Авторизация
Сброс пароля
Система контроля нанесения даты лазерным принтом
Заказчик: Пивоварни Бочкарев

Решение автоматически проверяет каждую банку и находит ошибки в маркировке: нечитаемую дату, неполную печать или несоответствие дню розлива и сроку годности. При ошибке линия останавливается, оператор сразу получает уведомление.
1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
О клиенте
«Пивоварни Бочкарев» — один из крупнейших российских производителей пива с портфелем из более чем 20 брендов. Продукция компании поставляется по всей стране, а также экспортируется в страны СНГ и Китай.
Проблема клиента
На нижегородской площадке запускается новая линия розлива и упаковки пива. Для компании критично исключить риск выпуска продукции с некорректной маркировкой даты, поскольку это влияет на:
- соответствие требованиям законодательства;
- защиту бренда и доверие потребителей;
- снижение потерь и возвратов.
Скорость линии до 72 тысяч банок в час делает ручной контроль невозможным: пропуск даже небольшого дефекта может привести к утилизации десятков тысяч единиц продукции и финансовым потерям.
Задачи
Создать систему, которая:
- распознает маркировку, нанесенную лазерным принтером;
- выявляет нечитабельные или неполные символы;
- сверяет дату розлива и срок годности с текущими параметрами рецепта (270 или 360 дней);
- передает сигнал на остановку линии и уведомляет оператора.
2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Решение основано на платформе ML Sense.
ML Sense — ИИ-платформа для контроля качества на конвейере с помощью машинного зрения и нейросетей.
Как работает система
Перед запуском линии оператор выбирает тип продукции и вводит параметры партии: дату розлива, срок годности и шаблон маркировки. Эти данные становятся эталоном для проверки каждой банки.
В процессе движения по конвейеру каждая банка автоматически фиксируется камерой в зоне контроля. Система в реальном времени:
- определяет наличие маркировки;
- распознаёт символы;
- проверяет их читаемость;
- сверяет дату и срок годности с заданными параметрами партии и системной датой.
При обнаружении отклонения система формирует событие и подаёт сигнал на остановку линии. Оператор получает уведомление с указанием причины: отсутствие даты, нечитаемая печать или несоответствие параметрам партии.
Технические особенности:
- контроль нанесения даты в 2 строки по 14 символов (например, дата розлива + дата срока годности);
- контроль нанесения даты в 1 строку;
- контроль банок трех типов объема: 0,43, 0,33 и 0,25 литра.
Дополнительные возможности:
- настройка порогов чувствительности (например, остановка линии только при серии дефектов);
- выбор реакции системы на разные типы дефектов (фиксировать, но не останавливать линию);
- хранение истории событий и изображений дефектных банок для анализа;
- поддержка нескольких рецептов и шаблонов маркировки для разных брендов и форматов.
Оборудование и промышленное исполнение
Камера машинного зрения размещена в защищённом кожухе с купольным освещением — такая конструкция позволяет получать качественные изображения и минимизирует влияние бликов. Камера установлена на стабилизированном основании, которое компенсирует вибрации конвейера и сохраняет точность распознавания даже при максимальной скорости линии.
АРМ оператора установлен в пылезащищённом шкафу из нержавеющей стали, который соответствует требованиям пищевого производства и санитарным нормам. Такая конструкция обеспечивает безопасное и удобное управление линией при соблюдении всех правил гигиены.
Обучение и настройка нейросети
Для проекта был сформирован и размечен специализированный датасет с различными вариантами лазерной печати даты — с учётом шрифтов, контрастности, отражений и качества нанесения.
Нейросеть обучена:
- выделять область маркировки;
- распознавать символы;
- определять отклонения от эталонных значений;
- классифицировать дефекты по типам.
Модель также легко адаптируется под новые форматы продукции и шаблоны маркировки с минимальным дообучением.


3. Результаты сотрудничества
Контроль маркировки на линии стал полностью автоматическим и надёжным. Каждая банка проверяется в реальном времени, что исключает попадание на рынок продукции с нечитаемой или неверной датой.
- Точность распознавания — до 99%.
- Снижение операционных рисков, рекламаций и потерь от утилизации.
- Защита бренда и доверия потребителей.
- Готовность решения к тиражированию на другие площадки компании.
4. Заключение
Разработано на платформе ML Sense



