黑龙江红星集团食品有限公司(以下简称红星集团)是新中国第一家大型机械化乳品生产企业，公司产品覆盖婴幼儿配方奶粉、成人奶粉、巴氏鲜奶、酸牛奶等多个系列。红星集团牡丹江婴幼儿配方奶粉工厂是按照欧盟标准设计的全自动化婴幼儿配方奶粉工厂，采用德国企业管理模式及标准流程，质量追溯完整性和时效性达到国际标准。
现在，国家有关法律法规要求婴幼儿配方奶粉要追溯到每个单品的销售轨迹，直到最终用户。同时，红星集团对于企业自身的防窜货管理，也要求要管理到每个单品。为此，红星集团在每听/盒奶粉的底部都打印了二维码用来储存唯一编码。
但是成品生产完毕，在转运、运输、分销的过程中，都是以包装箱为单位。如何让每一箱的里的每听/盒奶粉都能与外部包装箱进行关联，且关联不可重复，从而达到整箱追溯的功能，这是一个非常关键和非常棘手的问题。
1、原有方案存在的问题
作业对象：二维码
原有解决方案：手持式读码器
存在问题：费时且读取率低
解读：红星集团原有的方法是按顺序生产，提前将单品和包装箱按顺序编号进行关联。但这种关联方式错误率极高，基本没有参考价值。唯一有价值的解决方案是通过标识进行单品—包装箱关联。以目前的技术，单独在单品和包装箱上加入识别码都很好解决，但将单品和包装箱的识别码进行关联却没有一套成熟的集成解决方案。
按照管理要求，在整套集成系统中，读码装置需要充当“眼睛”的作用，能看、能读、并且能传送，这是最基本的前提。同时，读码装置还要解决如下棘手问题：1)可以进行连续触发，并可自定义触发条件;2)能高速读取打印二维码，并解析包括打印不规则的二维码、表面附有异物的二维码、打印不清楚的二维码等;3)高可靠性，不需要过多的人工干预，不能影响生产效率;4)高可用性，配置灵活，连接方便，以适用于不同工作环境。
“在早期应用中，我们选取了多种读码装置，但是基本上全都无法满足以上条件，不得已只好选用某品牌手持式读码器，但是效率极其低下，有段时间甚至我们放弃了箱码关联这一需求。”红星集团的生产主管介绍说。
后来很偶然的机会，红星集团的工程师得知视觉技术可以像相机一样读取二维码并进行解析，而康耐视是全球视觉行业的领导者。“恰巧当时我们一款线上产品的销售，需要跟消费者进行关联，就选择了DataMan 302读码器作为先期应用的案例，”红星集团的工程师指出，“而当DataMan 302读码器集成到箱码关联系统后，几乎是一瞬间解决了以前困扰我们的所有问题。”
2、康耐视的解决方案
作业对象： 二维码
解决方案：DataMan 302读码器
全新效果：“有了康耐视DataMan 302读码器这一双眼睛，在产品封箱之前我就可以‘看’到每听/盒奶粉二维码所包含的唯一编码，并通过I/O系统将数据快速传输给软件处理系统，进而将数据传输到外包装箱的标识机上，从而实现了每箱-每听/盒奶粉的唯一关联。通过这一关联，解决了单品包装与包装箱之间的信息断档，保证了奶粉在销售流通环节的每一步，信息都不丢失。”
比如，配合固定式传感器以及DataMan Setup Tool，工程师可以自定义DM302的触发时间、触发频率和频次，这样可以针对不同规格、不同材质的产品进行专项配置。基于康耐视强大的解码算法，DataMan 302读码器几乎可以读取所有的打印不规则的二维码，包括打印不清晰、歪斜的二维码，同时还可以满足每分钟30箱、180听的生产速度。近乎100%的读取率满足了企业的生产速率，间接提高了产量。
据介绍，DataMan 302读码器应用在包装的最后环节—封箱之前。两个DataMan 302读码器固定在传送带正上方，读取包装箱中每罐奶粉或每盒奶粉底部的二维码标识，并迅速解析二维码内容的后六位(唯一标识码)，同时与包装箱的标识机通过接口程序关联，将每箱6听奶粉的6个标识码或每箱12盒奶粉的12个标识码，与大包装箱的标识码进行关联，完成产品生产最重要的一个关联环节。
在应用过程中还遇到的挑战就是标识的打印质量以及生产线的生产速度问题。前者关系到DataMan 302读码器是否能读取到数据，后者则影响了读取及关联效率。最后通过新加了一个DataMan 8600读码器解决这个问题，当遇到标识损坏或读取时间不足的问题，可以通过人工补充读取的方式来解决。
“目前我们有三条生产线，每条生产线配置了两台DataMan 302读码器，只需要配置一次，以后的生产几乎不用再更改配置，每次生产也不需要生产操作人员重新配置，从此高枕无忧。”红星集团的工程师表示，“当生产线发生变动时，如变换生产环境、位置等，配合着功能强大的DataMan Setup Tool，工程师可以快速设置读码器。只要连接线够长，我们可以在任何环境、任何位置使用DataMan 302读码器。”
▲ 使用两部DataMan 302读码器读取每箱奶粉下底盖上的二维码追溯信息
【总结】
红星集团的生产主管评价说，康耐视的视觉技术解决了红星集团生产过程中最严峻的问题，我们期待有更多此类高科技视觉应用集成到企业的生产系统中。下一步，我们将进一步考虑大景深、高分辨率、宽视野的视觉应用产品，我们期待能发现更多的惊喜。”
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