
概述
封箱之后,薄膜溢出为何不容忽视
行业现状:在包装产线上,封箱看似是一个简单环节,却直接影响产品外观、包装完整性和品牌形象。
以某客户的胶带封箱生产线为例,纸箱内部薄膜袋偶尔会从箱体缝隙中溢出。若未及时发现,异常包装将流入后续环节;一旦需要返工,整箱产品还需重新打包,既影响生产节拍,也增加人工和物料成本。

SICK InspectorP611智能相机内置AI异常检测算法,简单配置后即可对包装箱表面的薄膜溢出异常进行在线检测。
01位置随机、形态多变,传统规则检测遇到挑战
检测难点:
薄膜袋溢出具有明显的随机性。不同位置、不同光照条件下的图像灰度表现也不一致。这使得传统规则型视觉工具很难稳定区分正常纸箱与异常纸箱:规则设置过严,容易出现误判;规则设置过宽,又可能漏检异常。

客户希望通过视觉检测系统实现:
1、在线检测纸箱表面是否存在溢出薄膜;
2、通过I/O信号输出检测结果;
3、联动现场剔除机构,自动剔除NG包装箱;
4、单箱检测节拍控制在400ms以内。
02InspectorP611上线,检测与剔除相互配合
落地方案:
该项目采用SICK InspectorP611智能相机,配合白色条形光源,对封箱后的纸箱表面进行成像检测。现场通过光电传感器向相机发送触发信号。纸箱进入检测工位后,InspectorP611完成图像采集与分析,判断箱体表面是否存在异常溢出的薄膜袋,并通过I/O接口输出检测结果,驱动后端机构剔除不合格包装箱。
系统配置:
智能相机:SICK InspectorP611
光源:白色条形光源
算法平台:Nova Quality Inspection Plus
结果输出:I/O信号联动NG剔除机构
检测节拍:400ms以内

03只需学习正常样本,随机异常也能识别
技术亮点:
SICK Intelligent Inspection的AI异常检测功能与传统检测方式不同,该方法无需针对每一种异常位置逐一设定复杂规则,而是通过采集正常包装箱图像进行训练,建立正常状态模型,极大缩短的调试时间。
当纸箱表面出现异常薄膜时,系统能够识别与正常状态不一致的区域,从而实现对薄膜溢出异常的稳定检测。
这类方式尤其适合外观变化较大、异常位置不固定、传统阈值工具难以稳定处理的包装检测场景。


04网页端即可配置,让调试与维护更轻松
软件部署的便捷性:
算法平台Nova Quality Inspection Plus可直接通过网页端运行,客户无需额外下载安装本地软件。在现场调试和后续维护过程中,用户可通过浏览器访问系统进行参数设置、图像查看和检测结果确认,减少软件部署和版本管理的工作量,也为产线调试带来更多便利。

05从发现异常到自动剔除,守住包装质量关
项目成果:
通过SICK InspectorP611与AI异常检测方案,实现了包装箱薄膜溢出异常的在线稳定检测。系统可在既定节拍内完成检测并输出结果,联动剔除机构处理NG包装箱,帮助客户减少异常包装流入后续环节的风险。
SICK InspectorP611结合Nova Quality Inspection Plus,为包装外观质量控制提供了更灵活的智能检测方式。
06SICK InspectorP611产品参数


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