食品飲料業 箱裝飲料缺罐 / 滿箱數量檢測 - Cognex In-Sight 2800 影像感測器

ℹ 資料說明：本案例 A 廠 / B 廠等為代號標示，KPI 數字為類似專案的典型成效範圍，實際依專案有所差異；資料來源：VSK 內部 POC 紀錄。如需細部資料，請聯絡 VSK 業務。

客戶背景

A 廠（食品飲料業）：HACCP / ISO 22000 認證的瓶裝水 / 機能飲料 / 茶飲 / 啤酒製造商，使用全自動裝箱機（24 罐 / 12 罐 / 6 罐三種規格切換）。產線特性 60-120 箱/分鐘（依箱型而定），夏季旺季三班制 24 小時連續運轉，年產量 500 萬箱以上。品質壓力包含缺罐 / 倒罐 / 罐型錯誤直接影響通路驗收與消費者信任，通路退貨成本每箱 200-500 元；法規 / 規範要求涵蓋食安法第 32 條（產品紀錄保存 5 年）、HACCP CCP 監控紀錄、ISO 22000 / FSSC 22000 食品安全管理系統；外銷產品另需符合 FDA FSMA 21 CFR 117 與 21 CFR Part 11 電子記錄。

常見的裝箱缺陷在輸送 → 罐口排列 → 裝箱 → 封箱過程中，可分為以下幾類：

• 缺罐（Missing Can）：罐口排列機料盒空料或罐子掉落，整箱缺 1-2 罐
• 倒罐（Tipped Can）：輸送振動或機構卡料造成罐子側躺
• 凹罐（Dented Can）：上游碰撞造成罐身或罐口變形
• 罐型混入（Wrong SKU）：SKU 切換時殘留前一批次罐型
• 罐口方向錯誤：印刷面 / Logo 方向不一致影響貨架陳列

純人工數箱無法 100% 覆蓋高速產線，目檢漏判率 8-15%；通路驗收一旦發現缺罐，整批退貨成本可達單批毛利的 3-5 倍，且食安法第 32 條要求每批次紀錄可追溯，紙本記錄已無法滿足稽核強度。

系統配置

本案採用 Cognex In-Sight 2800 一體化影像感測器整合裝箱機末段檢測站，完整配置如下：

• 視覺主機：Cognex In-Sight 2800（一體化 AI 影像感測器，內建多色光源 + Edge Learning + HDR Multi-exposure）
• 光學設計：環形光 + 條形光 + 遮光罩屏蔽環境光（倉儲日照變化大）；視野涵蓋整箱頂部 + 罐口邊界
• 觸發機制：光電開關於相機前方 100-200 mm 觸發 Strobe LED 凍結移動整箱（曝光 100-300 μs）
• 通訊介面：PROFINET / Ethernet/IP / Modbus TCP 與裝箱機 / 封箱機 / 操作員警示燈對接，NG 訊號傳遞延遲 < 10 ms
• 影像追溯：NG 影像 + 缺罐位置 + 批號 + 時間 + 操作員自動歸檔，符合 HACCP / GMP 稽核

演算法組合：

• PatMax 形狀對位：定位整箱輪廓、量測每罐位置與旋轉角度（倒罐判定）
• Edge Learning AI：學習「正立罐 / 倒罐 / 缺罐 / 凹罐」四類，每類 10-20 張起步
• 規則式量測：ROI 內罐子計數（24 罐 / 12 罐 / 6 罐配方），數量不符即輸出 NG 訊號

商業價值

• 品質提升：缺罐檢出率提升 7-14 pp、通路退貨件數下降 90% 以上，直接降低品牌風險與業務協調成本
• 產能釋放：自動化檢測釋放 2-3 名數箱員人力至更高附加價值的工作（裝箱機維護 / 配方研發 / 品保稽核）
• 追溯完整：每箱影像 + 罐位置 + 數據可追溯，食安法第 32 條 / HACCP / ISO 22000 稽核資料齊備，外銷 FDA / FSMA 亦可符合
• ROI 回收：依產線複雜度 6-15 個月回收期，VSK 可依您的通路退貨頻率、人力成本、產線節拍試算具體回收時程

箱裝飲料缺罐檢測的失敗模式分析

箱裝飲料缺罐 / 滿箱數量檢測在食品飲料高速產線的失敗模式可歸為四類。第一，倉儲環境光變化 — 工廠倉儲日照與燈光變化大，不同班別環境光可能差異 200-500 lux，視覺辨識率明顯不穩定。VSK 標準作法為光源 over-design 30-50% + 遮光罩屏蔽環境光。第二，多 SKU 罐型切換 — 24 罐 / 12 罐 / 6 罐裝、330 ml / 500 ml / 1 L 罐徑變化、鋁罐 / PET 瓶 / 玻璃瓶材質變化，Edge Learning 模型需於 POC 階段收齊所有 SKU 變異樣本（每類 10-20 張）。第三，裝箱機振動與箱體擺位變異 — 高速輸送帶振動可能使箱體於相機前位置漂移 ±5 mm + 旋轉 ±5°，視覺工具的 ROI 浮動定位 + 機構治具夾持需協同設計。第四，鋁罐反光高峰 — 鋁罐頂部反光遮蓋輪廓細節，需 HDR Multi-exposure 多次曝光合成或配 dome 漫射光抑制反光。

降低失誤的工程實務：POC 階段須收齊邊界樣品（缺 1 罐 / 倒罐 / 凹罐邊界形變 / 鋁罐反光高峰 / 不同 SKU 罐型）作為容差設定基準；光源 over-design 比 POC 需求高 30-50% 強度與均勻度，預留倉儲環境變異緩衝（不同班別、季節溫濕度、燈光老化）；定期維護每月清潔鏡頭與光源、追蹤 NG 率趨勢，異常升高即補訓練；食安法 / HACCP / ISO 22000 對追溯的要求由整合方主導，VSK 提供視覺端的辨識率穩定度與量化報告。

為什麼選擇 Cognex PSI 系統整合商

機器視覺導入的成敗，遠超過「相機規格表上的數字」。VSK 威視康累積在台灣食品飲料 / 製藥 / 汽車 / 半導體製造業 10 年以上的整合經驗中，反覆觀察到三個關鍵失敗點：第一，沒做 POC 直接下單，產線上線後才發現倉儲環境光變化大、節拍跟不上、邊界樣品判定不穩、通路退貨反而增加。第二，光源沒有 over-design 餘量，季節 / 班別環境光變化後辨識率明顯下降，每月需大量人工微調。第三，視覺與機構 / I/O 分工模糊，整合方對 PROFINET / EtherNet/IP 訊號規格不熟悉導致延宕。Cognex PSI（Premier Solution Integrator）認證的訓練重點，正是上述三項：以系統化方法做 POC 評估、依產線實況設計光源餘量、與設備工程師對接 I/O 與通訊細節。

導入後的服務模式：VSK 設備保固 1 年（自出貨日起算），教育訓練依專案客製。

相關常見問題（連到完整解析）

• 機器視覺方案投資成本？ — 設備、整合、ROI 試算指引
• Cognex 視覺系統導入要多久？ — 2-12 週分階段時程詳解
• VSK 設備保固與服務範圍？ — 保固 1 年、原廠送修、技術支援細節
• Edge Learning 需要多少訓練樣本？ — 5-30 張起步、樣本收集要點
• 視覺系統 PLC 整合？ — PROFINET / EtherNet/IP / Modbus 通訊配置

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延伸閱讀

• Cognex In-Sight 2800 影像感測器（產品頁）
• 瓶蓋歪斜浮蓋檢測案例
• 飲料罐效期批號檢測案例
• Edge Learning 邊緣 AI
• HDR Multi-exposure 高動態範圍
• 食品飲料機器視覺檢測指南
• Cognex In-Sight 2800/3800/L38/D900 完整比較

本案例涉及之 食品飲料視覺檢測、箱裝飲料缺罐 / 滿箱數量檢測、HACCP、ISO 22000、Edge Learning AI、AOI 自動光學檢測、智慧工廠相關方案，VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議。食品飲料視覺自動化導入請來電 +886 2-8809-3200。