需求管理

Rexona 除臭劑是 Unilever 菲律賓工廠生產的暢銷產品之一。由于產量增加，因此 Unilever 迫切需要自動化制造過程。

決策過程

使用機器視覺系統之前，Unilever 需要在每條生產線上布置 10 名以上的操作人員人工進行以下質量檢測：

瓶蓋有無及其完整性

瓶蓋上印的顏色和日期碼是否正確

產品兩側的標簽檢測

生產線平均每分鐘可生產 220 瓶。雖然 Unilever 在員工培訓上做出了巨大投資，但仍面臨由于標簽未對準或生產過程中造成皺折而導致的大量退貨問題。精確的人工檢測變得越來越無法實現。此外，人工檢測時并不檢查包裝上的打印條碼。

Unilever 生產線工程師 Gilbert Plumos 決定試驗各種機器視覺系統來提高生產績效。他意識他們需要使用視覺系統取代許多崗位上的操作員，讓他們工作于生產車間內的其他復雜且關鍵的任務。

評測過程

經過幾輪的檢測標準討論后，Plumos 最終確定帶有三個攝像頭的檢測系統最符合工廠的需求。第一個彩色智能攝像頭置于正上方，用于檢測瓶蓋有無及其完整性、瓶蓋顏色和日期碼；第二個彩色攝像頭置于產品前方，用于檢測標簽是否對準并檢查產品標簽的顏色；第三個攝像頭置于包裝后側，用于讀取條碼并檢查產品代碼。

Plumos 說：“我們在評估過程中測試了康耐視、Keyence 和 SICK。我對 In-Sight? Micro 攝像頭的結果感到最滿意，特別是 OCR 性能和顏色識別能力。In-Sight Explorer 軟件帶有一個 EasyBuilder? 界面，可以逐步指導用戶輕松完成視覺程序的設置過程。我們的員工都很喜歡！”

集成過程

因為 Rexona 瓶子表面的反射性很強，所以最大的困難就是如何為三個攝像頭提供統一的照明。而且 Unilever 希望將來隨著生產線速度的提高，每小時的產量也能相應增長，因此照明確實是一個很重要的因素。

菲律賓集成商 Inzpect Technologies 為 Unilever 開發了一個照明系統并提供了一個圖形用戶界面，使操作人員不但能夠同時管理和查看所有三個攝像頭的圖像，還能利用屏幕上的按鈕控制視覺模塊中的其他電氣和機械組件。

這個過程的完成非常順利，因為 In-Sight 產品提供的軟件開發套件 (SDK) 使用戶能夠根據特定的應用要求非常自由地創建獨立用戶界面。

結果

Plumos 在第一次使用視覺系統成功實現一條完全自動化的生產線后，現在又將其應用到了另外兩條生產線上。他還認為企業內的其他部門肯定也會在不遠的將來采用機器視覺。