung (10b) des Behältnisses (10) hindurch ermöglicht.
4. Vorrichtung (1) nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (1) eine Beleuchtungseinrichtung (46) aufweist, welche den Boden (10a) des Behältnisses (10) beleuchtet.
5. Vorrichtung (1) nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Transporteinrichtung (2) dazu geeignet und bestimmt ist, die Behältnisse (10) we nigstens abschnittsweise bodenfrei zu transportieren.
6. Vorrichtung (1) nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildauswerteeinrichtung (44) dazu geeignet und bestimmt ist, optisch wahrnehm bare charakteristische Eigenschaften von an der Außenoberfläche der Behältnisse angeordneten Fremdkörpern zu identifizieren.
7. Vorrichtung (1) nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung eine Ausleiteinrichtung aufweist, welche dazu geeignet und bestimmt ist, auf Basis eines von der Auswerteeinrichtung ausgegebenen Werts Behältnisse (10) aus dem Produktstrom der von der Transporteinrichtung (2) transportierten Be hältnisse (10) auszusondern.
8. Vorrichtung (1) nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (1) entlang des Transportpfads (P) stromaufwärts bezüglich der In spektionseinrichtung (4) angeordnete Verunreinigungsentfernungseinrichtung auf weist, welche dazu geeignet ist, an der Außenoberfläche des Bodenabschnitts (10a) des Behältnisses befindliche Verunreinigungen zu entfernen, wobei diese Verunreini gungsentfernungseinrichtung ein mechanisch das Behältnis kontaktierendes Element aufweist.
9. Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen (10) wobei eine Transporteinrichtung (2) die Behältnisse (10) entlang eines vorgegebenen Transportpfads (P) transportiert und eine Inspektionseinrichtung (4) die Behältnisse inspiziert, wobei diese Inspektionsein richtung (4) eine Bildaufnahmeeinrichtung (42) aufweist, welche wenigstens ein orts aufgelöstes Bild eines Bodens (10a) des Behältnisses (10) aufnimmt, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer Bildauswerteeinrichtung (44) aufweist, das von der Bildaufnahmeeinrich tung aufgenommene Bild ausgewertet wird, wobei diese Bildauswerteeinrichtung (44) zwischen Bildern von solchen Behältnissen welche in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen und solchen Behältnissen, welche an einer Außenoberfläche des Bodens
Fremdkörper aufweisen unterscheidet.
10. Verfahren nach dem vorangegangenen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass nur solche Behältnisse ausgeleitet werden, welche in ihrem Inneren Fremdkörper aufweisen.
11. Verfahren nach wenigstens einem der vorangegangenen Ansprüche 9 - 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildauswerteeinrichtung (44) ein Deep Learning Auswerteverfahren verwendet.
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CN (1) CN115917301A (de)
DE (1) DE102020118470A1 (de)
WO (1) WO2022012938A1 (de)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022123099A1 (de) 2022-09-12 2024-03-14 Emhart Glass Sa Verfahren und Vorrichtung zum Erzeugen einer Abbildung eines Bodens eines Glasgefäßes
DE102024121199A1 (de) 2024-07-25 2026-01-29 Emhart Glass Sa Verfahren und Vorrichtung zum Inspizieren des Bodens eines Gefäßes
DE102024124076A1 (de) * 2024-08-22 2026-02-26 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zur Durchführung einer Behältnisinspektionsaufgabe in einer Behältnisbehandlungsanlage und Behältnisinspektionsvorrichtung für eine Behältnisbehandlungsanlage
DE102024124078A1 (de) * 2024-08-22 2026-02-26 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben einer Behältnisbehandlungsanlage und Steuervorrichtung für eine Behältnisbehandlungsanlage
DE102024128853A1 (de) * 2024-10-07 2026-04-09 Heuft Systemtechnik Gmbh Virtuelles Testbehälterprotokoll
CN119715583B (zh) * 2024-12-24 2026-04-21 观宇玻璃集团有限公司 一种酒瓶口裂纹检测方法及设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004081550A1 (de) * 2003-03-10 2004-09-23 Syscona Kontrollsysteme Gmbh Vollinspektion der innenwand transparenter gebinde

Family Cites Families (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE1922490A1 (de) * 1969-05-02 1970-11-19 Hermann Kronseder Automatische Inspektionsmaschine
IT1079046B (it) 1976-06-25 1985-05-08 Tsn Co Inc Apparecchio e procedimento per il controllo di prodotti imbottigliati
DE3245908A1 (de) 1982-12-11 1984-06-14 Hermann Dr.Rer.Pol. 5470 Andernach Datz Vorrichtung zum selbsttaetigen pruefen von hohlglaesern, zum beispiel flaschen mit engem hals, auf verunreinigungen durch fremdkoerper, laugen- und waschwasserreste
US4915237A (en) * 1986-09-11 1990-04-10 Inex/Vistech Technologies, Inc. Comprehensive container inspection system
US4943713A (en) * 1987-11-27 1990-07-24 Hajime Industries Ltd. Bottle bottom inspection apparatus
JPH01141342A (ja) * 1987-11-27 1989-06-02 Hajime Sangyo Kk 壜底検査装置
JPH0711494B2 (ja) * 1988-06-16 1995-02-08 松下電工株式会社 透光性容器の検査方法
US5095204A (en) * 1990-08-30 1992-03-10 Ball Corporation Machine vision inspection system and method for transparent containers
US5216239A (en) * 1991-08-20 1993-06-01 Hajime Industries Ltd. Residual fluid detection apparatus for detecting fluid at the bottom of a bottle using both IR and visible light
JPH0634573A (ja) * 1992-07-20 1994-02-08 Asahi Chem Ind Co Ltd 瓶検査装置
JPH06258254A (ja) * 1993-03-05 1994-09-16 Shibuya Kogyo Co Ltd 異物検査装置の水滴除去装置
US6259827B1 (en) * 1996-03-21 2001-07-10 Cognex Corporation Machine vision methods for enhancing the contrast between an object and its background using multiple on-axis images
FR2747191A1 (fr) * 1996-04-04 1997-10-10 Saint Gobain Cinematique Dispositif de controle optique
US5926556A (en) * 1996-05-08 1999-07-20 Inex, Inc. Systems and methods for identifying a molded container
EP0979153A4 (de) * 1996-06-04 2002-10-30 Inex Inc Doing Business As Ine System und verfahren zur spannungsdetektion in einem blasgeformten behälter
DE19741384A1 (de) * 1997-09-19 1999-03-25 Heuft Systemtechnik Gmbh Verfahren zum Erkennen von diffus streuenden Materialien, Verunreinigungen und sonstigen Fehlern bei transparenten Gegenständen
US6260425B1 (en) * 1997-11-04 2001-07-17 Krones Ag Hermann Kronseder Maschinenfabrik Inspection machine for bottles or similar
FR2802643B1 (fr) * 1999-12-15 2002-03-08 Sgcc Procede de controle de la qualite d'un article notamment en verre
DE10065290C2 (de) * 2000-12-29 2003-05-15 Krones Ag Verfahren und Vorrichtung zur optischen Inspektion von Flaschen
NL1025332C2 (nl) * 2004-01-27 2005-08-02 Heineken Tech Services Inrichting en werkwijze voor het detecteren van vervuiling in een houder.
EP1779096B1 (de) 2004-07-30 2013-07-31 Eagle Vision Systems B.V. Vorrichtung und Verfahren zur Überprüfung von Behältern
FR2890447B1 (fr) * 2005-09-05 2007-11-23 Tiama Sa Procede et installation pour detecter des corps etrangers a l'interieur d'un recipient
DE102005044206B4 (de) * 2005-09-15 2014-05-28 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zur Qualitätskontrolle von Kunststoffbehältern
JP3986534B2 (ja) * 2005-12-12 2007-10-03 株式会社スキャンテクノロジー 空瓶の検査システム
NL1031853C2 (nl) * 2006-05-22 2007-11-23 Eagle Vision Systems B V Werkwijze en inrichting voor het detecteren van een ongewenst object of defect.
DE102006034432A1 (de) * 2006-07-26 2008-01-31 Krones Ag Inspektionsvorrichtung für Behältnisse
DE102006047150B4 (de) * 2006-10-05 2013-01-17 Krones Aktiengesellschaft Inspektionsvorrichtung für Behältnisse
DE202007007373U1 (de) 2007-05-22 2008-10-02 Krones Ag Bodenabblasvorrichtung für Gefäße
DE102007052302B4 (de) * 2007-10-31 2009-09-03 Khs Ag Inspektionsvorrichtung mit Rollbeleuchtung
DE102010031564A1 (de) * 2010-07-20 2012-01-26 Krones Aktiengesellschaft Intelligente Steuerung einer Flaschenwaschmaschine
US9335274B2 (en) * 2011-06-29 2016-05-10 Owens-Brockway Glass Container Inc. Optical inspection of containers
JP2013063795A (ja) * 2011-09-20 2013-04-11 Kirin Techno-System Co Ltd ガラス壜の水滴除去装置
US9188545B2 (en) * 2011-10-28 2015-11-17 Owens-Brockway Glass Container Inc. Container inspection apparatus and method
DE102012016342A1 (de) * 2012-08-20 2014-05-15 Khs Gmbh Behälterinneninspektion von unten durch den Boden hindurch
DE102012111770A1 (de) * 2012-12-04 2014-06-05 Krones Ag Inspektionsverfahren und Inspektionsvorrichtung für Behältnisse
JP6518911B2 (ja) * 2015-05-19 2019-05-29 キリンテクノシステム株式会社 容器検査装置及び検査方法
TW201736831A (zh) * 2015-12-31 2017-10-16 工業動力有限公司 利用各容器之複數影像以檢測容器之系統及方法
JP6932894B2 (ja) * 2016-01-28 2021-09-08 シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドＳｉｅｍｅｎｓ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ Ｉｎｃ． 複数の露光を使用して試料容器及び／又は試料を画像化するための方法及び装置
DE102016110540B4 (de) * 2016-06-08 2022-01-20 Krones Aktiengesellschaft Vorrichtung und Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen
DE102016113106A1 (de) * 2016-07-15 2018-01-18 Krones Ag Behältnisinspektion mit mehreren Beleuchtungen
DE102017209752A1 (de) 2017-06-09 2018-12-13 Krones Ag Inspektionsverfahren und Inspektionsvorrichtung zur Leerflascheninspektion in einer Getränkeverarbeitungsanlage
DE102017215719A1 (de) * 2017-09-07 2019-03-07 Krones Ag Inspektionsvorrichtung und Verfahren zur Erkennung von Fremdkörpern in Behältern
DE102017124578A1 (de) * 2017-10-20 2019-04-25 Krones Ag Inspektionsvorrichtung für Behältnisse mit Bodengebläse
DE102018126865A1 (de) * 2018-10-26 2020-04-30 Krones Ag Vorrichtung und Verfahren zum Inspizieren von Behältnissen
JP7490655B2 (ja) * 2018-12-17 2024-05-27 アムジエン・インコーポレーテツド 医薬品容器における粒子検出のためのシート照明
FR3109444B1 (fr) * 2020-04-16 2022-04-29 Tiama Poste et procédé pour détecter en translation des défauts de glaçures sur des récipients en verre
WO2021225876A1 (en) * 2020-05-05 2021-11-11 Amgen Inc. Deep learning platforms for automated visual inspection
CN111896556B (zh) * 2020-08-04 2021-05-28 湖南大学 一种基于机器视觉的玻璃瓶底缺陷检测方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004081550A1 (de) * 2003-03-10 2004-09-23 Syscona Kontrollsysteme Gmbh Vollinspektion der innenwand transparenter gebinde

Also Published As

Publication number Publication date
US20230288344A1 (en) 2023-09-14
DE102020118470A1 (de) 2022-01-13
WO2022012938A1 (de) 2022-01-20
CN115917301A (zh) 2023-04-04

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