JP4961341B2 - プラスチックパッケージのシール欠陥を監視および検出する方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、一般的にプラスチックのシールの欠陥を検出するための方法および装置に関するものであり、さらに詳細には、赤外線イメージシステムを用いてプラスチックのシールの欠陥を検出するための方法および装置に関するものである。

何千もの異なる製品が、なんらかの種類のプラスチック容器で包装されている。食品産業では、それらを、冷凍ピザ、冷凍野菜およびソーダ水（ファウンテンソーダ）のような商品に用いている。医療産業では、プラスチックバッグを、とりわけ静脈注射用の溶液（ＩＶ溶液）および血液に用いている。場合によっては、破損したシールが、製品の棚寿命に影響を与えることもあれば、または、汚染物質が入り込ませることもある。洗濯用洗剤タブレットを保持するような場合には、シールの破損は、ユーザにとって実に迷惑なことである。いずれの場合であっても、シールの破損は、最終的には業者の品質イメージに反映され、将来的な販売が下落することになる場合もある。

ある用途では、製品が内側にシールされ、他の用途では、製品が専用プラスチックバッグである。最終製品にシールするにしてもまたはバッグを作成するために単にシールするにしても、プロセスは類似している。加熱プレスに入るところで、製品は、プロセスラインに沿ってインデックス（割出し）される。そして、プレスが、シールされる領域でクランプ留めされ、次いで、プラスチック成分が融合されるまで、熱が加えられる。プレスが開放される前に、冷却サイクルを開始することにより熱が取り除かる。そして、次のパーツがインデックスされて、サイクルが繰り返される。

製造業者は、生産歩留まりを最大限にするために上記のサイクルをできるだけ迅速に実行するが、残念なことには、サイクル速度が増大するに従って、シールの欠陥が増える。

熱イメージシステムは、サイクル速度を増大させるツールとしておよび自動欠陥検出システムとして機能しうる。

本出願は、２００４年６月２４日に出願され、表題が「プラスチックパッケージのシールの欠陥を監視および検出するための方法および装置」である、同時係属中の仮出願第６０／５８２,６９２号の本出願である。仮出願第６０／５８２,６９２号の全内容は、本明細書において参照することにより、ここで、すべての目的において援用されるものとする。

本明細書記載の方法および装置に対してさまざまな変形が加えられることおよび代替構成を用いることが可能であるが、例示的な実施形態を図面に示し、以下でさらに詳細に記載する。しかしながら、いうまでもなく、開示された特定の実施形態に本発明を限定することを意図したものではなく、明細書および特許請求の範囲の精神と範囲内に含まれるすべての変形、他の構成および均等物を網羅することを意図したものである。

本デバイスのオブジェクト、特徴および利点は、図面とともに以下の説明を読むことにより明らかになる。

ここで、図面、特に図１を参照すると、本発明の教示に従って構築された赤外線イメージシステムが参照番号２０により包括的に示されている。そこに図示されるように、イメージシステム２０は、イメージシステムを実現するためにアプリケーションソフトウェアを有している共通のＰＣまたはコントローラの如き演算手段２４に通信可能に接続されている赤外線に基づく熱イメージカメラ２２を備えている。図１および図２に示されているように、コントローラ２４は、カメラ２２の外側に配置されても良いし、または、カメラの内側に配置されても良い(図２の破線で示されているように)。デジタルフレームグラバー２６の如きカメラ２２にＰＣを接続するインターフェイス２６は、コントローラ２４とカメラ２２との間に配置されうる。図１に一般的に示され、図４に詳細に示されているように、熱イメージ装置２２は、一または複数の直前に作成されたシール２８の熱イメージを捕らえるようになっている。そして、熱イメージは、シール２８が合格品質であるか否かを判定するために、前もってプログラムされているコントローラ２４により処理および評価される。

さまざまな業者がこの用途に対して適切な熱イメージ装置を作っている。赤外線カメラの１つの一般的なタイプは、マイクロボロメータ技術に基づいており、７〜１４ミクロンの典型的なスペクトル応答範囲を有している。ほとんどの包装材料は、この領域において透過率の度合いが変わる薄いプラスチックを用いている。透過率が大きければ大きいほど、カメラは、包装材料よりもより多くのバックグラウンドを映し出す。プラスチックは、他の材料よりも実質的により不透明なさまざまな領域を有している。多くのプラスチック製剤が、最も不透明な領域部位をシフトさせる。シール２８の欠陥に対するカメラの感度を最大限にするために、カメラのスペクトル応答を目標材料に対して適合させるべきである。スペクトル範囲が縮小されるとカメラの性能にトレードオフが生じるため、スペクトル範囲をできるだけ広くすることが最良である。マイクロボロメータカメラの場合の良好な妥協点は７．５〜８．２ミクロン領域である。しかしながら、他のタイプのカメラの場合、３．４ミクロン近傍領域も同様に用いられる。

図２に示されているように、カメラ２２は、検出器または検出器アレイ３２に動作可能に接続されているレンズ３０を備えている。また、カメラ２２は、シール２８または目標材料の放射特性と厳密に一致させるために、スペクトルフィルタを備えうる。レンズ３０は、シール２８の熱イメージを検出器または検出器アレイ３２の上に光学的に圧縮し、導くように構成されている。典型的なアレイ３２では、７６８００の測定ポイントまたはピクセルが得られる３２０×２４０ピクセルのビデオフォーマットが用いられているが、他のアレイ設計では、限定するわけではないが、たとえば６４０×４８０および１６０×１２０を含む他のフォーマットが用いられても良い。アレイ３０は、アレイ３２の各部分の情報を電子信号に変換する複数のアレイ電子部品３４に動作可能に接続されている。

一つの典型的な実施形態では、検出器の出力がデジタル化され、その結果が、フレームグラバー２６を介してコントローラ２４のメモリーブロックに格納される。フレームグラバー２６は、たとえば映像情報をデジタル化および/またはビットマップイメージ内に格納するために用いられうる。フレームグラバーは、独立して動作するユニットであっても良いし、または、カメラ２２内のビデオグラフィックス基板に組み込まれた機能であっても良い。

コントローラ２４内に前もってプログラムされ格納されているアプリケーションソフトウェアは、一または複数のコンポーネントを備えている。アプリケーションソフトウェアの一つのコンポーネントは部分検出ルーチンである。外部信号が、各部分が見えてくるに従ってそれを示すために用いられるが、ソフトウェアの自動検出ロジックによりカスタマーインターフェイスの要求項目が簡略化されうる。たとえば、シール２８を含む部分または標的がカメラ２２の視野内で移動しているとき、標的上の熱活動に起因して信号が増大するピクセルがいくつか存在する。反対に、標的上の自然的な熱の減衰に起因して信号が減少するピクセルもいくつか存在する。また、このような熱の減衰は、標的が静止していても存在する。したがって、信号の減少の検出は、移動の検出にとっては信頼性の低い方法でありうる。

とりわけ、３つの変数がこの方法の信頼性に対して影響を与えている。一つの変数は、熱イメージカメラ２２内の固有のノイズであり、これは、温度閾値デルタ調整により考慮または補償されうる。他の変数は、フレーム間で十分な信号変化を示し得ないでゆっくりと移動する標的である。この変数は、ノイズ閾値を超える信号変化にいたるまでの最小フレーム数を必要とする設定により考慮されうる。最後に、誤ったスタートまたは誤ったトリガは、絶対最小閾値温度調節により、防止されても良いしまたは考慮されても良い。

アプリケーションソフトウェアの他のコンポーネントはイメージフィルタリングルーチンである。イメージノイズフィルタリングは、熱体が、周囲の環境と熱平衡に達するまで指数関数的な減衰速度に従って冷却していくであろうというコンセプトに依存している。上記のルーチンは、ターゲットが静止している間、すべてのフレームから、すべてのピクセル、通常７６８００ポイント、上のデータを収集するようになっている。最良な適合カーブは、ガウス変形法（Ｇａｕｓｓｉａｎ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）の如き標準的なカーブ適合技術を用いて、個々のピクセル位置に対して演算される。かかる式を用いて、明瞭な熱イメージが変化率に従って作成される。更に、方程式を用いて、任意の時のイメージパターンを推定することも可能である。変化率は、あるタイプのシールの欠陥を検出するために重要である。重要なことは、観察期間のあとのイメージを推定する上では指数方程式が最良であるが、欠陥検出論理にとっては単純な線形方程式が通常充分であるということである。

アプリケーションソフトウェアの他のコンポーネントは、一般的に、視覚産業においてブロッブ解析（ｂｌｏｂ ａｎａｌｙｓｉｓ）と呼ばれているものである。ブロッブの結果は、黒ピクセルと白ピクセルだけを含むようにイメージを変換し、その結果、イメージから灰色の影を取り除くようにするという、視覚システムにおける共通の機能から得られる。これは、各行のピクセル値をある閾値に対して比較することにより達成される。値が閾値より大きい場合、その対応するブロッブピクセルは白にセットされ、そうでなければ黒にセットされる。得られるブロッブパターンは、部分の位置決めおよび部分の次元解析が容易となる場合がある。

換言すれば、熱イメージ装置２２から得られる熱イメージから２成分パターンが生成される。ピクセルがある閾値を超えている場合、そのピクセルは１にセットされ、そうでなければ０にセットされる。ブロッブパターンは、シール欠陥解析が実行される対照のピクセルにより形成される。多くの状況下において、欠陥領域を含むシール領域の完全な熱的な外観を生成することが可能である。というのは、これらの領域はすべて加熱されているからである。したがって、シール分析がシール領域およびシール２８のさまざまな部分を相互に比較または分析することによって完成されるので、基準イメージまたは基準データを必要としない。

他の状況下では、既知で良好な基準イメージからのブロッブデータに依存することが必要である。実際のプロセスでは、イメージ部位はある部分から次の部分に幾分シフトする。基準を用いない利点としては、基準イメージに対して試験イメージをソフトウェアで再位置調整する必要がないということである。基準イメージを用いない短所としては、選択できる欠陥検出基準がより少なくなるということである。もちろん、ユーザは、誤って検出される信号または検出されない欠陥を減少させるために、基準に基づいたまたは基準に基づかないスキームの両方を用いることを選択しても良い。

アプリケーションソフトウェアの他のコンポーネントは、ブロッブパターンを熱的欠陥検出スキームに役立つようにするためにブロッブパターンを精緻化するようになっている。
具体的にいえば、シール２８の縁部近傍のデータは、あるべき温度より非常に低い温度を示しうる。これは、カメラのピクセル境界が実際のシールの境界と一致していないことに主として起因するが、さらに、隣接するより温度の低い領域中への熱の漏洩および他の要因に起因しうる。したがって、ソフトウェアは、シール２８の境界に影響を与えるために、ブロッブ希薄ルーチン（ｂｌｏｂ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ｒｏｕｔｉｎｅ）またはブロッブ濃縮ルーチン（ｂｌｏｂ ｆａｔｔｅｎｉｎｇ ｒｏｕｔｉｎｅ）を用いうる。

一つの希薄スキームは、任意のピクセルの周囲の８つのピクセルに着目することに基づいている。周囲のピクセルがすべて１ならば、新しいブロッブへ１を書き込み、そうでなければ０を書き込む。他の調整スキームまたは希薄スキームは、ある状況下で有用であることが分かっている。たとえば、シール２８が単に水平方向の棒である場合、シール２８の上方および下方のピクセルを調べるだけで良い。

たとえば基準ブロッブにブロッブパターンを整列させるための一つの濃縮スキームは、ピクセルの周囲の８つのピクセルを調べることと、周囲のピクセルのうちのどれかが１である場合には１を書き込み、または、それらがすべてゼロである場合には０を書き込むこととを含む。次いで、このイメージは、適切な数のピクセル分だけ、上方に、下方に、左側方向におよび右側方向に徐々にシフトされ、また、基準イメージに対して相関づけされる。次いで、調節された位置調整が最も高い相関性を生じる位置であると仮定される。

他のブロッブ精緻化スキームは、ユーザに基準ブロッブを手動で編集させ、イメージに加算または減算を行わせることを可能とすることであるが、本明細書記載のものに加えてさらに他の多くのブロッブスキームが用いられても良い。

アプリケーションソフトウェアの他のコンポーネントは、シール２８の損傷または欠陥を検出する。欠陥は、基準検出スキームを用いて検出されても良いし、または、非基準検出スキームを用いて検出されても良い。

基準と比較することなく、欠陥を検出するためのスキームが２つある。これら２つのスキームの各々では、ブロッブパターンが１を有している部位のみにおいて熱データの値が調べられる。第一のスキームでは、絶対温度を調べ、ピクセルがある調整可能な閾値未満である場合に、欠陥が示される。第二のスキームでは、ピクセルの変化率が調べられ、ピクセルがある調整可能な閾値未満である場合に、欠陥が示される。変化率スキームは、シール領域で生じる余分な材料から発生する欠陥を最も良く検出する。余分な材料とは、プラスチックの折り目または他の汚染物質からのものでありうる。この材料は、プレスにおいて同一の絶対温度に達しているが、質量がより大きいことに起因して冷却速度が遅くなるために、検出されることとなる。

基準に対して比較することにより実現されうる欠陥検出スキームにはいくつかある。一つの技術は、試験イメージと基準イメージとの間の相関関係を計算することである。この技術の感度は、濃縮ブロッブ結果に対応する熱データのみ用いることにより向上される。他の技術は、イメージ間の標準偏差または最大偏差を含みうるが、本明細書記載のもの以外にも、他の多くの欠陥検出スキームが用いられても良い。

検出スキームの各々の結果は、単一の合否の指標を生成するために、さまざまな方法で論理的に組み合わせられても良い。かかるシステムは、合否の結果を用いるユーザに通知する一または複数の方法を備えうる。２つの共通の出力は、リレー接点とＴＣＰ／ＩＰベースの通信によるものでありうる。また、検出スキームの結果は、他の多くの方法を用いて、さまざまなタイプの出力デバイスに用いられうる。たとえば、コントローラ２４の出力部は、シール２８を見るために、モニターまたは表示装置に通信可能に接続されうる。

工程において、イメージシステム２０は、シール２８の欠陥を検出するために用いられうるし、また、シール２８の質を測定するために用いられうる。シール２８は、多くの形状および形態で供給され、非常にさまざまな用途および環境の中で用いられうるが、明瞭性および簡潔性のために、本明細書に用いられるシール２８は、図３に示されているように、２つのプラスチック層を結合することにより構築される単純なシールである。

二層のプラスチックは、一方が他方の上に配置されたものであり、シール生成およびシール検査のプロセス中、コンベヤシステム３１（図１）などの上に配置されうる。シール２８が熱イメージカメラ２２の視界に入ると、イメージシステム２０はシール２８の一または複数の熱イメージを取得しうる。熱イメージは、シール２８をインデックスするまたは位置づけするために用いられうる（ブロック１００）が、将来の分析に用いられても良い。あるいは、ブロック１０２で、シール２８の分析用の別の熱イメージが取得されても良い。いったん熱イメージを取得すると、イメージングシステム２０は、画質を向上させるために、フィルタリングルーチンを開始しうる(ブロック１０４)。ブロック１０６では、熱イメージはブロッブイメージまたはブロッブパターンに変換されうる。ブロック１０８では、ブロッブイメージまたはブロッブパターンは、精緻化されうる。ブロック１１２およびブロック１１０では、それぞれ基準方法または非基準方法を用いて、イメージシステム２０は、欠陥または他の不適当な品質がシール２８に存在するかまたはシール２８が了承要件を満たしているかを判定するためにシール２８を検査しうる。たとえば、図２に示すように、シール２８のイメージにおいて、低温スポットまたは低温ゾーン３６はシール２８が薄すぎることまたは孔がシール行程中にシール２８内に形成されたことを示しうる。それに対して、シール２８のイメージにおいて、高温スポットまたは高温ゾーン３８は、シール２８が厚すぎることまたはプラスチックまたは破片の余分な層がシール２８の一部となっていることを示しうる。次いで、シール２８の検査結果情報が複数の方法で用いられうる。たとえば、ブロック１１８で、シール２８の品質が了承しがたい場合、上記の情報は、イメージシステム２０に通信可能に接続されているＰＣもしくはコントローラ２４または他の電子デバイスに格納されても良いし、上記の情報は、ブロック１１４で「良い」または「悪い」の如き信号またはアラームをアクティブ化するために用いられても良いし、および／または、ブロック１１６で製造工程を調整または変更するために用いられてもよい。しかしながら、シール２８の品質が了承可能である場合、他のシールの検査が継続されうる。

本明細書において、イメージシステム２０のある実施形態が本発明の教示に従って記載されているが、本発明の範疇はそれによって制限されるわけではない。それに反して、本発明は、許容可能な等価物の範囲に正当に含まれる、本発明の教示にかかるすべての実施形態を網羅するものである。

図１は、本発明の一つの実施形態に従って構築されるプラスチックシール内の欠陥の検出に用いられる赤外線イメージングシステムの一例を示す等角図である。 図２は、図１の赤外線イメージングシステムを示すブロックダイヤグラム図である。 図３は、図１の赤外線イメージングシステムから取得される複数のシールの部分的熱イメージの一例である。 図４は、図１の赤外線イメージングシステムを用いて、熱シールの欠陥を監視および検出する一つの例示的な動作を示すフローチャートである。

Claims (18)

1. 熱シールの欠陥を監視および検出するための装置であって、
   少なくとも一つの直前に作成された熱シールを有する目的物を輸送するプロセスラインに沿って備え付けられている熱イメージ装置と、
   入力部および出力部を有するコントローラと、
   前記コントローラの前記出力部に通信可能に接続された出力装置と、を備え、
   前記コントローラの前記入力部が前記熱シールの熱イメージデータを受け取るために前記熱イメージ装置に通信可能に接続され、
   前記コントローラが前記熱シール上の高温ゾーンおよび低温ゾーンのうちの少なくとも一つのゾーンを検出し、該少なくとも一つのゾーンにおける目的物が静止している間の熱の変化率に基づいて、ノイズを除去した熱イメージを示す熱変化率情報を取得し、前記熱変化率情報を用いてブロッブパターンを作成し、該作成したブロッブパターンにより、前記熱シールが欠陥であるか正常であるかを検出するようにプログラムされ、
   前記出力装置が前記シール検出の結果を示す、装置。
2. 前記出力装置が、前記シール検出を示す表示装置である、請求項１に記載の装置。
3. 前記出力装置が、前記高温ゾーンおよび前記低温ゾーンの少なくとも一つを検出するとアラームを駆動させるように構成されている、請求項１に記載の装置。
4. 前記コントローラの外部に、インデックス装置をさらに備えており、該インデックス装置が、前記プロセスラインに沿って備え付けられ、前記熱イメージ装置に対して前記目的物をインデックスするように構成されている、請求項１に記載の装置。
5. 前記コントローラが、前記シールの熱イメージから作成された前記ブロッブパターンを薄めるようにプログラムされてなる、請求項１に記載の装置。
6. 前記コントローラが、前記シールの熱イメージから作成された前記ブロッブパターンを濃くするようにプログラムされている、請求項１に記載の装置。
7. 前記熱イメージデータと比較するための基準イメージをさらに備えている、請求項１に記載の装置。
8. 前記コントローラが、前記目的物の熱イメージから作成された前記ブロッブパターンを用いて、前記熱イメージ装置に対して前記目的物をインデックスするようにプログラムされている、請求項１に記載の装置。
9. 前記目的物の放射特性に厳密にマッチさせるためのスペクトルフィルタをさらに備えている、請求項１記載の装置。
10. プロセスラインに沿って熱シールの欠陥を監視および検出するための方法であって、
    前記プロセスラインで運搬されている目的物上の直前に作成された熱シールの第１の熱イメージを取得することと、
    前記熱イメージを複数のピクセルに変換することと、
    前記直前に作成された熱シールの第２の熱イメージを取得することと、
    前記複数のピクセルのうちの少なくとも一つの熱変化率を取得することと、
    前記熱変化率に基づいて、ノイズを除去した熱イメージを示す熱変化率情報を取得することと、
    前記ピクセルを、前記熱変化率情報を用いて、少なくとも第１のグループと第２のグループとにグループ分けすることと、
    前記第１のグループおよび前記第２のグループのピクセルを分析し、該分析した結果により、前記熱シールが欠陥であるか正常であるかを検出することと、を含む、方法。
11. 前記ピクセルを分析することが、前記第１のグループおよび前記第２のグループのうちの少なくとも一つのピクセルを基準イメージと比較することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 熱イメージ装置に対して前記目的物をインデックスすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記ピクセルから作成されたイメージを薄めることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記ピクセルから作成されたイメージを濃くすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
15. プロセスラインで複数の材料を融合させることにより作成された熱シール用の欠陥検出システムであって、
    熱イメージカメラと、
    前記熱イメージカメラおよび出力装置に動作可能に接続されているコントローラと、を備えており、
    前記コントローラが、前記熱イメージカメラから受け取るイメージを処理するようにプログラムされ、
    前記コントローラが、前記イメージのノイズを除去した熱イメージを示す熱変化率情報を取得するようにプログラムされ、
    前記コントローラが、処理された前記イメージを用いて前記熱シールが欠陥であるか正常であるかを検出するようにプログラムされている、欠陥検出システム。
16. 前記熱イメージ装置が、標的材料の放射特性に厳密にマッチさせるために、スペクトルフィルタを備えている、請求項１５に記載の欠陥検出システム。
17. 前記コントローラが、少なくとも第１のグループおよび第２のグループの中に、前記熱イメージのピクセルを分離するようにプログラムされている、 請求項１５に記載の欠陥検出システム。
18. 前記コントローラが、前記熱イメージを基準イメージと比較するようにプログラムされている、請求項１５に記載の欠陥検出システム。

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