Nel contesto della crescente automazione nelle linee di imbottigliamento, lo studio di Asif Hussain e colleghi propone un sistema di visione artificiale a basso costo per l’ispezione in tempo reale dei tappi, con l’obiettivo di migliorare il controllo qualità riducendo la dipendenza da soluzioni costose e verifiche manuali.

La ricerca si basa sull’utilizzo di una piattaforma Raspberry Pi integrata con tecniche di image processing e algoritmi di computer vision open source. In particolare, il sistema acquisisce immagini tramite una camera dedicata e le analizza utilizzando strumenti come Haar Cascade, SIFT e la libreria OpenCV, identificando difetti come tappi mancanti, mal posizionati o danneggiati direttamente sul nastro trasportatore.

Un elemento distintivo è l’approccio low-cost e modulare, che consente di ottenere prestazioni affidabili senza ricorrere a sensori industriali avanzati.

Il sistema è in grado di operare in tempo reale, segnalando immediatamente le anomalie tramite notifiche visive (LED) e interfacce di monitoraggio remoto, migliorando la reattività della linea produttiva.

I test, condotti su bottiglie in movimento, dimostrano una buona accuratezza nella rilevazione della presenza e del corretto posizionamento del tappo, confermando la validità dell’approccio anche in condizioni operative reali.

In sintesi, lo studio evidenzia come la qualità in linea non sia più solo una questione di tecnologia avanzata, ma di integrazione intelligente e accessibile, aprendo nuove opportunità di digitalizzazione anche per impianti con risorse limitate.

Riferimenti bibliografici: Hussain, S.A., Khan, M., Babu, J.C., Hussain, S.J. and Hu, Y.-C. (2026). An Automated System to Identify and Detect the Faults in Bottle Cap Production and Visual Inspection Using Raspberry Pi. In Digital Twins and ESG (eds S. Mondal, A. Kumar and M. Khan). https://doi.org/10.1002/9781394303243.ch10