กล้องตรวจวันที่ผลิต วันหมดอายุ และเลขล็อต (OCR) ทำงานอย่างไร เลือกแบบไหนดี
กล้องตรวจวันที่ผลิต คือกล้อง Machine Vision ที่ถ่ายภาพรหัสบนบรรจุภัณฑ์ทุกชิ้น แล้วใช้ OCR อ่านวันผลิต วันหมดอายุ และเลขล็อต พร้อมเทียบกับข้อความที่ควรพิมพ์ (OCV) ถ้ารหัสหาย ผิด ขาด หรือเลอะ ระบบจะส่งสัญญาณ NG ไปยัง PLC เพื่อแจ้งเตือนหรือคัดชิ้นนั้นออกจากไลน์ทันที งานพิมพ์ที่สม่ำเสมอใช้ OCR แบบปกติได้ ส่วนตัวอักษร dot matrix บนผิวสะท้อนแสงหรือรหัสที่ตำแหน่งเปลี่ยนบ่อย ควรใช้ Deep Learning OCR
กล้องตรวจวันที่ผลิต คืออะไร ทำไมโรงงานควรมี?
กล้องตรวจวันที่ผลิต (Date Code Inspection Camera) เป็นระบบ Vision Inspection ที่ติดหลังเครื่องพิมพ์วันที่ เพื่อตรวจรหัสที่เพิ่งพิมพ์ลงบนกล่อง ซอง ขวด หรือกระป๋อง ทุกชิ้นที่ผ่านไลน์ แทนการสุ่มดูด้วยตา ซึ่งตามไม่ทันเมื่อไลน์เร็วหลายชิ้นต่อวินาที
ปัญหาที่เกิดบ่อยในงานพิมพ์รหัสมีหลายสาเหตุ เช่น หัวพิมพ์ถูกล้างหรือเปลี่ยน ทำให้ขนาดและตำแหน่งตัวอักษรเปลี่ยน เครื่องสั่น ความชื้นหรือหยดน้ำบนบรรจุภัณฑ์ทำให้หมึกเลอะ ผิวบรรจุภัณฑ์สะท้อนแสง และการตั้งวันที่ผิดตอนเปลี่ยนล็อต สินค้าที่หลุดออกไปโดยไม่มีวันที่หรือวันที่ผิด อาจถูกร้านค้าตีกลับหรือต้องเรียกคืน และฉลากอาหารในไทยต้องแสดงวันที่ตามประกาศกระทรวงสาธารณสุข (ฉบับที่ 450) พ.ศ. 2567 อ่านเพิ่มที่ ฉลากอาหารตาม อย. 2567 ต้องพิมพ์อะไรบ้าง
อ่านเพิ่ม: ถ้าต้องการตรวจฝาขวด ระดับของเหลว ฉลาก และรหัสบนกระป๋องด้วย ดู กล้องตรวจสอบบรรจุภัณฑ์ ขวด กระป๋อง เครื่องดื่ม
กล้องตรวจวันที่ผลิต ตรวจอะไรได้บ้าง?
| งานตรวจ | กล้องทำอะไร | ตัวอย่างที่ระบบตัดสินว่า NG |
|---|---|---|
| มี/ไม่มีรหัส | ตรวจว่ามีรอยพิมพ์ในตำแหน่งที่กำหนด | หัวพิมพ์ตัน หมึกหมด ชิ้นงานหลุดเซนเซอร์ |
| อ่านรหัส (OCR) | แปลงภาพตัวอักษรเป็นข้อความ เช่น วันที่ เวลา เลขล็อต | อ่านไม่ออก จำนวนตัวอักษรไม่ครบ |
| เทียบข้อความ (OCV) | เทียบข้อความที่อ่านได้กับข้อความที่ควรพิมพ์ เช่น ค่าที่ PLC ส่งมา | วันที่หรือเลขล็อตไม่ตรงกับที่ตั้งไว้ |
| คุณภาพตัวอักษร | ตรวจตัวอักษรขาด จาง เลอะ หรือเบลอ | หมึกไหลจากหยดน้ำ ตัวอักษรบางจุดหายไป |
| ตำแหน่งและความเอียง | ตรวจว่ารหัสอยู่ในกรอบที่กำหนด | พิมพ์ทับลวดลาย ตกขอบ หรือเอียงมาก |
| อ่าน QR Code / บาร์โค้ด | อ่านรหัส 2 มิติพร้อมกับตรวจวันที่ | QR Code อ่านไม่ได้ หรือข้อมูลไม่ตรง |
ถ้าต้องอ่าน QR Code หรือบาร์โค้ดเป็นหลัก ดูเพิ่มที่ ระบบ Vision Camera ตรวจชิ้นงานและอ่านบาร์โค้ด และเรื่องมาตรฐานรหัสที่ GS1 คืออะไร
OCR แบบปกติ หรือ Deep Learning OCR เลือกอย่างไร?
คำตอบสั้น: ถ้ารอยพิมพ์คมชัด พื้นหลังเรียบ และตำแหน่งคงที่ เริ่มจาก OCR แบบปกติที่ตั้งค่าได้โดยไม่ต้องสอนระบบ ถ้าเป็นตัวอักษร dot matrix จากเครื่อง CIJ บนผิวสะท้อนแสง ผิวลูกฟูก ถุงหลายสี หรือตำแหน่งรหัสเปลี่ยนหลังล้างหัวพิมพ์ ให้พิจารณา Deep Learning OCR
OCR แบบปกติ (ไม่ต้องสอนระบบ)
ใช้เครื่องมือ OCR ในกล้องหรือซอฟต์แวร์ Vision ร่วมกับตัวกรองภาพและเครื่องมือจัดตำแหน่ง เหมาะกับฉลากหรือกล่องที่พิมพ์ชัด เช่น เคส OCR ข้อความหลายบรรทัดบนกล่องยา เคส OCR ถุงข้าวที่มีรอยยับ (พื้นที่มองเห็นกว้าง 29 ซม. ตัวอักษรกว้าง 8 มม.) และเคส OCR ตัวอักษร dot matrix ที่เทียบข้อความกับค่าที่ PLC ส่งมา พร้อมตรวจความผิดปกติของรอยพิมพ์
Deep Learning OCR (สอนระบบด้วยภาพตัวอย่าง)
ระบบเรียนรู้จากภาพรหัสจริงทั้งแบบดีและแบบเสีย จึงรับมือกับตัวอักษร dot matrix ที่แยกตัวยาก พื้นหลังซับซ้อน และรหัสที่ขนาด รูปร่าง หรือตำแหน่งเปลี่ยนได้ดีกว่า งานแบบนี้มักใช้กล้องร่วมกับคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมและการ์ดประมวลผลภาพ
อ่านเรื่อง Deep Learning ในงานกล้องแบบครบ ทั้งการเตรียมภาพฝึกและฮาร์ดแวร์ ที่ กล้อง AI ตรวจจับวัตถุ (Deep Learning)
ตัวอย่างงานตรวจรหัสจากเคสของ HIKROBOT
| งาน | โจทย์ที่ยาก | วิธีที่ใช้ | ผลที่รายงาน |
|---|---|---|---|
| ไส้กรอกในบรรจุภัณฑ์ (ไลน์ผสมหลายสินค้า) | ตัวอักษร dot matrix ผิวสะท้อนแสง ความเร็ว 5 ชิ้น/วินาที | Deep Learning OCR | อัตราอ่านถูกมากกว่า 99% |
| นมกล่อง สายบรรจุแบบกล่อง | ตำแหน่งรหัสเปลี่ยนหลังล้างหัวพิมพ์ ความเร็ว 7 ชิ้น/วินาที | Deep Learning OCR โมเดลเดียวรองรับหลายฟอนต์ | อัตราอ่านถูกจากการผลิตจริงมากกว่า 99.95% |
| ลังกระดาษลูกฟูกของสายบรรจุนม | ผิวหยาบ คอนทราสต์ต่ำ มีจุดดำรบกวน | Deep Learning OCR และการหาตำแหน่งด้วย Deep Learning | มากกว่า 99.95% |
| ถุงข้าวหลายสีและผิว | ถุงสีขาวถึงดำ ผิวเรียบถึงผิวเม็ด ยับ สะท้อนแสง | ชุดไฟชุดเดียว + โมเดลเดียวใช้ได้ทุกถุง | ความแม่นยำมากกว่า 99% |
| ตรวจรอยพิมพ์เสียบนกล่องนม | หยดน้ำทำให้หมึกเลอะ ตัวอักษรขาดหรือบิดจากการสั่น | Deep Learning ตรวจตำหนิตัวอักษร | อัตราตรวจพบมากกว่า 99.95% |
| ซองช็อกโกแลตบนสายพาน | ตัวอักษร dot matrix ต้องใช้สัญญาณ trigger จากภายนอก | Smart Camera ตรวจตัวอักษร | ใช้งานบนสายพานจริง |
ตัวเลขในตารางเป็นผลที่ HIKROBOT รายงานจากหน้างานแต่ละแห่ง ผลของแต่ละโรงงานขึ้นกับบรรจุภัณฑ์ แสง ความเร็วไลน์ และคุณภาพรอยพิมพ์ จึงควรทดสอบกับชิ้นงานจริงก่อนเลือกระบบ
ระบบกล้องตรวจวันที่ผลิต ประกอบด้วยอะไร?
- เครื่องพิมพ์วันที่ พิมพ์วันผลิต วันหมดอายุ และเลขล็อตลงบนบรรจุภัณฑ์
- เซนเซอร์หรือสัญญาณ trigger บอกกล้องว่าชิ้นงานมาถึงตำแหน่งถ่ายภาพ
- กล้อง เลนส์ และไฟส่องสว่าง ถ่ายภาพรหัสให้คมชัด ไฟที่เหมาะช่วยลดแสงสะท้อนบนฟิล์มหรือกระป๋อง
- การประมวลผล ทำในตัว Smart Camera หรือในคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมสำหรับงาน Deep Learning
- ส่งผล OK/NG ไปยัง PLC ผ่าน I/O หรือโปรโตคอลสื่อสาร เช่น TCP, UDP, Serial, Modbus, PROFINET และ EtherNet/IP
- คัดออกและบันทึกข้อมูล สั่งชุดคัดแยก ไฟเตือน หรือหยุดไลน์ และเก็บภาพชิ้นที่ NG ไว้ตรวจย้อนหลัง
เตรียมข้อมูลอะไร ก่อนติดตั้งกล้องตรวจวันที่ผลิต
- ตัวอย่างชิ้นงานจริง ทั้งแบบพิมพ์ดีและแบบที่เคยมีปัญหา เช่น รหัสเลอะ ขาด หรือตกขอบ
- ความเร็วไลน์ จำนวนชิ้นต่อนาทีหรือต่อวินาที และระยะห่างระหว่างชิ้น
- ขนาดตัวอักษรและพื้นที่ที่ต้องมองเห็น รวมถึงระยะที่รหัสอาจเลื่อนไปมา
- ชนิดบรรจุภัณฑ์ สี ผิวมัน ผิวโค้ง หรือฟิล์มสะท้อนแสง
- ข้อความที่ถูกต้องมาจากไหน เช่น จาก PLC จากเครื่องพิมพ์ หรือคำนวณจากวันที่ปัจจุบัน
- ตำแหน่งติดตั้งและวิธีคัดออก พื้นที่ว่างหลังเครื่องพิมพ์ ชุดคัดแยก และสัญญาณที่ PLC ต้องการ
รอยพิมพ์ที่คมและรูปแบบวันที่คงที่ ช่วยให้กล้องอ่านได้แม่นขึ้น เลือกเครื่องพิมพ์ให้เหมาะกับบรรจุภัณฑ์ได้ที่ เครื่องพิมพ์วันที่ CIJ FASTJET, เครื่องพิมพ์ TIJ หรืออ่าน เครื่องยิงวันที่ คืออะไร มีกี่แบบ และดูตัวย่อบนฉลากที่ รวมตัวย่อบนฉลาก MFG EXP BBF LOT
สรุป
- กล้องตรวจวันที่ผลิตตรวจรหัสทุกชิ้นว่า มีครบ อ่านออก ข้อความถูก และรอยพิมพ์สมบูรณ์ แล้วส่ง NG ให้ PLC คัดออก
- OCR แบบปกติเหมาะกับรอยพิมพ์สม่ำเสมอ ส่วน Deep Learning OCR เหมาะกับ dot matrix ผิวสะท้อนแสง และรหัสที่ตำแหน่งเปลี่ยนบ่อย
- เคสของ HIKROBOT รายงานอัตราอ่านถูกตั้งแต่มากกว่า 99% ถึงมากกว่า 99.95% แต่ต้องทดสอบกับชิ้นงานจริงทุกครั้ง
- Better Code เป็นตัวแทนจำหน่ายอย่างเป็นทางการของ HIKROBOT และจำหน่ายเครื่องพิมพ์วันที่ด้วย จึงช่วยวางระบบพิมพ์และระบบตรวจรหัสให้ทำงานร่วมกันได้
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับกล้องตรวจวันที่ผลิต
กล้องตรวจวันที่ผลิต คืออะไร?
กล้อง Machine Vision ที่ถ่ายภาพรหัสบนบรรจุภัณฑ์ทุกชิ้น ใช้ OCR อ่านวันผลิต วันหมดอายุ และเลขล็อต แล้วส่งผล OK หรือ NG ให้ PLC คัดชิ้นที่ผิดออก
OCR กับ OCV ต่างกันอย่างไร?
OCR คือการอ่านตัวอักษรในภาพให้เป็นข้อความ ส่วน OCV คือการตรวจว่าข้อความที่อ่านได้ตรงกับข้อความที่ควรพิมพ์ เช่น วันที่หรือเลขล็อตที่ PLC ส่งมา งานตรวจวันที่ผลิตมักใช้ทั้งสองอย่าง
ต้องใช้ Deep Learning OCR ไหม?
ไม่เสมอไป ถ้ารอยพิมพ์คมและตำแหน่งคงที่ OCR แบบปกติก็ใช้ได้ ควรใช้ Deep Learning เมื่อเป็นตัวอักษร dot matrix บนผิวสะท้อนแสง ผิวลูกฟูก บรรจุภัณฑ์หลายแบบ หรือรหัสที่ตำแหน่งเปลี่ยนบ่อย
กล้องอ่านตัวอักษร dot matrix จากเครื่อง CIJ ได้ไหม?
ได้ เคสของ HIKROBOT มีทั้งการอ่าน dot matrix ด้วย OCR แบบปกติและแบบ Deep Learning บนกล่องนม ไส้กรอก ถุงข้าว และซองช็อกโกแลต แต่ควรทดสอบกับรอยพิมพ์จริงของไลน์คุณก่อน
ตรวจทันไลน์ความเร็วสูงไหม?
เคสตัวอย่างของ HIKROBOT รายงานงานที่ 5–7 ชิ้นต่อวินาที ความเร็วที่ทำได้จริงขึ้นกับขนาดภาพ จำนวนตัวอักษร วิธีประมวลผล และการติดตั้ง จึงต้องประเมินจากไลน์จริง
เมื่อกล้องเจอรหัสผิด ระบบทำอะไร?
กล้องส่งสัญญาณ NG ไปยัง PLC เพื่อสั่งชุดคัดออก เปิดไฟเตือน หรือหยุดไลน์ตามที่ตั้งไว้ และบันทึกภาพชิ้นที่ผิดไว้ตรวจย้อนหลัง
ซื้อกล้อง Vision HIKROBOT สำหรับตรวจวันที่ผลิตได้ที่ไหน?
Better Code เป็นตัวแทนจำหน่ายอย่างเป็นทางการของ HIKROBOT ติดต่อทาง LINE @bettercode หรือขอใบเสนอราคาบนเว็บไซต์ ทีมงานช่วยประเมินจากภาพชิ้นงานจริงก่อนเลือกกล้อง
แหล่งข้อมูล
- HIKROBOT – Deep Learning Application Case Set (2021): เคส Character Recognition และ Character Defect Detection ในอุตสาหกรรมอาหารและนม
- HIKROBOT – Smart Product Application Cases (ธ.ค. 2021): Rice Packages OCR, Chocolate Package OCR & Inspection, OCR Application (Dot print OCR)
- HIKROBOT – Industrial Code Reading (2020): เคส Food package (อ่าน QR Code และ OCR ตรวจวันผลิต)
- กองอาหาร อย. – หลักเกณฑ์การแสดงฉลากอาหาร (ประกาศกระทรวงสาธารณสุข ฉบับที่ 450 พ.ศ. 2567)
อยากให้กล้องตรวจวันที่ผลิตทุกชิ้นในไลน์ของคุณ?
ส่งรูปบรรจุภัณฑ์ รอยพิมพ์ปัจจุบัน และความเร็วไลน์ ทีม Better Code ช่วยประเมินจุดตรวจ เลือกกล้อง HIKROBOT เลนส์ และแสง พร้อมทดสอบกับชิ้นงานจริง
