Hoe om die prestasie en akkuraatheid van 'n masjienvisie -stelsel te evalueer?

Met die voortdurende verdieping van industriële outomatisering en intelligente vervaardiging,Masjienvisie -stelsels het geleidelik die belangrikste produksietoerusting geword vir kwaliteitskontrole en prosesoptimalisering op produksieterreine. Maar vir baie gebruikers, hoe om die prestasie en akkuraatheid van die stelsel wetenskaplik te evalueer by die keuse, toetsing of invoer van masjienvisieprojekte, is steeds 'n sleutelfaktor wat die sukses van ontplooiing beïnvloed.

Die volgende fokus op die kriteria vir die evaluering van toerusting. Produksietoetsmetodes en praktiese toepassingsleutelpunte help ondernemings om te beoordeel of 'n stel masjienvisie -toerusting vanuit 'n meer professionele en praktiese perspektief 'prakties' en 'betroubaar' is.

1. Die kernafmetings van prestasie -evaluering

Om 'n masjienvisie -stelsel te evalueer, vereis dit gewoonlik vanaf vyf dimensies: beeldkwaliteit, inspeksiesnelheid, identifikasie -akkuraatheid, omgewingsstabiliteit en stelselversoenbaarheid:

1. Beeldvormingskwaliteit

Beelde is die basis van die visuele stelsel, en u moet let op die aanwysers wanneer u dit evalueer:

Resolusie en duidelikheid: of die pixeldigtheid wat benodig word vir besonderhede, nagekom;

Lig en kontras: of die beeld helder en eweredig is, en of die buitelyn duidelik is;

Vervorming en skerpte beheer: of die lens voldoende optiese kwaliteit het.

Beelde van hoë gehalte kan nie net die algoritme-herkenningseffek verbeter nie, maar ook waarborge bied vir daaropvolgende dataverwerking.

2. Identifikasie -akkuraatheid

Akkuraatheid word gewoonlik gebruik om die werkverrigting van visuele algoritmes in werklike produksie te meet. Evalueringsmetodes sluit in:

Defekherkenning Akkuraatheid (TPR)

Vals opsporingskoers (FPR) en gemiste opsporingskoers (FNR)

OCR -herkenningstempo of strepieskode -sukseskoers

Deur gesimuleerde werksomstandighede te bou, kan sensors gebruik word om monsterbeelde voortdurend in te voer vir verifikasie. Dit word aanbeveel dat toetsmonsters soveel as moontlik versamel word om te verseker dat verskeie toestande getel word.

3. Verwerkingsnelheid

Of die stelsel aan die Beat -vereistes kan voldoen, is een van die sleutels tot die evaluering. Dit sluit in die algemeen in:

Beeldverkrygersnelheid (raamkoers)

Beeldverwerkingstyd (MS)

Die hele masjienrespons en uitsettyd

In werklike projekte word aanbeveel om die totale tyd van die 'volledige stelsel van versameling tot uitsetresultate' te gebruik om werklike meting uit te voer.

4. Stabiliteit en anti-inmenging

Fokus op:

Aanpasbaarheid by ligte ligveranderings

Stabiele werkverrigting onder temperatuur, humiditeit, vibrasie en elektromagnetiese interferensie

Is daar enige vertraging of identifikasie-afwyking tydens langdurige deurlopende werking?

As dit in 'n sweiswerkswinkel, olie-gevulde omgewing of vibrerende produksielyn is, word dit aanbeveel om die werklike verifikasietoetse uit te voer.

5. Stelsel openheid en verenigbaarheid

Masjienvisie -stelsels moet dikwels aan PLC-, Robot-, Databasis- of MES -stelsels gekoppel word, en moet let op:

Of dit standaardprotokolle ondersteun (soos Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, ens.);

Of u SDK vir sekondêre ontwikkeling moet voorsien;

Of beelde multi-formaat uitvoer en platformdokwerk ondersteun (soos Halcon, VisionPro, LabView, ens.);

'N Hoogs versoenbare stelsel is bevorderlik vir toekomstige uitbreiding en onderhoud.

2. Hoe kan u 'n effektiewe oplossingsoplossing bou?

Om die prestasie van die visuele stelsel wetenskaplik te evalueer, word aanbeveel dat ondernemings die volgende prosesse tydens die invoerfase opstel:

Verduidelik die opsporingsdoelwit- en akkuraatheidsvereistes: soos dimensionele akkuraatheid, karakterherkenningskoers, ens.;

Stel 'n kontrolemonsterbiblioteek in: insluitend normale produkte, tipiese gebrekkige produkte en grensgevalle;

Bou 'n toetsplatform: simuleer werklike werksomstandighede vir deurlopende werking;

Versamel statistiese gegewens: akkuraatheid, responstyd, abnormale situasies, ens.;

Fase -hertoets en optimalisering: pas parameters en algoritmes voortdurend aan op toetsresultate;

Deur middel van regte monsters en werksomstandighede, kan die oplossing wat die beste aan die behoeftes voldoen, effektief gekies word.

3. Saakverwysing: Karakteropsporingsprojek in die elektroniese industrie

Die elektroniese fabrieksproduksiestelsel voer 'n intelligente visie -stelsel in om batterykarakters te identifiseer, en kliënte fokus hoofsaaklik op die volledigheid en herkenningsfoutkoerse. Na die toetsing deur die visuele stelsel, is die volgende die omvattendste resultaat wat deur die data gegenereer word:

Gemiddelde erkenning akkuraatheid: 99,2%

Wanopvattingskoers: <0,3%

Die hele reaksietyd van die beeldherkenning: 80ms

Karakterkontrasaanpassingsaanpassingsfunksie, 15% verbetering in die slaagsyfer

Terselfdertyd ondersteun die stelsel naatlose toegang tot die klant MES-stelsel, intydse oplaai en abnormale naspeurbaarheid van identifikasie-resultate

Masjienvisie is nie 'n toestel wat bloot deur installasie gebruik kan word nie. Die prestasie en akkuraatheid van die stelsel beïnvloed die finale toepassingseffek direk. Slegs deur standaardtoetsmetodes, kan die werklike toepassingscenario-simulasie en evaluering van multidimensionele aanwysers ondernemings akkuraat kies en die proewe- en foutkoste verminder.

Zhixiang Vision bied steeds kliënte van hoëprestasie- en hoë-stabiliteit-masjienvisie-oplossings, en formuleer toetsoplossings in ooreenstemming met gebruikersbehoeftes, wat eenstop-dienste bied van voorbeeldtoetsing, algoritme-optimalisering tot stelselintegrasie. welkomKontak ons ​​vir voorbeeldtoetsing en aangepaste evalueringsdiensondersteuning.