ラベルの向き・貼付精度の検証

ラベルの有無、正しい向き、正しいエリアへの貼付を確認することは、外観だけでなく、運用の存続にも影響します。最初のアプリケーションから最終処理先のスキャンまで、サプライチェーン全体でバーコードスキャナの可読性を完璧に維持できるラベルでなければなりません。ラベルにシワや折り目があったり、位置が揃っていない場合は、自動仕分けから規制コンプライアンスまで、すべてに影響を与える連鎖的な問題を引き起こす可能性があります。

ラベル検証の問題は、アプリケーション時点ではなく下流で明らかになります。誤って貼付されたラベルは、パッケージが手動処理に振り分けられる原因となり、生産ラインの効率を低下させ、回避できたはずの時間のかかるリワークを引き起こします。有効期限やシリアル化データが記載された医薬品ラベルの場合、これらのエラーは単に操作を遅らせるだけでなく、患者の安全性や規制遵守を脅かすリコールリスクをもたらします。

問題を早期にキャッチすることで、下流工程で発生するはるかに高額な修正を防ぐことができます。アプリケーション中に検出されたラベルの歪みは、ほんの数秒で修正できますが、並べ替え工程では、同じ問題が機器を妨害し、出荷を遅らせ、生産プロセス全体を混乱させる手作業が必要となる可能性があります。そのため、リアルタイムのラベル検証は、運用効率と品質基準の両方にとって不可欠なのです。

生産ラインの速度で作業しながら、さまざまな種類のパッケージに正しいラベルが貼られていることを確認するため、エラーが発生する余地がありません。標準的なビジョンシステムは、さまざまな容器形状、湾曲した面、多様なラベル材料、生産シフト中に変動する照明条件など、現代の包装作業の需要を満たすのに苦労することがよくあります。

従来の検証プロセスが苦労する主な課題には、以下のようなものがあります。

• 湾曲した包装面： 化粧品のボトルなどの容器には複数の角度からラベルが貼られているため、従来のカメラによる検査が複雑になります。
• 複雑な印刷背景： パッケージのパターンと色は、従来の欠陥検出アルゴリズムを混乱させる場合があります。
• 高速環境：ラベルは、生産ラインのスピードを落とすことなくミリ秒単位で検証する必要があります。
• 複数の欠陥タイプ： 気泡、しわ、位置ずれなどの問題は予測不能に現れるため、適応型の検出機能が必要です。

従来のルールベースのシステムは、ラベルの誤適用や欠陥を無数の方法で処理する能力が限られています。ラベル設計の変更や新しいコンテナ形状の導入時には、これらのシステムには大規模な再プログラミングが必要になることが多く、コストのかかるダウンタイムにつながります。その結果、検証プロセスが重大な欠陥を見逃すか、誤検知を発生させ、良質な製品を無駄にし、業務を妨害することとなってしまいます。

コグネックスのラベル検証システムは、複雑なプログラミングを行わずに、お客様の特定のパッケージング要件に適合するAIベースのビジョンテクノロジを採用しています。当社のエッジラーニングテクノロジは、迅速かつ正確な検証プロセスで、コンテナ形状、ラベル設計、プレゼンテーション角度に関係なくラベルアプリケーションの異常を検出します。

ラベル検証の課題に対応する主な機能：

• 高性能バーコードリーダ： ラベルの一致を確認し、欠陥コードにフラグを立てて即時解決しながら、最大99.9%の読み取り率を達成します。
• AIベースの欠陥分類ツール： しわ、気泡、裂け目、配置ミスなど、特定の欠陥タイプを見つけて分類します。
• 迅速な再トレーニング： 数時間や数日ではなく、数分で新しいラベルデザインやコンテナ形状に適応できます。
• 組み込み型検証プロセス： バーコード読み取りから品質検査まで、複数の検証箇所を1つのシステムで処理します。

これらのシステムは、下流の工程で問題を検出するのではなく、アプリケーション中に問題を捕捉することで、下流の問題のリスクを軽減します。また、インラインバーコード検証機により、手動でサンプルを取り出すことなく、自動化された高速検証とグレーディングを実現し、品質とアップタイムの両方を最大化する継続的なトラブルシューティングを実現します。ラベル設計が変更された場合も、直感的なAI学習ツールによって、迅速な更新が可能になるため、ダウンタイムが短縮され、設備総合効率（OEE）を向上させることができます。また、コグネックスは、サポー��エキスパートのグローバルネットワークと、教育、トラブルシューティング、学習に関する広範のオンラインリソースで、お客様の業務の継続をサポートします。