¿Cómo evaluar el rendimiento y la precisión de un sistema de visión artificial?

Con la continua profundización de la automatización industrial y la fabricación inteligente,Los sistemas de visión artificial se han convertido gradualmente en el equipo de producción clave para el control de calidad y la optimización de procesos en los sitios de producción. Pero para muchos usuarios, cómo evaluar científicamente el rendimiento y la precisión del sistema al seleccionar, probar o importar proyectos de visión artificial sigue siendo un factor clave que afecta el éxito de la implementación.

Lo siguiente se centrará en los criterios de evaluación del equipo. Los métodos de prueba de producción y los puntos clave prácticos de aplicación ayudan a las empresas a juzgar si un conjunto de equipos de visión artificial es verdaderamente 'práctico' y 'confiable' desde una perspectiva más profesional y práctica.

1. Las dimensiones centrales de la evaluación del rendimiento

Para evaluar un sistema de visión artificial, generalmente requiere comenzar desde cinco dimensiones: calidad de imagen, velocidad de inspección, precisión de identificación, estabilidad ambiental y compatibilidad del sistema:

1. Calidad de imagen

Las imágenes son la base del sistema visual, y debe prestar atención a los indicadores al evaluar:

Resolución y claridad: si se cumple la densidad de píxeles requerida para los detalles;

Luz y contraste: si la imagen es brillante e uniforme, y si el contorno es claro;

Control de distorsión y nitidez: si la lente tiene suficiente calidad óptica.

Las imágenes de alta calidad no solo pueden mejorar el efecto de reconocimiento de algoritmos, sino que también proporcionar garantías para el procesamiento de datos posterior.

2. Precisión de identificación

La precisión generalmente se usa para medir el rendimiento de los algoritmos visuales en la producción real. Los métodos de evaluación incluyen:

Precisión de reconocimiento de defectos (TPR)

Tasa de detección falsa (FPR) y tasa de detección perdida (FNR)

Tasa de reconocimiento de OCR o tasa de éxito de lectura de código de barras

Al construir condiciones de trabajo simuladas, los sensores se pueden usar para importar continuamente imágenes de muestra para la verificación. Se recomienda recolectar las muestras de prueba tantas como sea posible para garantizar que se cuenten múltiples condiciones.

3. Velocidad de procesamiento

Si el sistema puede cumplir con los requisitos de Beat es una de las claves para la evaluación. Generalmente incluye:

Velocidad de adquisición de imágenes (velocidad de cuadro)

Tiempo de procesamiento de imágenes (MS)

Todo el tiempo de respuesta y salida de la máquina

En proyectos reales, se recomienda utilizar el tiempo total del 'sistema completo desde la colección a los resultados de la salida' para realizar medidas reales.

4. Estabilidad y anti-interferencia

Para evaluar si el sistema puede operar de manera estable durante mucho tiempo en un entorno industrial real, concéntrese en:

Adaptabilidad a los cambios de luz ambiental

Rendimiento estable bajo temperatura, humedad, vibración e interferencia electromagnética

¿Hay algún retraso o desviación de identificación durante la operación continua a largo plazo?

Si se encuentra en un taller de soldadura, un entorno lleno de aceite o una línea de producción vibratoria, se recomienda realizar pruebas de verificación de la vida real.

5. Apertura y compatibilidad del sistema

Los sistemas de visión artificial a menudo deben conectarse a los sistemas PLC, robot, base de datos o MES, y deben prestar atención a:

Si admite protocolos estándar (como Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, etc.);

Si proporcionar SDK para el desarrollo secundario;

Si las imágenes admiten la exportación de múltiples formatos y el acoplamiento de la plataforma (como Halcon, VisionPro, LabView, etc.);

Un sistema altamente compatible es propicio para la expansión y el mantenimiento futuros.

2. ¿Cómo construir una solución de prueba de rendimiento efectiva?

Para evaluar científicamente el rendimiento del sistema visual, se recomienda que las empresas configuren los siguientes procesos durante la fase de importación:

Aclarar el objetivo de detección y los requisitos de precisión: como precisión dimensional, tasa de reconocimiento de caracteres, etc.;

Establecer una biblioteca de muestra de control: incluyendo productos normales, productos defectuosos típicos y casos de límites;

Construir una plataforma de prueba: simular condiciones de trabajo reales para la operación continua;

Recopilar datos estadísticos: precisión, tiempo de respuesta, situaciones anormales, etc.;

Volización y optimización de fase: ajuste continuamente los parámetros y algoritmos basados ​​en los resultados de las pruebas;

A través de muestras reales y pruebas de condiciones de trabajo, la solución que mejor satisface las necesidades se puede seleccionar de manera efectiva.

3. Referencia de casos: Proyecto de detección de personajes en la industria electrónica

El sistema de producción de la fábrica de electrónica importa un sistema de visión inteligente para identificar caracteres de casos de batería, y los clientes se centran principalmente en la integridad del carácter y las tasas de error de reconocimiento. Después de la prueba del sistema visual, el siguiente es el resultado más completo generado por los datos:

Precisión de reconocimiento promedio: 99.2%

Tasa de idea errónea: <0.3%

Todo el tiempo de respuesta de reconocimiento de imagen: 80 ms

Función de ajuste adaptativo de contraste de carácter, mejora del 15% en la tasa de aprobación

Al mismo tiempo, el sistema admite un acceso perfecto al sistema MES de clientes, la carga en tiempo real y la trazabilidad anormal de los resultados de identificación

La visión artificial no es un dispositivo que se pueda usar simplemente por instalación. El rendimiento y la precisión del sistema afectan directamente el efecto de aplicación final. Solo por métodos de prueba estándar, la simulación de escenario de aplicación real y la evaluación de indicadores multidimensionales pueden seleccionar y reducir con precisión los costos de prueba y error.

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