Jak vyhodnotit výkon a přesnost systému strojového vidění?

S neustálým prohlubováním průmyslové automatizace a inteligentní výroby,Systémy strojového vidění se postupně staly klíčovým výrobním zařízením pro kontrolu kvality a optimalizaci procesů na výrobních místech. Ale pro mnoho uživatelů, jak vědecky vyhodnotit výkon a přesnost systému při výběru, testování nebo importu projektů strojového vidění, je stále klíčovým faktorem ovlivňujícím úspěch nasazení.

Následující se zaměří na kritéria hodnocení zařízení. Metody testování výroby a klíčové body praktických aplikací pomáhají podnikům posoudit, zda je soubor zařízení pro strojové vidění skutečně „praktický“ a „spolehlivý“ z profesionálního a praktičtějšího hlediska.

1.. Základní rozměry hodnocení výkonu

Pro vyhodnocení systému strojového vidění obvykle vyžaduje počínaje pěti rozměry: kvalita zobrazování, rychlost inspekce, přesnost identifikace, stabilita životního prostředí a kompatibilita systému:

1.. Kvalita zobrazování

Obrázky jsou základem vizuálního systému a při hodnocení byste měli věnovat pozornost indikátorům:

Rozlišení a jasnost: Zda je splněna hustota pixelů požadovaná pro podrobnosti;

Světlo a kontrast: zda je obraz jasný a rovnoměrný a zda je obrys jasný;

Ovládání zkreslení a ostrosti: Zda má čočka dostatečná optická kvalita.

Vysoce kvalitní obrázky mohou nejen zlepšit efekt rozpoznávání algoritmů, ale také poskytnout záruky pro následné zpracování dat.

2. přesnost identifikace

Přesnost se obvykle používá k měření výkonu vizuálních algoritmů ve skutečné výrobě. Metody hodnocení zahrnují:

Přesnost rozpoznávání vad (TPR)

Míra falešné detekce (FPR) a míra zmeškané detekce (FNR)

Míra rozpoznávání OCR nebo míra čtení čárového kódu

Budováním simulovaných pracovních podmínek lze senzory použít k nepřetržitému importu vzorkovacích obrázků pro ověření. Doporučuje se shromáždit testovací vzorky co nejvíce, aby se zajistilo, že se počítá více podmínek.

3. rychlost zpracování

Zda může systém splnit požadavky na rytmus, je jedním z klíčů k hodnocení. Obecně zahrnují:

Rychlost získávání obrazu (rychlost snímku)

Čas zpracování obrázků (MS)

Celá odezva stroje a doba výstupu

Ve skutečných projektech se doporučuje použít celkový čas „kompletního systému od sběru po výsledky výstupu“ k provedení skutečného měření.

4. stabilita a anti-interference

Chcete -li vyhodnotit, zda může systém dlouho fungovat po dlouhou dobu ve skutečném průmyslovém prostředí, zaměřte se na:

Přizpůsobivost změn okolního světla

Stabilní výkon při teplotě, vlhkosti, vibracích a elektromagnetickém rušení

Existuje nějaké zpoždění nebo identifikační odchylka během dlouhodobého nepřetržitého provozu?

Pokud se ve svařovací dílně, prostředí naplněném olejem nebo vibračním výrobním vedením doporučuje provádět testy ověření v reálném životě.

5. Otevřenost a kompatibilita systému

Systémy strojového vidění musí být často připojeny k systémům PLC, robot, databáze nebo MES a měly by věnovat pozornost:

Zda podporuje standardní protokoly (jako je Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA atd.);

Zda poskytnout SDK pro sekundární vývoj;

Zda obrázky podporují více formátový vývoz a dokování platformy (jako je Halcon, VisionPro, LabView atd.);

Vysoce kompatibilní systém vede k budoucí expanzi a údržbě.

2. Jak vytvořit efektivní řešení testování výkonu?

Pro vědecké vyhodnocení výkonu vizuálního systému se doporučuje, aby podniky nastavily následující procesy během fáze importu:

Objasnit detekční cíl a požadavky na přesnost: jako je přesnost rozměru, míra rozpoznávání znaků atd.;

Zřídit knihovnu kontrolních vzorků: včetně normálních produktů, typických vadných produktů a hraničních případů;

Vytvořte testovací platformu: Simulujte skutečné pracovní podmínky pro nepřetržitý provoz;

Shromažďování statistických údajů: přesnost, doba odezvy, abnormální situace atd.;

Fázová opakovaná test a optimalizace: nepřetržitě upravujte parametry a algoritmy na základě výsledků testu;

Prostřednictvím skutečných vzorků a testování pracovních podmínek lze řešení, které nejlépe vyhovuje potřebám, efektivně vybráno.

3. Reference případů: Projekt detekce znaků v elektronickém průmyslu

Produkční systém Electronics Factory Production Import inteligentního vidění pro identifikaci znaků případů baterií a zákazníci se zaměřují hlavně na míru úplnosti postav a chybovosti rozpoznávání. Po testování vizuálním systémem je následující nejkomplexnější výsledek generovaný daty:

Průměrná přesnost rozpoznávání: 99,2%

Míra mylné představy: <0,3%

Celá doba rozpoznávání obrazu: 80ms

Funkce adaptivního nastavení kontrastu charakteru, 15% zlepšení rychlosti průchodu

Současně systém podporuje bezproblémový přístup k systému MES Customer, nahrávání v reálném čase a abnormální sledovatelnost výsledků identifikace

Vision Machine není zařízení, které lze použít jednoduše instalací. Výkon a přesnost systému přímo ovlivňuje konečný efekt aplikace. Pouze podle standardních metod testování simulace scénáře reálného aplikací a hodnocení vícerozměrných ukazatelů může podniky přesně vybrat a snížit náklady na pokus a chyby.

Vision Zhixiang nadále poskytuje zákazníkům vysoce výkonná a vysoce stabilita strojového vidění a formuluje testovací řešení v souladu s potřebami uživatelů a poskytuje jednorázové služby z testování vzorků, optimalizaci algoritmů na integraci systému. VítejteKontaktujte nás pro testování vzorků a podporu přizpůsobené hodnocení.