寻找玉米饼片生产缺陷的根本原因

超线视觉检测技术如何帮助管理生产过程关键阶段的产品质量

一家大型休闲食品公司收到了客户对他们的一种玉米饼片产品的投诉，由于缺陷的随机性和生产线的速度（每秒超过100个物体），无法确定如何纠正这个问题。

发现这种缺陷所需的关键要素是检测系统，该系统可以直接在烤箱带上测量 100% 的生产的芯片（因为此后芯片被堆积在较小的传送带中，因此无法再对其进行检查）。检测系统需要测量所有核心尺寸/形状/颜色属性，但还需要识别和跟踪该产品出现的所有特定产品缺陷。

客户目标

直接在线收集实时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/原因

确定根本原因和行动项目以消除缺陷

解决方案

事实证明，超线视觉检测系统是该公司的最佳选择。

超线系统可以立即安装在烤箱之后，直接在烤箱带上方测量产品。对每个芯片进行了测量，还创建了一组用户定义的缺陷定义，以便系统可以按车道、类型和时间量化缺陷数量。所有数据都显示给操作员并存储在数据库中，便于随时提取。

结果

对视觉检测数据的分析揭示了几个关键问题：

• 有缺陷的产品成为 “浪潮”
• 来自两个产品线的缺陷产品数量不成比例
  

利用历史数据，客户得以确定很大一部分缺陷源于其中两条车道，并且发生的时间模式是可预测的。

有了这些信息，客户能够在两个最差的通道中找到问题的解决方案，从而显著减少缺陷。实际上，根据这些数据，客户能够将总体缺陷减少27％。

KPM Analytics 的在线视觉检测技术利用直接安装在现有生产线上的紧凑型传感器头来扫描以任何方向和任何皮带速度通过下方的每个物体。该技术持续生成关键质量保证数据，例如尺寸、形状和颜色属性，以及生产指标，例如吞吐量、正常运行时间和容量。

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