Studio di fattibilità per controllo stringhe stampate, con sistema di visione Omron su confezione di Ascorbate.

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1 Studio di fattibilità per controllo stringhe stampate, con sistema di visione Omron su confezione di Ascorbate. In questo caso possiamo procedere in due modi Analizzare con il sistema OCV tutti i campi variabili e leggere il Data Matrix Leggere il Data Matrix e analizzare l area di stampa con controlli su pixel Il primo sistema è molto utilizzato quando interessa controllare il significato della stringa stampata ma ha per contro una maggiore possibilità che si verifichino dei finti scarti. Infatti se la visione riesce a leggere i campi vuol dire che la stampa è sicuramente corretta. D altro canto una stampa leggibile ad occhio potrebbe essere non riconosciuta dal sistema OCV generando quindi uno scarto. Con questa soluzione possiamo quindi controllare che la stampa è stata effettuata e che la stampante ha effettivamente stampato le stringhe corrette. Fig. 1 Riconoscimento del codice con OCV

2 Fig. 2 Lettura del Data Matrix

3 Fig. 3 Controllo della data di scadenza

4 Per quanto riguarda la stampa dedicata ai campi fissi, ad esempio le scritte Prezzo o Lotto, possiamo utilizzare un semplice algoritmo di ricerca pattern in quanto queste informazioni non cambiamo da prodotto a prodotto. Se il layout di stampa resta lo stesso per ogni prodotto o per una serie di prodotti avremo le scritte Prezzo o Lotto sempre nella stessa posizione, mentre potrebbe cambiare ad esempio il prezzo espresso in numeri. Fig. 4 Riconoscimento del pattern per le scritte dei campi fissi

5 La seconda possibilità che abbiamo di ispezionare la stampa è quella effettuare un controllo a pixel differenziato per aree. La stampa viene effettuata da destra verso sinistra o viceversa, quindi le aree di ispezione saranno verticali. Possiamo creare ad esempio quattro aree di lavoro dove andiamo a calcolare il peso dei pixel neri e bianchi e tramite delle soglie di tolleranza riconoscere se per ogni area è stato effettivamente stampato qualcosa. Questo algoritmo di ricerca è molto più robusto e grazie alle soglie di tolleranza riusciamo a non generare falsi scarti pur conservando una certa efficacia di controllo. Se infatti siamo sicuri che la stampante sia programmata con le giuste informazioni possiamo limitarci a verificare che queste ultime siano stampate correttamente. Dai pezzi considerati scarti in nostro possesso, possiamo affermare che gli errori di stampa derivano principalmente dal fatto che la stampante non è collegata ad un encoder. Questo può generare, in caso di fermata del nastro, che la stampa viene effettuata su un unico punto con la conseguente macchia o zona stampata in parte. Avremo quindi delle aree non stampate dove invece ci saremmo aspettati una certa quantità di pixel e altre aree con macchie nere dovute ad uno spruzzo eccessivo di inchiostro. Un altro vantaggio di questo algoritmo consiste nel poter utilizzare un unico programma di ispezione per molte produzioni con stampe diverse. Tramite le soglie di tolleranza riusciamo infatti a mascherare eventuali variazioni di caratteri.

6 Fig. 5 Verifica presenza pixel neri nell area selezionate

7 Fig. 6 Verifica presenza pixel neri nell area selezionate

8 Fig. 7 Verifica presenza pixel bianchi nell area selezionate

9 Fig. 8 Riconoscimento Scarto

10 Fig. 9 Riconoscimento Scarto

11 Fig. 10 Esempio di gestione della tolleranza. Abbiamo inserito un disturbo di pixel neri per simulare la variazione della scritta dei campi variabili: il numero di pixel neri entra ancora nella tolleranza generando un OK.