Нова AI технология за класификация на дефекти в системите за инспекция EyeC

Германският доставчик на автоматизирани системи за инспекция и контрол на печатната продукция EyeC GmbH обяви официално пускането на своята AI-базирана класификация на дефекти. Предварително обученият изкуствен интелект обхваща системите за ин-лайн инспекция на ролни машини, вградена в производствената линия от серията EyeC ProofRunner Web, като иновативната технология беше представена на Labelexpo Europe 2025.

Базираната на AI класификация на дефекти позволява да извършватe прецизен контрол при пълна производствена скорост, като същевременно спестяватe време и ресурси.

От откриване на дефекти към анализ, базиран на съдържанието

Новото AI решение на EyeC е значителна крачка напред – то преминава от обикновено откриване на дефекти към класификация и анализ, базирани на съдържанието.

Предварително обучената система идентифицира прецизно релевантни отклонения в качеството и автоматично ги категоризира в няколко основни класа:

• Материал
• Прах
• Петна
• Ивици (Streaks)
• Допълнителна категория "Други"

Допълнителни класове дефекти се очаква да бъдат добавяни на редовен принцип. 

Предимства на класификацията, базирана на изкуствен интелект

Ключово предимство на новата технология е способността ѝ да разграничава между:

• критичните дефекти, които изискват незабавни коригиращи действия (като размазване на мастило или проблеми с материала), и 
• некритичните отклонения (например прахови частици), които се документират, но не предизвикват ненужни спирания на производството.

Вижте повече за това, как работи задвижваната от AI класификация на дефектите с продуктите на EyeC:

Метод на обучение на AI и приложимост в печатниците

Методологията на обучение на AI се основава на обширни масиви от данни, включващи стотици хиляди изображения от реални печатни задания. Анализирайки тази огромна библиотека с изображения, изкуственият интелект се научава да разграничава дефектите, които изискват внимание, от тези, които не оказват влияние върху качеството на крайния продукт.

Този подход елиминира необходимостта от сложно обучение на персонала, а системата е готова за незабавна употреба. 

Устойчивост и регулаторно съответствие

Класификацията на дефекти с помощта на изкуствен интелект би могла да бъде особено приложима за компании, които трябва да спазват регулации, насочени към намаляване на отпадъците от опаковки и насърчаване на кръгова икономика, като например Регламента на ЕС за опаковките и отпадъците от опаковки (PPWR).

Усъвършенстваните възможности за преглед на изображенията вземат предвид различните оптични свойства на устойчивите материали. Това позволява на системата надеждно да различава между това, кои нередности по повърхността са допустими, и кои са реалните дефекти при инспектиране на рециклирани субстрати.

Прочетете за Новата система за производствен контрол EyeC ProofRunner Web Evo за стандартни размери етикети и опаковки на ролка, включваща интелигентната AI технология за прецизен контрол

Вижте още Системи за инспекция, наблюдение и контрол на печата